【摘 要】
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针对目前电网中电能质量干扰源复杂、用户侧治理设备管理困难的现状,文中提出了基于电网侧电能质量监测数据,对用户侧治理设备进行运行状态识别以及治理效果评价的算法,实现
【机 构】
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国网安徽省电力有限公司,深圳市中电电力技术股份有限公司,四川大学电气信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51807126)
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针对目前电网中电能质量干扰源复杂、用户侧治理设备管理困难的现状,文中提出了基于电网侧电能质量监测数据,对用户侧治理设备进行运行状态识别以及治理效果评价的算法,实现电网公司对用户侧电能质量治理设备的非侵入式监测。文章利用概率神经网络,将电压偏差、三相电压不平衡度、电压谐波总畸变率以及电压长时闪变作为网络的输入参数,对治理设备的工况进行分类,以实现治理设备的运行状态识别;通过对比治理设备投入前后的电能质量评估结果,结合模糊综合评价法来完成治理设备的治理效果评价。以安徽电网某变电站的监测数据为例,分析了所提电能
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