安瑞峰 ， 李曉軍 ， 常 瀟

（1.山西世紀(jì)中試電力科學(xué)技術(shù)有限公司， 山西 太原 030001；2.國(guó)網(wǎng)山西省電力公司電力科學(xué)研究院， 山西 太原 030001）

0 引言

近年來(lái)，山西新能源發(fā)展迅猛，截至2020 年6月新能源裝機(jī)已突破2 500 萬(wàn)kW，預(yù)計(jì)2025 年底全省新能源裝機(jī)容量將超過(guò)6 000 萬(wàn)kW。 新能源場(chǎng)站接入電力系統(tǒng)后，按相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)[1-7]要求在6 個(gè)月內(nèi)向電力系統(tǒng)調(diào)度機(jī)構(gòu)提供有關(guān)運(yùn)行特性的測(cè)試報(bào)告，測(cè)試內(nèi)容包括有功/無(wú)功控制能力測(cè)試、電能質(zhì)量測(cè)試等。目前，測(cè)試工作主要有現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試、數(shù)據(jù)分析、報(bào)告編制等環(huán)節(jié)，測(cè)試工作存在任務(wù)繁重、數(shù)據(jù)分析效率低等問(wèn)題。 針對(duì)這些問(wèn)題，文獻(xiàn)[8—11]提出了新能源場(chǎng)站并網(wǎng)測(cè)試裝置的標(biāo)準(zhǔn)及研制，但在數(shù)據(jù)處理方面依然存在效率較低、工作量較大的缺點(diǎn)。 基于此，本文設(shè)計(jì)了一套新能源場(chǎng)站并網(wǎng)測(cè)試系統(tǒng)， 并針對(duì)手動(dòng)功率區(qū)間劃分效率較低的問(wèn)題，提出了一種基于奇異值分解SVD（singular value decomposition）的數(shù)據(jù)自動(dòng)分段算法，實(shí)現(xiàn)各測(cè)試區(qū)間的數(shù)據(jù)自動(dòng)分段，提高了測(cè)試效率。

1 源荷儲(chǔ)一體化并網(wǎng)自動(dòng)測(cè)試方法

1.1 測(cè)試系統(tǒng)布置

本文設(shè)計(jì)的新能源場(chǎng)站并網(wǎng)測(cè)試系統(tǒng)由待測(cè)設(shè)備模塊、數(shù)據(jù)采集模塊和數(shù)據(jù)分析模塊3 部分組成。其中，被測(cè)對(duì)象是指所需要測(cè)試的風(fēng)電場(chǎng)、光伏電站，測(cè)試項(xiàng)目包括有功/無(wú)功控制能力測(cè)試、電能質(zhì)量測(cè)試等；數(shù)據(jù)采集模塊主要實(shí)現(xiàn)各測(cè)試項(xiàng)目的功率及電能質(zhì)量數(shù)據(jù)采集， 即采集風(fēng)電場(chǎng)的有功、無(wú)功、電壓、電流等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和諧波、不平衡度等電能質(zhì)量數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析模塊是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)分段與分析、測(cè)試報(bào)告自動(dòng)生成的核心模塊，執(zhí)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入、基于奇異值分解的數(shù)據(jù)自動(dòng)分段、數(shù)據(jù)處理、生成測(cè)試報(bào)告等程序。

1.2 測(cè)試裝置要求

電能質(zhì)量分析儀與功率分析儀應(yīng)當(dāng)滿足國(guó)標(biāo)對(duì)于測(cè)試設(shè)備的要求，能有效準(zhǔn)確采集各項(xiàng)測(cè)試數(shù)據(jù)。測(cè)試項(xiàng)目持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，測(cè)試數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)采集裝置應(yīng)配置與服務(wù)器實(shí)時(shí)通信的能力，宜采用數(shù)據(jù)采集卡。裝置的數(shù)據(jù)傳輸通信支持IEC 61850 國(guó)際規(guī)約，便于擴(kuò)展。

1.3 測(cè)試流程

自動(dòng)測(cè)試整體流程有6 部分。 一是測(cè)試信號(hào)（即測(cè)試數(shù)據(jù)）：包括被測(cè)對(duì)象的有功功率、無(wú)功功率、相電壓和線電壓值、功率因素、諧波電壓和諧波電流、三相不平衡度、頻率、長(zhǎng)時(shí)閃變和短時(shí)閃變值。 二是選擇測(cè)試方法：國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了不同測(cè)試項(xiàng)目的測(cè)試時(shí)間、測(cè)試要求。 測(cè)試方法應(yīng)基于國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，在現(xiàn)場(chǎng)可根據(jù)測(cè)試精度、測(cè)試時(shí)間和測(cè)試項(xiàng)目等，合理選擇測(cè)試方法。 三是測(cè)試數(shù)據(jù)處理分析：采集電能質(zhì)量分析儀和功率分析儀的測(cè)試數(shù)據(jù)，存入數(shù)據(jù)庫(kù)，并傳入數(shù)據(jù)分析模塊，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。 四是數(shù)據(jù)分析模塊：判斷是否需要分析不同功率區(qū)間的測(cè)試結(jié)果，若需要?jiǎng)t運(yùn)用數(shù)據(jù)分段算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分段。 五是分段后的數(shù)據(jù)傳入數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，計(jì)算出測(cè)試項(xiàng)目所需要的指標(biāo)與結(jié)果。 六是生成測(cè)試報(bào)告：數(shù)據(jù)處理算法基于國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)傳入的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，計(jì)算出結(jié)果并輸入報(bào)告生成模塊，匹配報(bào)告模板，自動(dòng)生成測(cè)試報(bào)告。

2 基于SVD 的數(shù)據(jù)自動(dòng)分段技術(shù)

2.1 數(shù)據(jù)自動(dòng)分段流程

根據(jù)測(cè)試要求，多項(xiàng)測(cè)試項(xiàng)目需要在電站不同功率區(qū)間下進(jìn)行測(cè)試，獲得數(shù)據(jù)。 識(shí)別不同功率區(qū)間是測(cè)試數(shù)據(jù)分析的核心工作，其首要任務(wù)就是檢測(cè)過(guò)渡段。定義過(guò)渡段為從一個(gè)平穩(wěn)數(shù)據(jù)段到另一個(gè)平穩(wěn)數(shù)據(jù)段的變化區(qū)段。本文以某風(fēng)電場(chǎng)有功功率測(cè)試為例，有功功率從80%功率區(qū)間以10%為步長(zhǎng)下降，一直到20%功率區(qū)間，其中有6 個(gè)過(guò)渡段。檢測(cè)過(guò)渡段，需要檢測(cè)到快速變化段的起始和結(jié)束時(shí)間，從而明確各功率區(qū)間的時(shí)間邊界?；诖耍煌β蕝^(qū)間數(shù)據(jù)的自動(dòng)分段問(wèn)題也可以被認(rèn)為是一個(gè)檢測(cè)數(shù)據(jù)邊界的問(wèn)題。而功率數(shù)據(jù)與其他測(cè)試數(shù)據(jù)有著時(shí)間以及采樣點(diǎn)上的對(duì)應(yīng)關(guān)系，所以找到了各功率區(qū)間數(shù)據(jù)的邊界，按照時(shí)間和采樣點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系就能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分段。過(guò)渡段數(shù)據(jù)的變化規(guī)律呈現(xiàn)出快速變化的特點(diǎn)， 而SVD 對(duì)于數(shù)據(jù)不連續(xù)的奇異點(diǎn)有著良好的檢測(cè)性能，故本文采用奇異值分解進(jìn)行數(shù)據(jù)自動(dòng)分段，步驟如下。

步驟1：數(shù)據(jù)預(yù)處理。 讀取功率測(cè)試數(shù)據(jù)，記為P，P 由 N 個(gè)采樣點(diǎn)構(gòu)成，可以表示為 P=[P1,P2,…，PN]。進(jìn)行差分處理并構(gòu)造其Hankel 矩陣，如式（1）所示。

其中，n 滿足 1

步驟2：奇異值分解。 對(duì)矩陣X進(jìn)行奇異值分解得到式（3）的結(jié)果，提取其奇異值λi。當(dāng)數(shù)據(jù)處于突變位置時(shí)，其奇異值表現(xiàn)為劇烈突變，所以，SVD可以計(jì)算出數(shù)據(jù)突變點(diǎn)的邊界。

步驟3： 構(gòu)建自適應(yīng)閾值進(jìn)行數(shù)據(jù)自動(dòng)分段。由于各電站在容量上表現(xiàn)出高度的不確定性，若采用固定閾值會(huì)造成該閾值無(wú)法適用于所有數(shù)據(jù)分段流程。而自適應(yīng)閾值是解決固定閾值造成分段準(zhǔn)確度較低缺陷的有效辦法。

步驟4：數(shù)據(jù)分段修正。 本文以多個(gè)采樣點(diǎn)為計(jì)算窗口逐點(diǎn)計(jì)算該段數(shù)據(jù)的SVD 值。 由于SVD計(jì)算得到的過(guò)渡段結(jié)束時(shí)刻存在一定延時(shí)，故需要對(duì)其進(jìn)行修正。

2.2 奇異值分解

奇異值分解的基本概念為：對(duì)于一個(gè)任意的實(shí)矩陣 X（其中 X=∈Rm×n），必然會(huì)存在兩個(gè)正交矩陣U 和 V，U 和 V 可表示為

此時(shí)，式（2）被稱為矩陣的奇異值分解，其中S滿足以下條件

S 稱為奇異值對(duì)角矩陣，其中式（4）中O 為零矩陣，并且滿足λ1≥λ2≥λ3≥…≥λa≥0，λi（i=1，2，…，a）被稱為矩陣 X 的奇異值，其中 a=min（m，n）。式（2）可進(jìn)一步被表示為

2.3 構(gòu)建自適應(yīng)閾值

本文中數(shù)據(jù)分段問(wèn)題可等價(jià)為過(guò)渡段邊界計(jì)算問(wèn)題， 其過(guò)渡段邊界計(jì)算方法如2.1 節(jié)所述，其中閾值的設(shè)置尤為重要。 為了檢測(cè)算法的準(zhǔn)確性，引入“漏警率”和“虛警率”來(lái)驗(yàn)證算法。

其中，PL表示漏警率；PX表示虛警率；DW表示未被檢測(cè)到的過(guò)渡段事件個(gè)數(shù)；DD表示多被檢測(cè)到的過(guò)渡段事件個(gè)數(shù)；DA表示實(shí)際過(guò)渡段個(gè)數(shù)。

由于不同測(cè)試項(xiàng)目的測(cè)試數(shù)據(jù)不同，所以固定閾值會(huì)造成某些項(xiàng)目的測(cè)試數(shù)據(jù)無(wú)法準(zhǔn)確進(jìn)行數(shù)據(jù)分段，分段結(jié)果的漏警率和虛警率都會(huì)偏高。 為了解決固定閾值造成數(shù)據(jù)分段準(zhǔn)確度低的問(wèn)題，本文提出自適應(yīng)閾值的方法。而確定自適應(yīng)閾值的前提是找到過(guò)渡段幅值特征與計(jì)算出的奇異值的關(guān)系。本文基于30 組仿真數(shù)據(jù)，計(jì)算過(guò)渡段幅值與最大奇異值的關(guān)系，計(jì)算結(jié)果顯示，過(guò)渡段幅值和最大奇異值是線性關(guān)系，因此可以用最大奇異值作為閾值。 根據(jù)曲線擬合角度以及仿真測(cè)試，本文選取最大奇異值的0.65 倍作為自適應(yīng)閾值。

2.4 過(guò)渡段修正

對(duì)數(shù)據(jù)逐點(diǎn)構(gòu)造其Hankel 矩陣后進(jìn)行奇異值分解， 可得到奇異值隨時(shí)間變化的曲線。 基于2.3節(jié)所提的自適應(yīng)閾值，如果奇異值大于自適應(yīng)閾值到奇異值小于自適應(yīng)閾值，則這一段數(shù)據(jù)可以認(rèn)為是過(guò)渡段。而奇異值分解的輸入信號(hào)長(zhǎng)度與過(guò)渡段邊界計(jì)算結(jié)果相關(guān)，如果輸入信號(hào)長(zhǎng)度過(guò)長(zhǎng)，則無(wú)法準(zhǔn)確計(jì)算出過(guò)渡段邊界， 如果輸入信號(hào)長(zhǎng)度太短，則會(huì)大大增加計(jì)算時(shí)間。 基于仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，本文采取輸入信號(hào)長(zhǎng)度為9，在這個(gè)取值下算法具有最佳表現(xiàn)。

本文以9 為計(jì)算窗口逐點(diǎn)計(jì)算SVD 值，由于計(jì)算得到的過(guò)渡段邊界具有一定的時(shí)間延時(shí)， 所以需要對(duì)其進(jìn)行修正。 本文以奇異值最大值的10%作為閾值向前搜索100 個(gè)點(diǎn)，得到修正后的過(guò)渡段邊界。

3 算例驗(yàn)證

3.1 仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證

本文基于MATLAB 平臺(tái)，生成1 000 條仿真數(shù)據(jù)，驗(yàn)證算法對(duì)過(guò)渡段的計(jì)算性能，以漏警率和虛警率來(lái)進(jìn)行量化。 數(shù)據(jù)生成規(guī)則如下。

a） 數(shù)據(jù)一共有3 種關(guān)鍵參數(shù)，即過(guò)渡段數(shù)量、過(guò)渡段幅值以及穩(wěn)定段的采樣點(diǎn)數(shù)。 本文針對(duì)這3種關(guān)鍵參數(shù)，每種參數(shù)生成10 條數(shù)據(jù)，3 種參數(shù)組合一共有1 000 條仿真數(shù)據(jù)。

b） 過(guò)渡段數(shù)量從 3 到 30， 以 3 為步長(zhǎng)增加；過(guò)渡段幅值從1 到10，以1 為步長(zhǎng)增加；穩(wěn)定段的采樣點(diǎn)數(shù)從100 到1 000，以100 為步長(zhǎng)增加。

c） 每一條數(shù)據(jù)加上噪聲，噪聲為隨機(jī)生成，范圍為0 到過(guò)渡段幅值的0.1～0.5 倍。

得到的仿真數(shù)據(jù)以上述數(shù)據(jù)分段方法進(jìn)行過(guò)渡段數(shù)量以及過(guò)渡段邊界的檢測(cè)，檢測(cè)到的過(guò)渡段邊界與真實(shí)的過(guò)渡段邊界相差穩(wěn)定段采樣點(diǎn)數(shù)的5%即記為錯(cuò)誤，以字母G 表示過(guò)渡段幅值，得到的仿真結(jié)果如表1 所示。

表1 仿真數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果 %

從表1 可以看出，本文提出的數(shù)據(jù)分段的準(zhǔn)確率較高， 在加入0.1 倍和0.2 倍過(guò)渡段幅值的噪聲情況下均能準(zhǔn)確進(jìn)行數(shù)據(jù)分段， 在0.25 倍過(guò)渡段幅值噪聲的加入下，分段準(zhǔn)確率稍低，并出現(xiàn)了虛警和漏警的情況， 但0.25 倍過(guò)渡段幅值的噪聲在實(shí)際工業(yè)中已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了標(biāo)準(zhǔn)。

3.2 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證

選取新能源場(chǎng)站實(shí)際測(cè)試的2 條數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真驗(yàn)證，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)如圖1 所示。 從實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析結(jié)果來(lái)看， 本文所提方法能夠準(zhǔn)確識(shí)別過(guò)渡段邊界，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分段。

圖1 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)示意圖

4 結(jié)論

本文針對(duì)新能源場(chǎng)站測(cè)試工作中手動(dòng)數(shù)據(jù)分析效率較低的問(wèn)題，提出了一種新能源場(chǎng)站并網(wǎng)測(cè)試系統(tǒng)，基于奇異值分解對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分段，通過(guò)仿真及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，得到如下結(jié)論。

a）設(shè)計(jì)了一套新能源場(chǎng)站并網(wǎng)測(cè)試系統(tǒng)，基于數(shù)據(jù)采集裝置與數(shù)據(jù)分析模塊，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)處理與分析計(jì)算，并自動(dòng)生成測(cè)試報(bào)告，極大地提高了測(cè)試效率。

b）提出了基于奇異值分解的測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)分段方法，能準(zhǔn)確識(shí)別數(shù)據(jù)過(guò)渡段邊界，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，提高了測(cè)試效率，減少了人工操作。

c）對(duì)所提方法進(jìn)行仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，數(shù)據(jù)分段效果較好，在實(shí)際測(cè)試分析工作中有廣闊的應(yīng)用前景。