Forschung zu neuen Eigenschaften der Stromqualität im Verteilungsnetz

Veröffentlicht von He Li, Chao Lv, Yinfan Zhang, Inner Mongolia Electric Power Research Institute (China)

Zusammenfassung - In den letzten Jahren sind Stromversorgungssysteme allmählich elektronisch betrieben worden. Die Qualität der Energie im Verteilungsnetz zeigt neue Merkmale. Obwohl die Leistungselektroniktechnologie einen qualitativen Sprung für erneuerbare Energien, Mikronetztechnologie, dezentrale Stromversorgung, Elektrofahrzeuge usw. bringt, wirkt sie sich auch auf die Stromqualität des Verteilungsnetzes aus. Dieser Artikel behandelt die neuen Merkmale der Stromqualität im Verteilungsnetz, wie schnelle Spannungsfluktuation, häufiges Dreiphasenungleichgewicht, subsynchrone Harmonische, die durch Störfrequenzänderungen verursacht werden, und Ultra-Harmonische. Gleichzeitig werden Empfehlungen zur Steuerung ausgearbeitet. In Kombination mit bestehenden Problemen blicken wir auf die zukünftige Entwicklungsrichtung der Stromqualität in Verteilungsnetzen.

Schlüsselwörter - Verteilungsnetz, Leistungselektronik, Stromqualität, Ultra-Harmonische, MapReduce

Einführung

Die Stromqualität ist eines der neuesten Forschungsgebiete in der Energiewirtschaft. Es bezieht sich darauf, die Amplitude und Frequenz der Verteilungsspannung und des Stroms auf dem Nennwert zu halten, und die Wellenform ähnelt der Qualität der Sinuswelle. Stromqualitätsprobleme treten in tatsächlichen Lastgeräten und Komponenten oder Übertragungs- und Verteilungssystemen auf, die den normalen Betrieb verschiedener Geräte und Stromsysteme beeinträchtigen, die Stabilität, Kontinuität und Zuverlässigkeit des Stromsystems beeinträchtigen. In den letzten Jahren sind die zunehmende Popularität von Technologien für saubere Energie und die Entwicklung von dezentralen Stromquellen, Mikronetztechnologien und Elektrofahrzeugen untrennbar mit der Leistungselektronik verbunden. Durch die Verwendung von leistungselektronischen Geräten können flexible Transformationen und Steuerungen von elektrischer Energie realisiert werden, was das Leben der Menschen bequem macht. Das Verteilungsnetz entwickelt sich allmählich zur Leistungselektronik, was aber auch dazu führt, dass die Stromqualität des Verteilungsnetzes neue Merkmale aufweist[1]. In diesem Artikel werden die neuen Merkmale der Stromqualität im Verteilungsnetz erörtert.

NEUE MERKMALE DER STROMQUALITÄT IM VERTEILUNGSNETZ

A. Schnelle Spannungsfluktuation

Hochleistungs-, Großkapazitäts- und Impulslasten in Stromversorgungssystemen sind die Hauptursachen für schnelle Spannungsfluktuationen, wie elektrifizierte Eisenbahnen, großflächige Walzwerke, Frequenzumrichterregelgeräte und großflächige Elektrolichtbogenöfen zur Stahlherstellung. Schnelle Spannungsfluktuationen können Probleme verursachen, wie das ordnungsgemäße Funktionieren von Stromgeräten oder die Produktion unqualifizierter Produkte. Für die Spannungsfluktuation beschreibt die IEC 61000-4-30 drei Parameter: maximale Spannungsfluktuation, stationäre Spannungsfluktuation und dynamische Spannungsfluktuation, wobei die maximale Spannungsfluktuation als die maximale und minimale Spannung definiert wird, die während der Spannungsfluktuationen auftritt. Schlechte stationäre Spannungsvariation wird als die Differenz zwischen zwei benachbarten stationären Spannungswerten des Effektivwerts definiert, die mindestens ein Spannungsvarianzmerkmal enthalten[5].

Spannungsfluktuation ist eine Reihe von Spannungsfluktuationen. Zur Bestimmung einer Spannungsfluktuation müssen zwei Perioden von mindestens einer stabilen Haltezeit von 1 Sekunde identifiziert werden. Die Größe einer Spannungsvariation ist die Differenz zwischen zwei Extremwerten. Der Extremwert muss in jeder Hälfte der Grundspannung auftreten. Der Effektivwert. Schnelle Spannungsänderung (RVC) bezieht sich auf zwei physikalische Größen der maximalen Spannungsfluktuation und stationären Spannungsvariation in den oben genannten Spannungsfluktuationen, die als gleich mit den Merkmalen der Spannungsfluktuation definiert sind. Um den stabilen Betrieb des Stromsystems und die gute Stromqualität auf der Verbraucherseite zu gewährleisten, ist es notwendig, die Grenzen der schnellen Spannungsfluktuationen zu definieren und einen effektiven Algorithmus zur genauen Erkennung und Analyse zu etablieren.

B. Häufiges Dreiphasenungleichgewicht

Das Dreiphasen-Spannungsungleichgewicht des traditionellen Dreiphasen-Drei-Draht-Verteilungsnetzes wird hauptsächlich durch die Asymmetrie der Dreiphasenlast verursacht. Das Dreiphasen-Spannungsungleichgewicht des Dreiphasen-Vier-Draht-Verteilungsnetzes wird hauptsächlich durch das Ungleichgewicht einer großen Anzahl von Einphasenlastanordnungen verursacht. Der negative und der Nullstrom werden durch den unbalancierten Spannungsabfall über den Leitungswiderstand verursacht [6]. Dreiphasiges Spannungsungleichgewicht im Verteilungsnetz. Neben diesen Ursachen macht die Wechselwirkung zwischen dem intelligenten Heimnetzsystem und dem Photovoltaiksystem das Dreiphasenungleichgewichtsproblem des Niederspannungs-Verteilungssystems immer häufiger. Gleichzeitig enthält das Mikronetz eine große Anzahl von nichtlinearen und unbalancierten Lasten. Die nichtlineare Last wird positive, negative und Nullordnungs-Harmonische auf den Umrichter bringen. Unbalancierte Last wird negative und Nullordnungs-Harmonische auf den Umrichter bringen. Störungen. Darüber hinaus wird im Wechselstrom-Gleichstrom-Hybridübertragungs- und Verteilungssystem die negative Stromkomponente erzeugt, wenn das Netz ausfällt, und das Dreiphasenstromungleichgewicht tritt im Verteilungssystem unter der Wirkung der negativen Komponente auf [7].

C. Änderung der Störfrequenz

Im Kontext der Leistungselektronik führt die Verwendung von Frequenzumstellungsgeräten, Thyristor-Gleichrichter-Stromversorgungseinrichtungen, synchronen Kaskaden-Drehzahlregelgeräten, Zyklo-Konvertern und anderen erneuerbaren Energiequellen wie Windkraft und Photovoltaik dazu, dass die Frequenz der Netzfrequenzstörung verschoben wird, was zu einer Änderung der Stromamplitude, -phase und -wellenform führt. Wenn die Ganzzahl-Harmonischen erzeugt werden, entstehen die Interharmonischen mit sowohl kontinuierlichen als auch diskreten Komponenten, und subsynchrone Harmonische treten auf. Problem [4].

Nach der Fourier-Reihenzerlegungstheorie können periodische nichtsinusförmige Größen nur in ganzzahlige Harmonische zerlegt werden. Tatsächlich schwanken viele nichtlineare Lasten. Elektrifizierte Eisenbahnen und industrielle Lichtbogenöfen, wie Thyristor-Gleichrichter-Stromversorgungen, sind schnell wechselnde Stoßlasten, und ihre elektrischen Größen variieren in Millisekunden oder Mikrosekunden. In diesen wenigen Millisekunden oder Mikrosekunden existiert das Prinzip der "Periodizität" für die Netzfrequenz nicht. In diesem Fall treten Interharmonische auf, und die mit Fourier-Techniken analysierten Ergebnisse stimmen nicht oder nur annähernd mit der Realität überein. Interharmonische beziehen sich auf harmonische Komponenten, deren Frequenz ein Vielfaches einer nichtfundamentalen Frequenz ist, auch Nicht-Harmonische genannt, und die einfache Harmonie, deren Frequenz unter der Grundfrequenz liegt, wird zur subsynchronen Harmonie.

Aufgrund der Probleme der Stromqualität und Stabilität von Verteilungssystemen, die durch subsynchrone Harmonische verursacht werden, hat dieses Problem in der Stromindustrie große Besorgnis ausgelöst. Das Problem der subsynchronen Oszillation, das durch Harmonische zwischen der Subsynchronisation verursacht wird, ist besonders ausgeprägt. Ein subsynchroner Oberton eines großflächigen Windparks in einem Gebiet von Xinjiang, China, verursachte häufige Spannungsschwankungen im Erdungssystem. Am 1. Juli 2015 führte die subsynchrone harmonische Komponente über 5 Spannungsebenen zur Auslösung der Relaischutzmaßnahmen der Nähe.

Schließlich führte dies zum Trennschalter-Unfall der Einheit. Subsynchrone Oszillationen im Stromnetz zeichnen sich hauptsächlich durch große Amplitudenkontinuierliches Wachstum (Divergenz) oder konstante Amplitude subsynchroner oder ultrasynchroner Strom-, Spannungs- und Leistungs-Harmonische aus. Die Oszillationsfrequenz ändert sich, was die Sicherheit des Stromnetzes und den Betrieb der Ausrüstung beeinträchtigt und sogar zu schwerwiegenden Stabilitätsunfällen oder Ausrüstungsbeschädigungen führt. Da die subsynchronen Harmonischen zeitveränderliche Frequenzmerkmale aufweisen, ist die herkömmliche Unterdrückungsmethode für eine einzelne feste Frequenz nicht mehr anwendbar. Es ist notwendig, ihre Zeitvariabilität und Zufälligkeit sowie den Ausbreitungsweg und die Ursachen zu untersuchen und dann Steuerungsmaßnahmen zu entwickeln [8].

D. Problem der Ultra-Harmonischen

Da die dritte Generation von Halbleitern SiC und GaN in den letzten Jahren weit verbreitet eingesetzt wird, hat sich die Frequenz von leistungselektronischen Schaltgeräten von mehreren Kilohertz auf mehrere zehn Kilohertz oder sogar mehrere hundert Kilohertz entwickelt. Mit der intelligenten Entwicklung von Stromversorgungssystemen und der Anwendungsrate von leistungselektronischen Geräten haben sich die Ultra-Harmonischen von 2 bis 150 kHz zu einem neuen Problem der Stromqualität von Verteilungsnetzen entwickelt[9]. Insbesondere die Einbindung von erneuerbaren Energien und der großflächige Einsatz von Schaltnetzteilen injizieren große Mengen von Harmonischen in das Verteilungsnetz und lösen neue Merkmale der Stromqualität in Verteilungsnetzen aus.

Untersuchungen haben gezeigt, dass die Übertragungsstreuung von Ultra-Harmonischen sich von der gewöhnlichen Harmonischen Emission unterscheidet, was ein neues Phänomen der Stromqualität darstellt. Das Hauptmerkmal ist die Fähigkeit, sowohl primäre als auch sekundäre Emissionen zu erzeugen. Die Definition der Primäremission bezieht sich auf die Emission des detektierten elektrischen Geräts während seines eigenen Betriebs, die mit seiner eigenen Topologie, Verbindungsimpedanz und anderen Faktoren zusammenhängt. Das Hauptmerkmal ist, dass die Amplitude sehr gering ist [10]. Die Definition der Sekundäremission bezieht sich auf die Emission, die vom detektierten Gerät nach dem Empfang des benachbarten Geräts erzeugt wird, die mit der Netzimpedanz und der Geräteimpedanz des benachbarten Erregungsgeräts zusammenhängt, und deren Amplitude ist um ein Vielfaches höher als die ursprüngliche Übertragung [11]. Wenn die Primäremission und die Sekundäremission miteinander verschmelzen, wird die Emissionsquelle schwer zu unterscheiden. Derzeit kann diese Forschung noch nicht die tatsächliche Emission auf Laborebene simulieren, was zu einer großen Komplexität bei der Forschung und Entwicklung von Standards für Ultra-Harmonische führt [12].

Ultra-Harmonische bringen viele nachteilige Auswirkungen auf elektrische Geräte und die Kommunikation in Verteilungsnetzen mit sich [12], die hauptsächlich in die folgenden vier Kategorien unterteilt werden:

Störungen bei der normalen Nutzung von elektrischen Geräten im Verteilungsnetz, wie z.B. das Nichtfunktionieren von Ladestationen für Elektrofahrzeuge, Störungen bei Kontaktbeleuchtung.

Verursacht Gerätestörungen oder -schäden, beeinträchtigt die Lebensdauer von elektrischen Geräten.

Das Geräusch am Gerät oder Installationspunkt nimmt zu. Experimente zeigen, dass der Geräuschpegel mit der Zunahme der Frequenz und Amplitude der Ultra-Harmonischen ansteigt, was das Leben der Menschen beeinträchtigt.

Störkommunikation: Durch den Resonanzeffekt bildet das Endverbrauchergerät einen niedrigen Impedanzweg, was zu Kommunikationsfehlern über die Stromleitung führt, wie z.B. Übertragungsfehler bei Dateninformationen, die Messfehler verursachen.

Mit der Entwicklung der netzbasierten elektronischen Verteilung werden die Gefahren und Auswirkungen von Ultra-Harmonischen immer ernster. Die zuständigen Stromversorgungsabteilungen müssen Forschung und Tests durchführen, Ultra-Harmonische Daten von Stromnetzen und Geräten sammeln und relevante Standards, normative Indikatoren, Grenzwerte, Messmethoden und Berechnungsmethoden vernünftig formulieren.

ANALYSEMETHODE DER NEUEN MERKMALE DER STROMQUALITÄT IM VERTEILUNGSNETZ

Obwohl die Stromqualität des Verteilungsnetzes in den letzten Jahren aufgrund der Leistungselektronik viele neue Merkmale aufweist, kann im Kontext von großen Stromdaten, Daten über das gesamte Verteilungsnetz zur Analyse der Stromqualität verwendet werden. Die Kombination von Verteilungsqualität und Big Data-Technologie bietet eine zuverlässige technische Grundlage für den effizienten Betrieb des Strommarktes und spielt eine gewisse Rolle bei der Unterstützung der sicheren und wirtschaftlichen Betriebsüberwachung des Stromnetzes. Es wird die Entwicklung der künstlichen Intelligenztechnologie im Verteilungsnetz erheblich fördern. Daten zur Überwachung der Stromqualität sind ein typischer multidimensionaler Massendatensatz. Massive, mehrquellige, heterogene, dichte Stromqualitätsdaten machen traditionelle Stromqualitätsanalysemethoden unfähig, und das MapReduce-Parallelverarbeitungs-Framework macht dieses Problem machbar.

A. Einführung in MapReduce

Mit der rasanten Entwicklung von Wissenschaft und Technologie haben multimodale Datenerfassungsmethoden ein explosionsartiges Wachstum des Datenvolumens in verschiedenen Branchen verursacht. Traditionelle Parallelrechner auf HPC-Cluster-Basis konnten den tatsächlichen Anforderungen der Parallelrechneranalyseverarbeitung in einer Big Data-Umgebung nicht mehr gerecht werden. Um dieses Problem zu lösen, entstand MapReduce. MapReduce ist ein Modell und eine Methode, die von Google für groß angelegte Datenparallelverarbeitung vorgeschlagen wurde. Es kann Aufgaben parallel auf Hadoop-Clusters ausführen, die aus vielen gängigen und kostengünstigen PCs bestehen [13]. "Teilen und Kombinieren" ist die Kernidee von MapReduce. Durch die Zerlegung der Operationen auf großen Datensätzen auf verschiedene PC-Knoten führt MapReduce die entsprechenden Berechnungs- und Analyseaufgaben durch jeden PC-Knoten aus und erhält schließlich das endgültige Ergebnis, indem die Zwischenergebnisse jedes Knotens zusammengeführt werden.

Das MapReduce-Framework ist ein Parallelrechenmodell, wie in Abb. 1 gezeigt. MapReduce realisiert das groß angelegte Data Mining durch Nutzung der Hadoop-Plattform und erreicht paralleles verteiltes Rechnen, indem es die eingehenden Massendaten automatisch segmentiert. Im MapReduce-Modell werden zwei abstrakte Programmierschnittstellenaufrufe, Map und Reduce, durch Benutzerprogrammierung implementiert. Jede Funktion verwendet ein Schlüssel-Wert-Paar (Key/Value) als Eingabe und Ausgabe, um parallele Rechenaufgaben mit massiven Daten zu realisieren.

B. Auf MapReduce basierende Methode zur Analyse der Stromqualität im Verteilungsnetz

Die Stromqualitätsanalyse umfasst eine große Anzahl von Überwachungsindikatoren, und die bisherigen Algorithmen erfüllen nicht die Anforderungen an die Genauigkeit. Mit dem explosionsartigen Wachstum von Stromqualitätsüberwachungsdaten des Verteilungsnetzes wird die Stromqualitätsanalyse durch Leistungsengpässe eingeschränkt. Daher wird dringend eine Big Data-Technologie benötigt, um die durch enorme Stromqualitätsüberwachungsdaten verursachten Probleme zu lösen. Angesichts dieses Problems zeigt sich die Hadoop-MapReduce-Architektur relativ gut bei Big Data-Analysen und bietet eine bequeme Bedingung für die Big Data-Verarbeitung. Durch das Kernkonzept "Teilen und Erobern" von MapReduce wird die Rechenaufgabe auf mehrere Knoten für paralleles Rechnen aufgeteilt, was die Verarbeitungseffizienz beschleunigt. Daher können die Daten zur Stromqualitätsüberwachung auf mehrere Knoten für parallele statistische Analysen aufgeteilt werden

Gemäß den Merkmalen der Stromqualitätsüberwachungsdaten des Verteilungsnetzes werden die Stromqualitätsdaten des Verteilungsnetzes, einschließlich Spannungsabweichung, Spannungsfluktuation, Dreiphasenfrequenzabweichung, Unausgewogenheit, harmonischer Inhalt usw., konstruiert. Entsprechend der Idee "Teilen und Erobern" von MapReduce werden die Stromqualitätsüberwachungsdaten des Verteilungsnetzes parallel analysiert und verarbeitet. Die Grundidee ist in Abb. 2 dargestellt.

Definieren Sie Überwachungsdatensequenzsätze Ti={Pij }, wobei Ti den i-ten Überwachungspunkt darstellt, Pij die j-te Überwachungsdaten des i-ten Überwachungspunkts darstellt, i in der Reihenfolge der Überwachungspunkte inkrementiert wird, i =1,2,3, ...n, n die Anzahl der Überwachungspunkte darstellt, j=1,2,3,...m, m die Gesamtzahl der Überwachungspunkte an jedem Überwachungspunkt darstellt, die durch Überwachungszeit inkrementiert wird. Pij = (Vij1,Vij1,...,Vij1), L gibt die Anzahl der Überwachungsindikatoren an. Für die neuen Merkmale der Stromqualität von Verteilungsnetzen umfasst es im Allgemeinen vier Indikatoren: schnelle Spannungsfluktuation, Störfrequenzänderung, ultra-hochfrequente Dreiphasenunausgewogenheit und Harmonische, d.h. L=4[14]. Zerlegen Sie die Überwachungsdatensequenz Tj, alle Tripel-Überwachungspunkt-Datenfragmentaufzeichnungen werden in Tripeln <Nid,k,Tik> dargestellt, wobei Nid die Überwachungspunktnummer ist, k die Seriennummer des Fragments ist, und Tik die Überwachungsdatensequenz k des Überwachungspunkts darstellt, Tik= {Pij l j[bk, ek]}, wobei bk und ek durch die folgenden Formeln berechnet werden:

<Nid , k> wird verwendet, um jedes Stück der Stromqualitätsdaten nach der Fragmentierung zu kennzeichnen. Nid steht für die Nummer des Stromqualitätsüberwachungspunkts, und k steht für jede Seriennummer. Map verwendet alle Fragmente der Stromqualitätsüberwachungspunktdaten als Eingabe der Map-Funktion. Die Stromqualitätsdaten werden auf verschiedene Knoten zur Datenverarbeitung verteilt. Die entsprechende Form jeder Map-Funktion Ausgabe <k,v> ist<(Nid,k,c),(a1,a2,a3,a4,a5)>, wobei c ∈{1,2,3,4} vier Indikatoren wie Spannungsfluktuationsabweichung, Frequenzstörungsänderung, Dreiphasenunausgewogenheit und harmonischer Inhalt darstellt, a1 ist die Anzahl der Unqualifizierten, a2 ist der Durchschnittswert, a3 ist die Anzahl der Überschreitungen, a4 ist der Höchstwert und a5 ist der Mindestwert [15]. Nach Abschluss der Berechnung wird jeder Parameter mit den nationalen Normen für die Stromqualität verglichen. Entsprechend der Analyse und Berechnung werden verschiedene Indikatoren ermittelt. Wenn häufige Dreiphasen-Ungleichgewichte auftreten, zeigt der Indikator a3 eine Anomalie, und schließlich wird das Ergebnis ausgegeben.

ENTWICKLUNGSRICHTUNG DER STROMQUALITÄT IM VERTEILUNGSNETZ

Mit der zukünftigen Entwicklung der netzbasierten Stromversorgung und der Technologie zur Speicherungsnetzwerkbelastung sowie nicht-elektrischen Faktoren wie Klima, Marktliberalisierung und öffentlichem Bewusstsein wird das Problem der Stromqualität im Verteilungsnetz immer stärker betroffen sein. In Zukunft wird das Problem der Stromqualität im Verteilungsnetz zu einem komplexen Problem von Raum-Zeit-Korrelationen, das durch eine globale Optimierungskonfiguration und zuverlässige Überwachung gelöst werden muss. Das Problem der Dreiphasen-Ungleichgewichte und der Reduzierung der Gerätauslastung, verursacht durch Einphasenlasten, insbesondere nachdem das Einphasen-Ladegerät für Elektrofahrzeuge an das Verteilungsnetz angeschlossen wurde, wird weiter hervorgehoben: Der Zugang zu verteilten elektronischen Energiequellen und der isolierte Netzbetrieb. Das daraus resultierende Problem der Kurzschlusskapazitätsreduktion wird zu einer stärkeren Verzerrung der Harmonischen führen, und der Zugang neuer Lasten und Komponenten wird zu neuen Problemen der Stromqualität führen, wie z.B. die Empfindlichkeit von LED-Leuchten gegenüber Flimmern. Der Netzzugang zu verschiedenen Filterkreisen erhöht die kapazitive Charakteristik des Stromnetzes und erhöht das Risiko von Netzresonanzen. Die Vereinfachung der leistungselektronischen Schaltung während der Analyse der Stromqualität führt zu einigen Stromqualitätsproblemen, wie z.B. die Auswirkungen von LED-Leuchten. Zu den aktuellen Problemen gehören die harmonischen Eigenschaften neuer Geräte und Probleme der harmonischen Überlagerung, wie der Einfluss unterschiedlicher Ladegeräte für Elektrofahrzeuge auf die harmonischen Eigenschaften des Verteilungsnetzes; die Genauigkeit des Sensors für Spannungsmessungen, insbesondere für die Messung von Ultra-Harmonischen. Wenn die Frequenzgangscharakteristik die Anforderungen nicht erfüllt, sind die Messergebnisse nicht glaubwürdig. Analyse der visuellen Anzeige von Daten zur Stromqualitätsüberwachung, z.B. eine große Datenbank zur Überwachung und wie diese effektiv zusammengeführt werden kann.

SCHLUSSFOLGERUNG

Die Leistungselektronisierung des Verteilungsnetzes ist die Voraussetzung für ein intelligentes Verteilungsnetz. Basierend auf der Leistungselektronisierung des Verteilungsnetzes werden in diesem Artikel die sub-synchronen Harmonischen und die Ultra-Hochfrequenzen, die durch schnelle Spannungsfluktuation, häufiges Dreiphasen-Ungleichgewicht und Störfrequenzänderungen verursacht werden, erörtert. Neue Merkmale der Stromqualität in Verteilungsnetzen, wie Harmonische, werden durch MapReduce gestaltet, und der parallele Analysealgorithmus wird bereitgestellt. Schließlich wird die Entwicklungsrichtung der Stromqualität im Verteilungsnetz prognostiziert.

REFERENCES

[1] Zhao Min, Li Shunwei, Yue Yunli, etal. Performance and InfluenceAnalysis of Power Electronics in Distribution Network[1. ChinaHigh-tech, 2017(1): 149-150.

[2] Math H 」 Bollen, Sarah K Ronnberg Primary and secondarynarmonicsemiss1on:harmonicinteractionasetofdefinitions[C]//International Conference on Harmonics & Quality ofPower, Belo Horizonte, Brazil.2016:703-708.

[3] YUAN Xiaoming, CHENG Shijie, HU Jiabing. Dynamic StabilityProblem of Multi-Scale Voltage Power Angle in Power ElectronicPower System[1.Proceedings of the CSEE, 2016, 36(19): 5145-5154

[4] Dong Xiaoliang, Tian Xu, Zhang Yong, etal. Analysis of typical events and influencing factors of subsynchronous resonance in series compensated transmission system of Wuyuan Wind Farm[J]. HighVoltage Engineering 2017, 43(1): 321-328.

[5] Guo Shanghua, Huang Chun, Wang Lei, etal. Detection and ControlMethod of Voltage Fluctuation and Flicker[1]. Relay, 2004, 32(3): 45-48.

[6] Qi Hao, Wang Xiangsheng, Gao Shen, etal. Research and Application of Power Quality Integrated Management System []. ElectronicDesign Engineering, 2017, 25(5): 170-174.

[7] Qi Hao, Wang Xiangsheng, Gao Shen, etal. Research and Application of Power Quality Integrated Management System [. ElectronicDesign Engineering, 2017,25(5):170-174.

[8] Aurora Gil-de-Castro, Sarah K Rönnberg, Math HI Bollen. A study about harmonic interaction between devices[C]//2014 EEE 16thInternational Conference on Harmonics and Quality of Power(CHOP),Bucharest, Romania, 2014: 728-732

[9] Narendrak,FedirchukD,MidenceR,etal.Newmicroprocessorbasedrelay to monitor and protect powersystems against sub-harmonics[C]//2011 lEEE Electrical Power and Energy Conference(EPEC),Winnipeg, MB, Canada, 2011:438-443.

[10] Lin Haixue. New Development of Harmonic Problems in Power GridOn Superharmonics[1 .Supply and Electricity, 2016(1): 35-3 8.

[11] A Larsson. An overview of the origin and propagation ofsupraharmonics(2-150kHz)[J]. Brazilian Journal of Physics, 2014, 32(2b): 483-494.

[12] Ana-Maria Blanco, Jan Meyer, Sarah RÃnnberg, Math Bollen. Surveyof supraharmonic emission of household appliances[C]//InternationalConference on Electricity Distribution, Glasgow, Scotland, 2017:1 -5.

[13] Zhang Bin.Study on several key technologies based on MapReducebig data parallel processing[D]. Donghua University, 2017.

[14] Ana-Maria Blanco, Jan Meyer, Sarah Ronnberg, Math Bollen. Survey of supraharmonic emission of household appliances[C]//Internationa!Conference on Electricity Distribution, Glasgow, Scotland, 2017: 1-5.

[15]Song Jie,Sun Zongzhe,Mao Keming etal.Research Progress ofMapReduce Big Data Processing Platform and Algorithm[1.Journalof Software,2017.28(3):514-543.

[16] Singh U, Singh S N. Application of fractional Fourier transform forclassification of powerquality disturbances[. IET Science,Measurement&Technology, 2017,11(1 ):67-76.