三相電力量

typhoon.test.IEC61000. 三相電力量（電圧サンプル： DataFrame 、 currents_samples : DataFrame 、 nominal_grid_freq : float 、 line_voltage ： ブール ＝ True 、 reference_split = None ）

この方法は、IEEE Std 1459-2010に準拠し、非正弦波条件（一般的なケース）における三相システムの電力量を測定し、公称周波数が50.0 Hzまたは60.0 Hzの電力系統にのみ適用されます。

パラメータ:

  • Voltages_samples ( pandas.DataFrame ) – 電圧ポイントのベクトル。

  • currents_samples ( pandas.DataFrame ) – 現在のポイントのベクトル。

  • nominal_grid_freq ( float ) – 電圧信号の公称周波数。50 Hz または 60 Hz。

  • line_voltage ( bool ) – 電圧の種類。線間電圧または線対中性点電圧。

  • reference_split (リスト、オプション) – ウィンドウ内のサンプルを分割するためのインデックスのリスト。Noneの場合、サンプルは電圧信号のゼロクロスに基づいて分割されます。

戻り値:

df_measurements – 次の列が含まれます:

  • 有効電力: 入力データの測定された有効電力(W)。

  • 基本有効電力: 入力データの基本成分のみを考慮して測定された有効電力(W)。

  • 非基本波有効電力: 入力データの基本波成分を差し引いた測定有効電力(W)。

  • 実効電圧: 入力データの測定された実効電圧(V)。

  • 基本有効電圧: 入力データの基本成分を考慮して測定された有効電圧(V)。

  • 非基本波実効電圧: 入力データの基本波成分を差し引いた測定実効電圧(V)。

  • 実効電流: 入力データの測定された実効電流(A)。

  • 基本有効電流: 入力データの基本成分を考慮して測定された有効電流(A)。

  • 非基本波有効電流: 入力データの基本波成分を差し引いた測定有効電流(A)。

  • 有効皮相電力: 入力データの測定された皮相電力（VA）。

  • 基本有効皮相電力: 入力データの基本成分のみを考慮して測定された皮相電力（VA）。

  • 非基本波有効皮相電力: 入力データの基本波成分を差し引いた測定皮相電力(VA)。

  • 高調波皮相電力：高調波歪みによって発生する VA の量を評価します。

  • 非有効電力: 入力データの測定された非有効電力（VAr）。

  • 電流歪み電力: 基本電圧成分に対する電流歪みによって生じる皮相電力。

  • 電圧歪み電力: 基本電流成分に対する電圧歪みによって生じる皮相電力。

  • 力率: 入力データの測定された力率。

  • 高調波汚染係数: この力率は、負荷によって伝達または吸収される高調波汚染の総量を定量化します。

  • 基本波正有効電力: 入力データの正相の基本成分のみを考慮して測定された有効電力(W)。

  • 基本波正無効電力: 入力データの正相の基本成分のみを考慮して測定された無効電力（VAr）。

  • 基本波正皮相電力: 入力データの正相の基本成分のみを考慮して測定された皮相電力(VA)。

  • 基本不平衡電力: 不平衡システムによって発生する VA の量を評価します。

  • 基本正力率: 入力データの正シーケンスの基本成分のみを考慮して測定された力率。

  • 負荷不平衡: 基本有効電力と無効電力、およびシステムで測定された THD を考慮した、相間の推定負荷不平衡。

  • 高調波歪み電力: 入力データの高調波成分を考慮して測定された非有効電力（VAr）。

戻り値の型:

pandas.データフレーム

例

>>>から 台風テスト信号 pandas_3ph_sineをインポート>>>から 台風.テスト.IEC61000 power_quantities_three_phaseをインポートします>>> >>> Frequency = 60.0 >>> line_to_line_voltage = True >>> Voltage_samples = pandas_3ph_sine ( Phase = 0 、 Frequency =周波数) >>> current_samples = pandas_3ph_sine ( Phase = 90 、 Frequency =周波数) >>> >>> df_measurements = power_quantities_three_phase ( Voltage_samples 、 Current_samples 、 Frequency 、 line_to_line_voltage )

入力できます df_measurements.列 それぞれの名前を確認するには、 df_measurements.iloc[:, i] どこ 私 は希望する列番号です。 パンダシリーズ:

>>> active_power = df_measurements['Active power']
>>> fundamental_active_power = df_measurements['Fundamental active power']
>>> nonfundamental_active_power = df_measurements['Non-fundamental active power']
>>> effective_voltage = df_measurements['Effective voltage']
>>> fundamental_effective_voltage = df_measurements['Fundamental effective voltage']
>>> nonfundamental_effective_voltage = df_measurements['Non-fundamental effective voltage']
>>> effective_current = df_measurements['Effective current']
>>> fundamental_effective_current = df_measurements['Fundamental effective current']
>>> nonfundamental_effective_current = df_measurements['Non-fundamental effective current']
>>> effective_apparent_power = df_measurements['Effective apparent power']
>>> fundamental_effective_apparent_power = df_measurements['Fundamental effective apparent power']
>>> nonfundamental_effective_apparent_power = df_measurements['Non-fundamental effective apparent power']
>>> harmonic_apparent_power = df_measurements['Harmonic apparent power']
>>> non_active_power = df_measurements['Non-active power']
>>> current_distortion_power = df_measurements['Current distortion power']
>>> voltage_distortion_power = df_measurements['Voltage distortion power']
>>> power_factor = df_measurements['Power factor']
>>> harmonic_pollution_factor = df_measurements['Harmonic pollution factor']
>>> fundamental_positive_active_power = df_measurements['Fundamental positive active power']
>>> fundamental_positive_reactive_power = df_measurements['Fundamental positive reactive power']
>>> fundamental_positive_apparent_power = df_measurements['Fundamental positive apparent power']
>>> fundamental_unbalanced_power = df_measurements['Fundamental unbalanced power']
>>> fundamental_positive_power_factor = df_measurements['Fundamental positive power factor']
>>> load_unbalance = df_measurements['Load unbalance']
>>> harmonic_distortion_power = df_measurements['Harmonic distortion power']
昇給：

値エラー – とき 公称グリッド周波数 50 Hz や 60 Hz とは異なります。

参照

台風.テスト.IEC61000.電力量