As the increasing integration of inverter‐interfaced renewable energy generators intensifies the volatility and uncertainty of background harmonics in the utility system, it is crucial to construct a precise background harmonic model and determine the harmonic responsibility to promote harmonic management. This paper proposes a probabilistic model of background harmonics for harmonic responsibility assessment based on nonparametric methods. First, the amplitude data of background harmonic voltage are segmented in chronological order considering the stochastic features. Then, the nonparametric Bootstrap resampling is introduced to handle the case of insufficient samples, and the Kernel density estimation with optimal bandwidth is used to depict the probability distribution characteristics in each time interval. For the sake of identifying the piecewise probability density function with optimal fitting effect, the goodness‐of‐fit test is subsequently applied. Finally, based on the proposed background harmonic probabilistic model, the harmonic responsibility assessment is conducted without the involvement of phase angle information. The detailed performance verification of the proposed model is carried out in light of the field‐measured data. The results validate that the proposed model outperforms the conventional parametric models in handling insufficient data and fitting accuracy and is helpful to achieve the effective quantification of the overall harmonic responsibility within a period of time. © 2020 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by Wiley Periodicals LLC.

中文翻译：

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基于非参数方法的背景谐波概率评估谐波责任模型

随着逆变器接口可再生能源发电机集成度的提高，在公用事业系统中背景谐波的波动性和不确定性不断增加，构建精确的背景谐波模型并确定谐波责任以促进谐波管理至关重要。本文提出了一种基于非参数方法的背景谐波概率模型，用于谐波责任评估。首先，考虑随机特征，按时间顺序对背景谐波电压的幅度数据进行分段。然后，引入非参数Bootstrap重采样以处理样本不足的情况，并使用具有最佳带宽的内核密度估计来描绘每个时间间隔中的概率分布特征。为了识别具有最佳拟合效果的分段概率密度函数，随后应用拟合优度检验。最后，基于提出的背景谐波概率模型，在不涉及相角信息的情况下进行谐波责任评估。根据现场测量的数据对提出的模型进行了详细的性能验证。结果验证了所提出的模型在处理不足的数据和拟合精度方面优于传统的参数模型，并且有助于在一段时间内有效量化总体谐波责任。©2020日本电气工程师学会。由Wiley Periodicals LLC发布。随后进行拟合优度检验。最后，基于提出的背景谐波概率模型，在不涉及相角信息的情况下进行谐波责任评估。根据现场测量的数据对所提出的模型进行详细的性能验证。结果验证了所提出的模型在处理不足的数据和拟合精度方面优于传统的参数模型，并且有助于在一段时间内有效地量化总体谐波责任。©2020日本电气工程师学会。由Wiley Periodicals LLC发布。随后进行拟合优度检验。最后，基于提出的背景谐波概率模型，在不涉及相角信息的情况下进行谐波责任评估。根据现场测量的数据对所提出的模型进行详细的性能验证。结果验证了所提出的模型在处理不足的数据和拟合精度方面优于传统的参数模型，并且有助于在一段时间内有效量化总体谐波责任。©2020日本电气工程师学会。由Wiley Periodicals LLC发布。进行谐波责任评估时不涉及相角信息。根据现场测量的数据对所提出的模型进行详细的性能验证。结果验证了所提出的模型在处理不足的数据和拟合精度方面优于传统的参数模型，并且有助于在一段时间内有效量化总体谐波责任。©2020日本电气工程师学会。由Wiley Periodicals LLC发布。进行谐波责任评估时不涉及相角信息。根据现场测量的数据对提出的模型进行了详细的性能验证。结果验证了所提出的模型在处理不足的数据和拟合精度方面优于传统的参数模型，并且有助于在一段时间内有效量化总体谐波责任。©2020日本电气工程师学会。由Wiley Periodicals LLC发布。结果验证了所提出的模型在处理不足的数据和拟合精度方面优于传统的参数模型，并且有助于在一段时间内有效量化总体谐波责任。©2020日本电气工程师学会。由Wiley Periodicals LLC发布。结果验证了所提出的模型在处理不足的数据和拟合精度方面优于传统的参数模型，并且有助于在一段时间内有效量化总体谐波责任。©2020日本电气工程师学会。由Wiley Periodicals LLC发布。