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            Suzhou Electric Appliance Research Institute
        
    
        
    
            
            
    期刊號：
            
            CN32-1800/TM|
            
            ISSN1007-3175
            
            
            
    
        
    
    
    

    

      
    
        
    
            
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    基于PRSGMD-XGBoost的光伏直流電能質(zhì)量擾動識別
    
            
    來源：電工電氣發(fā)布時間：2024-08-01 14:01 瀏覽次數(shù)：283
    
            
    
              
    
	基于PRSGMD-XGBoost的光伏直流電能質(zhì)量擾動識別
    

    
	朱憲宇，熊婕，李慶先，劉良江，左從瑞，劉青
    

    
	(湖南省計量檢測研究院，湖南 長沙 410018)
    

    
	 
    

    
	
    
		    摘 要：光伏電網(wǎng)受天氣因素和非線性負(fù)載等影響，直流電信號中存在的擾動成分使得電能質(zhì)量評估的準(zhǔn)確性難以保障。利用復(fù)合多尺度模糊熵可克服光伏直流電信號初始單分量相似性度量突變的問題，構(gòu)建了正則化 CMFE 算子評估各初始單分量重構(gòu)后的復(fù)雜度并約束殘余量能量最小，從而實現(xiàn)電信號和噪聲等擾動的準(zhǔn)確分離，在此基礎(chǔ)上，提出了基于部分重構(gòu)辛幾何模態(tài)分解(PRSGMD)的光伏直流電信號自適應(yīng)去噪方法，結(jié)合極限梯度提升機(XGBoost)可有效挖掘特征與暫態(tài)穩(wěn)定性之間關(guān)系的優(yōu)勢，實現(xiàn)了光伏直流電信號中復(fù)合擾動的分離和識別。
    
	
    
		    關(guān)鍵詞： 光伏；電能質(zhì)量擾動識別；部分重構(gòu)辛幾何模態(tài)分解；極限梯度提升機
    
	
    
		    中圖分類號：TM615     文獻標(biāo)識碼：A     文章編號：1007-3175(2024)07-0061-07
    
	
    
		 
    
	
    
		
    
			Photovoltaic DC Power Quality Disturbance Identification
    
		
    
			Based on PRSGMD-XGBoost
    
		
    
			 
    
		
    
			
    
				ZHU Xian-yu, XIONG Jie, LI Qing-xian, LIU Liang-jiang, ZUO Cong-rui, LIU Qing
    
			
    
				（Hunan Institute of Metrology and Test, Changsha 410018, China）
    
			
    
				 
    
			
    
				
    
					    Abstract: The photovoltaic (PV) grid is affected by weather factors and nonlinear loads, and the disturbance components in the direct current (DC) signal make it difficult to ensure the accuracy of power quality assessment. Therefore, in this paper the problem that the composite multiscale fuzzy entropy (CMFE) can overcome the sudden change of the initial single component similarity measure of the photovoltai DC signal is utilized, then the regularized CMFE operator is constructed to evaluate the complexity of each initial single component after reconstruction, while constraining the residual energy to be minimized, and finally the separation of electrical signals and noise and other disturbance is realized. On this basis, an adaptive denoising method for photovoltai DC signal based on partial reconstruction of symplectic geometry mode decomposition (PRSGMD) is proposed, and combined with the advantage that extreme gradient boosting (XGBoost) can effectively mine the relationship between features and transient stability, the separation and identification of compound disturbance in photovoltaic DC signals is realized.
    
				
    
					    Key words: photovoltaic; power quality disturbance identification; partial reconstruction of symplectic geometry mode decomposition;extreme gradient boosting
    
				
    
					 
    
				
    
					
    
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