摘要
随着新型电力系统快速发展，电力系统的特征呈现了“双高”特性，即电源侧高比例新能源广泛接入，电网侧高比例电力电子装置大规模接入。“双高”特性带来的变化使得电力系统面临前所未有的挑战，电能质量作为电力系统稳定运行的重要指标，也迎来了建模、评估、治理等方面的新的挑战。为了维持合格的电能质量水平，分析谐波源的谐波特性，评估谐波源对电力系统电能质量的影响，首先需要对电力系统谐波源进行建模。在新型电力系统条件下，电能质量暂稳态扰动高度复杂化，传统的机理分析针对单一谐波源建模难以覆盖复杂多变的电力环境，使用数据驱动方法构建适用于多种电力系统冲击负荷的谐波源通用模型是实现电能质量建模、评估、治理等工作的前提。 为了能更全面表达谐波源的特性，本文使用原型网络训练每个谐波源的类原型向量代表谐波源的普遍特性，在此基础上结合谐波源的关键物理参数描述谐波源的细节，谐波源的类原型向量与关键物理参数结合作为谐波源模型的输入，得到谐波源的谐波特性，分析谐波源对区域电网的影响。为了分析谐波源物理参数输入与谐波特性输出之间复杂的耦合关系，本文使用多尺度感知的密集深层网络构建谐波源模型，使用不同尺度的密集块从多角度、全方面地剖析谐波数据的深层特征，同时注意力机制可以提高模型对关键特征的关注度，降低对次要特征的关注度，同时由于密集块的结构特性解决了人工智能算法训练中的梯度消失问题，本文谐波源模型可以增多训练的层数，提取谐波数据的深层特征。以上特点使得本文谐波源模型可以适用于多种谐波源，在训练好多种谐波源的类原型向量以后，只需要提供谐波源的类别及其关键物理参数就可以得到该谐波源的谐波特性以及谐波源对区域电网的影响，具有较强的适用性与实用性。 本文使用了电弧炉、电气化铁路、电动汽车充电站三种谐波源的仿真数据进行了模型的验证，实验证明本文所提出的方法均具有不错的训练效果。同时，本文对谐波源模型各组成部分实用性进行了实验分析，实验证明本文模型所使用的结构为实验结果中的最佳结构。最后本文使用该谐波源模型构建了冲击负荷谐波源特性系统，实现谐波源模型的可视化、工程化应用。
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