QR-RLS算法助力配电网谐波责任定量划分

在配电网中，谐波电流的产生和分布是一个复杂的问题，它不仅影响电力系统的稳定性和效率，还可能导致设备的额外损耗和寿命缩短。为了明确供电侧和用户侧在谐波污染中的责任，本文提出了一种创新的方法——基于QR分解的递归最小二乘（QR-RLS）算法。这个算法的关键在于它能够有效地提取出不同次谐波在公共耦合点（PCC）处的瞬时值，通过分析这些值的相位差，可以精确地划分出供电侧和用户侧各自产生的谐波电流。 QR-RLS算法的优势在于它的自适应特性，适用于通信系统和自适应谐波电流检测。其基本原理是利用滤波器输入的实际电流信号iL(n)与两个参考信号x0(n)和x1(n)的交互作用，这两个参考信号分别代表所需的检测谐波的幅度和频率，且相差90度。算法通过对这些信号的处理，能够区分出每个谐波成分的贡献，进而确定它们在系统中的具体位置和强度。 与现有的谐波源识别方法相比，如基于有功功率、无功功率或无功功率变化的方法，QR-RLS算法具有更高的精度和定量分析能力。例如，无功功率方法虽然能提供一定的方向信息，但准确率有限；临界阻抗法虽能部分解决无功功率方向法的问题，但无法分析相互影响；而基于参数辨识的方法虽然能提高定位准确性，但存在测量矩阵奇异的问题。QR-RLS方法则解决了这些问题，不仅能够定性地识别谐波源，还能量化各谐波源对配电网的具体影响。 为了验证该算法的有效性，研究者使用PSCAD/EMTDC软件搭建了仿真电路模型，通过MATLAB软件进行数据处理和分析。实验结果显示，QR-RLS算法在实际应用中能准确地划分供电侧和用户侧的谐波责任，提高了电网管理的科学性和公正性。 本文的成果为配电网中谐波电流的责任划分提供了一种高效、精确的定量分析工具，有助于优化电力系统运行条件，降低谐波对电力设备的损害，并对提升整个电力系统的性能具有重要意义。