电网分析中 Clarke 及相关变换的数据分析视角

可负担且可靠的电力是现代社会与经济的基础，智能电网在发电与配电中正变得日益重要。为充分发挥其优势，现代智能电网分析需要电力工程师与信号处理及机器学习专家紧密协作与融合。当前分析技术通常源自电路理论视角；此方法仅适用于标称条件下完全平衡的系统，且对数据科学家不直观——这阻碍了动态不平衡智能电网的分析，而数据分析不仅适用且必要。搭建电路理论与数据分析及相应专家群体间桥梁的通用语言是自然的一步。为此，我们从子空间、潜变量分量和空间频率分析框架重新审视 Clarke 及相关变换，建立标准三相变换与现代数据分析的基本关系。我们表明 Clarke 变换具有作为“空间维度”缩减技术的物理解释，其对平衡系统等价于主成分分析（PCA），但对动态不平衡系统（如智能电网）次优，而相关 Park 变换进一步实现“时间”维度缩减。该视角为信号处理与机器学习在电网研究中的使用开辟诸多新途径，并铺就了基于标准电路理论原理无法获得的创新优化、变换与分析技术之路，如本文通过同时频率估计与故障检测所展示。