Fisher判别法提升光伏并网系统电能质量评估精度

本文主要探讨了Fisher判别分类法在光伏并网系统稳态电能质量评估中的应用。在当前电力需求增长和分布式发电技术广泛应用的背景下，分布式发电系统如光伏系统的接入对电力系统电能质量产生了影响，如频率偏差、电压波动等问题，因此需要进行精确的电能质量评估以确保电网安全和可靠性。传统的评估方法如突变决策法、概率评估法等存在人为因素导致评估结果不稳定，且需预先确定指标权重的问题。 Fisher判别分析法作为一种新颖的评估手段，其核心思想是通过降维投影技术，减少因维度过高导致的信息丢失，以最大化类间距离和最小化类内距离的方式建立判别函数。这种方法无需预先设定各电能质量指标的权重，从而避免了主观性和不确定性。作者通过构建基于多指标的线性判别模型，利用回代估计法对模型进行验证，结果显示该方法的误判率低，判别精度高，具有良好的分类性能。 通过实证分析，Fisher判别法在光伏并网系统的稳态电能质量评估中展现出了强大的优势。它不仅可以准确评估电能质量，还能结合我国的国家标准确定电能质量等级，为分布式电源的并网提供了更为科学和客观的评估途径。这种方法的应用有助于提高电能质量综合评估的准确性和一致性，对于保障电力系统的稳定运行和提高用户满意度具有重要意义。