TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol.12, No.7, July 201 4, pp . 4981 ~ 49 8 7   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 12i7.458 4          4981     Re cei v ed Se ptem ber 30, 2013; Revi se d F ebruary 1 1 , 2014; Acce pted March 7,  2014   An Approach for Assessing Harmonic Emission Level  Based on Robust Partial Least Squares Regression       Xiang Li 1 *, M i n y ou Chen 1 , Yong w e i Zh eng 2 , Shan Cheng 3 Fen g  Li 1   1 State Ke y  La b o rator y  of Po w e r T r ansmission Equi pme n t & S y stem Secur i t y  an d Ne w  T e chno log y Cho ngq in g Uni v ersit y , Ch on g q in g, Chin a   2 Neiji an g Electr ic Po w e r Bur e a u  of Sichua n El ectric  Po w e r C o rpor ation, Ne ij ian g , Sichu an  Provinc e , Chin 3 Colle ge of Ele c tric Engin eeri ng an d Ne w  E nerg y , Ch ina T h ree Gorg es U n iversit y  4 430 0 2 , Hube i Provi n ce,  Chin a   * Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : lian dhe qc@ 1 63.com       A b st r a ct  An appr oac h to eval uate h a r m o n ic co ntribu tions at  the poi nt of commo n   coup lin g is pre s ented i n   this pap er. T he prop osed a p p roac h is base d  on rob u st  pa rtial least sq ua res regressi on,  w h ich estimat e s   system  har m onic im pedanc e by ut ili z ing the signals  of har m o nic  voltage and  curr ent m eas ured  synchro nous ly  at the  poi nt  of co mmon  co upli ng.  C ons e que ntly acc o rd ing to  the IEC  T e chnic a Re port   610 00-3- 6 the  har mo nic  emi ssion  leve l of  user is  c a lc u l ated. T h e  pre s ented  metho d  overc o mes t h e   disa dvant age  of variab le d e pen de nce in e s tablis hin g  of the syste m  mo del a nd re duc es or removes  the   effect of outlyi ng d a ta po ints. T he metho d  i s  verifi ed thr o u gh a si mulati o n  study a nd w i th extensiv e fi el d   me asur e m ents .     Ke y w ords :   point of common c oupling, harmonic  em iss i on  lev e l,  syst em harmonic im pedance, r o bus t   partia l  least sq uares re gressi on     Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  In the pa st fe w yea r s th ere ha s be en  consi derable i n crea se i n  th e ha rmoni c d i stortion   level in the distrib u tion system due to extens ive  use of po we r elect r oni device s . The s harm oni cs of ten has m a ny negative effects  such  as re so nan ce p r oble m s,  overhe ating  of  con d u c tors, stress in cap a c itor ba nks a nd false  op eration of prote c tion  device, whi c h eventu a lly  increa se s the  maintenan ce  cost s of  the  system [1]. Efforts are bei n g  made to re duce the level of  harm oni cs through  the i n trodu ction  of g u ideline s , re commen ded   p r acti ce s and  stand ard s   [2,  3].  Based  on the  philosophy o f  powe r  facto r  penaltie s , in centive-ba se d schem es  were p r op osed  [4 to enco u ra ge  the utility and the custo m er side to  retain  harmo nic di stortion betwe en the limits.  The m a in id e a  be hind th e  incentive-b a s ed   sch e me s is to  identify harmoni c-produ cing  facilities for their contributions to the harmonic  di stortion. Therefore,  a method for  quantifying  cu stome r  an d utility sha r e of ha rmo n i c s at t he  poi nt of co mmo n couplin g (PCC) is ne e ded.  Variou s te ch nique have  alrea d y be en  presented.   The  power-di r ectio n  m e th od [5] h a s b een   widely u s ed  but acco rdin g to [6] may  lead to wr on g re sults. No w the existin g  approa che s  to  estimate the  harm oni c em issi on l e vel are m o stly  based on estim a tion of the  utility harmonic  impeda nce includi ng invasi ve methods a nd non -i nva s ive methods. Con s id erin g the backg ro un d   harm oni c, the two m e tho d s a r cal c ul ating ha rm o n i c imp edan ce  with ha rmo n i c di sturban ce at  PCC, n o t h a rmo n ic it sel f  [7]. The invasive meth ods [8] a ccurately e s tim a te utilities  and  customers  param e ters by injecting t he harmonic  (or interharmonic)  cu rrent to utilities or  swit ching on  (or off)  any l oad s. These  methods m a be harmful t o  power  syst em. As utilizi n natural  distu r ban ce of  th e  cu stome r  o r   utility,  the non-inva sive m e thod s have t he adva n tage  of  simple and safe operation. The non-i n vasive  m e thods compute  the  ut ility harm onic i m pedance  by measu r in g harm onic  voltage and  curre n t at  PCC, which  mainly inclu d e  the refere nce   impeda nce m e thod [9], the utility harmo nic imp edan ce  linea r reg r e ssi on meth od  [10-13] an d the  fluctuation m e thod [14, 1 5 ]. The refe rence im pe da nce m e thod  cal c ulate s  th e use r  ha rm onic  emission lev e l by means of gi ven parameters  of utilit ies and customer  side. The method is  effective, but  it needs to re duce errors caused  by the cha nges  of utilities and custom ers  para m eters.  The flu c tuatio n meth od  est i mates  the  utility harmo nic  impeda nce b y  the h a rm on ic  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 7, July 201 4:  4981 – 49 87   4982 fluctuation  rat i on of volta g e  to  current.  Howeve r,  it ma y indu ce  big  errors fo r eva l uation  re sult becau se of t he ha rmo n ic  para m eters v a riatio n  of th e utility side  and m e a s ure m ent noi se.  The  linear  reg r e s sion meth od  asse sses the  harmo nic e m issi on level  base d  on vo ltage and  current  equatio ns at  PCC.  Ro bu st re gre s sion  i s  a  meth od  for th e a nalysis of  data  co ntaining  outli ers.   Ho wever, this method is la ck of an alysi s  of the  correl ation variabl e s . Partial lea s t squares  (PL S )   reg r e ssi on m e thod  ca n e s timate p a ra metric rel a tio n shi p s betwe en the s e va riable s , but t h e   pre s en ce  of outliers can  have a sig n ificant  an d un desi r ed influ e n ce u pon th e bilinea r mo del  obtaine d.  In pra c tical p r oje c t, the m odelin g data   may co ntain  outlying ob se rvations ma d e  by the   power sy ste m  fluctuation  or mea s u r em ent error. To   solve this p r o b lem, this pa per p r op oses an   advan ced  ap proa ch to  asse ss th e ha rmonic  emi ssi on level ba sed on  rob u st  PLS reg r e s sion.  This  metho d  focu se on  incorp oratin g ro bu st  reg r essio n  m e th od into  PLS, overcom e th e   deficie nci e s o f  existing wo rk. Section  2 g i ves a b r ief in trodu ction of  robu st PLS al gorithm  and it pro c ed ure. Section  3 p r e s ents h a rm oni c sou r ce  mo d e l, describe s   its ba sic pri n ciple  and  ma ke s   simulatio n  studie s Sectio 4 pre s e n ts the  fiel d m e a s ureme n t re sults, an d Se ction 5  co nclu de this pap er.       2. Robus t PLS Algorithm   The cla s sical  PLS proce d u re s are  kno w n to be sev e rely affecte d  by the presen ce of  outliers in the  data or d e viations from n o rmalit y [16]. It’s beca u se  both stag es  of the algorit hm  are not re si stant towards  outlying obse r vations. Th e  main strateg i es for ro bu st PLS regre s sion   is ro bust e s ti mation of the  covaria n ce  matrix. The PLS method a r e ro bu stified  by repla c ing  th e   s a mple cr oss- c o var i ance  matr ix S xy  by a rob u st e s ti mate of  xy  and  the empi rical covari an ce  matrix S x  by  a robu st esti mate of  x  and by performi n g a robu st re gre ssi on met hod in stead o f   multiple linea r reg r e ssi on (MLR) [17].  Thro ugh out this sectio n column ve ct ors are pri n ted  in bold. A ma trix  V  stand s for the  transpo se of  V and X n,p  is an  (n p ) -d imensi onal matrix.  1n n , p (, , ) X xx  and   1n n , p (, , ) Y yy  are the re gre s sors and the  resp on se variable s , respe c tively.  The linea r re gre ssi on mo d e l we con s ide r  is:     ' i0 q , p i i B  y β xe                                                                 ( 1 )     Whe r e the  error term i e  sat i sf y  E ( i e )=0 and  cov ( i e )= e  of  size  q.  The unknown  00 1 0 q (, , ) '  and B p,q  are  the  q –dim e nsio nal inte rcept and the  unkno wn sl o pe matrix,  r e spec tively.  Assu ming tha t  the x and y  variable s  a r related th rou gh a bilinea model.     ip , k i i P  xx t g                                                                        (2)    ' iq , k i i A  yy tf                                                                        (3)    In this  model,  x  and  y  are t he mea n of the x- and  y- varia b le s. The  i t  are k-di mensi onal,  whi c h a r e the  score s  of  m ean-ce ntered  data.  p ,k P and A k,q  are the mat r ix of  x -lo adin g s an d the   slop e matrix in the reg r e s sion of  i y  on  i t ,resp e ctively.  i g  and  i f  are the resid ual s of each   equatio n.  The bilin ear  stru cture (2 and (3) im pli e s a t w o-ste p  algo rithm. In the first  st age, we   sho u ld  obtai n the  ro bu st sco r e s   i t First, we appl rob u st pri n cip a l comp onent analy s is  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     An Approa ch  for Assessin g  Harm oni c Em ission Le vel  Based on  Ro bust Partial  (Xiang Li)  4983 (ROBPCA) on Z n,m  =(X n,p  , Y n,q  ). Then  a robu st e s timate of the center of Z,  '' ' Zx y (, )  , and  an estimate o f  its shape  z  are yielded.   z ca n be split into   xx y z yx y                                                                              (4)    W e  es timate  the cr os s- covar i anc e  matr ix  xy  instea d of  Sxy and co m pute the  wei ght  vectors ra in  robu st PLS algorithm . In eac step the robu st score s   are calculate d  as:      ' ia i x a t( )  xr                                                                        (5)    I n  t he se con d  st age the r e sp o n s e  ar e  r e gresse d  onto these   k  c o mp on en ts . T h e   reg r e ssi on m odel is thu s :      ' i0 q , k i i A  y tf                                                                  (6)    Whe r e E( i f )=0 and cov( i f )= f . Multiple linea r regre s sion p r o v ides e s timates:      1' 1 ' k, q t t y k, p x p , k k , p x y A( ) ( R R ) R                                   (7)    ' 0q , k A  y t                                                                          (8)    Whe r y  and  t  are the ro bu st covarian ce  matrices of the y -  and   t -  v a riable s . By  insertin ' ik , p i R( )  tx x  in (3), we o b tain estimate s for the para m eters in the origin al mode l (1), i.e.:    p ,q p , k k ,q BR A                                                                         (9)    ' 0q , p B  y x                                                                         (10)      3. Verificatio n b y  Simulation Stud y     A simulatio n   study of the   method  of a s se ssi ng h a rm onic  emi ssi on  ba sed  on  ro bust PLS  reg r e ssi on  was p e rfo r me d  with the  M A TLAB software. T he  sim u lation  study  inclu d e s  three   ca se s. In case 1, the  simu lation re sult are  obt aine based o n  PL S without o u tliers. In  ca se  2,  the results are base d  on PLS with outliers, and in  case 3, based o n  robu st PLS with outliers. All  the re sult s a r e compa r e d   with e a ch oth e r. Th e b a si equivalent  ci rcuit for ha rmo n ic  analy s is a nd  the prin ciple  of assessin g emission leve are intro d u c ed before the  simulation  study.    3.1. The Basi c Principle  The equival e nt circuit is prese n ted in Figure 1.  In Fig u re 1, the disturban ce  sou r ce s a r the custo m er harmoni source  I ch  and the  utility harm oni source  U sh Z ch  and   Z sh  ar e th e   harm oni c imp edan ce s of the respe c ti ve system s. The  current ph asor  I ph  and voltage ph asor  U ph   are me asure d  at the PCC.   h  is a parti cu lar ha rmoni orde r.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 7, July 201 4:  4981 – 49 87   4984   Figure 1. Basic Equivalent  Circuit for Ha rmoni c Analy s is      Assu ming th a t  the circuit i m peda nces  a r kno w n, the  harm oni c so urce on  the u t ility side   can b e  cal c ul ated dire ctly from the mea s ured q uantitie s:    •• sh p h p h s h =+ UU I Z                                                                   (11)    Split phaso r   Equation (5) i n to the real p a rt and ima g i nary pa rt:    s h x phx phx s h x phy s h y =+ - UU I Z I Z                                                      (12)    s h y phy phx s h y p h y s h x =+ + UU I Z I Z                                                      (13)    Reg r e ssi on coefficient s  U sh x  ,  U sh y  ,  Z sh x  ,  Z sh y  are worked o u t throu gh linea r re gression.   Due to the  eq uivalent mod e l, the cu sto m  harm oni c source i s  equ a l  to a con s tan t  current  sou r ce with a  very sm all internal   resi st ance wh ile  the  system  h a rmo n ic source i s  equ al t o  a   con s tant volt age  so urce  with a  large i n ternal  resi st ance. The r ef ore  owi ng to ch sh Z Z , the  cu stome r  harmonic e m issi on level ca n be ca l c ul ated  approxim atel y as Equation  (14).     ph ch s h ch p h s h p h ch ch sh        U ZZ UI Z I ZZ Z                                      (14)    3.2. Simulation Res u lts a nd Discu ssi on  The com pute r  simulatio n   b a se o n   the  harm oni c sou r ce   dete c tion  model evalua tes  the   hth harmoni c voltage emi s sion l e vel usi ng the  softwa r e Matla b /Simulink,  whe r ph 50 5 1  U V,  ph 6. 3 6 45  I A, the mean value of  Z sh  and  Z ch  are  15+j 3 0  and 2 5 +j3 0 0  r e s pec tive ly .   The sim u latio n  cre a te suffi cient waveform chan ge s for utility impedance determi nation.   The harmoni c voltage and  current data  measured  at PCC are sh o w n in Figu re  2, which  has 5 00 sam p le point s.      Figure 2. Magnitude  Wave forms of  h -th  Voltage and  Curre n t at PCC  Figure 3.  h -th  Harm oni c Impeda nce of  Har m oni c Po wer Sy ste m   0 10 0 20 0 30 0 40 0 50 0 20 0 25 0 s a m p le  p o in t s  n u m b e r (a ) v o l t a g e  wa v e f o rm Up h / V 0 10 0 20 0 30 0 40 0 50 0 5 5. 5 6 s a m p le  p o in t s  n u m b e r (b ) c u rr e n t   w a v e f o r m Ip h / A 0 5 10 15 20 10 12 14 16 18 (a ) R e (Z s h )/ 0 5 10 15 20 24 26 28 30 32 (b ) I m (Z s h )/ ca se  2 ca s e  2 ca se  1 ca se  1 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     An Approa ch  for Assessin g  Harm oni c Em ission Le vel  Based on  Ro bust Partial  (Xiang Li)  4985 The  re sults o f  the Z sh  ar e e s tima ted  in th r e e d i ffe ren t  c a s e s   ( 5 0 s a mp le   p o i nts  as  a  subi nterval ) . In ca se  1, the  estimatio n  result s a r co mputed  ba se d on PLS  reg r essio n . In ca se  2, five outliers are a dded i n  every 50 sample volt ag e and cu rrent  points artifici ally. As shown in   Figure 4, it’s difficult to re move the  out liers  dire ctly. The re sult s o f  the Z sh  are estimated  wit h   these  data b a s ed  on PLS a gain. In case  3, the re sult are  estimate d   based o n  ro bust PLS  with   outliers. The result s in thre e ca se s are  shown in Figu re 3 and Figu re 5.            Figure 4. 50 Sample Point s  of Voltage a nd  Curre n t at PCC and Five O u tliers  Figure 5.  h -th  Harm oni c Impeda nce of Powe Sys t em                                             The relative  errors of Z s h x  and Zshy e s timated in  case 1, ca se and  ca se 3  a r e sho w n   in Table  1. The erro r of ev ery estim a tio n  is me an val v e of results  by Equation (12) a nd Equ a t ion   (13 )     Table 1. Co m pari s on of Errors of  Z sh  of Ca se 1,Case 2 and Case 3    Error %     Z sh x     1 2 3 4  5 6 7 8 9 10  Mean  Value  Case    0.49 0.27 0.89 0.56  1.32 0.39 1.91 0.51 0.68 0.62 0.764   Case  20.98  22.39  23.61  17.76   19.10  17.30  15.59  29.01  19.37  20.65  20.576   Case  1.60 2.02 0.75 0.36  0.98 0.73 0.81 0.76 1.57 1.37 1.095                 Z sh y    Case1  0.51 0.64 0.24 0.10  0.66 0.37 0.64 0.75 0.55 0.12 0.458   Case2  9.55 11.77   10.23   8.54  9.39 8.46 8.87 15.65   8.48 9.76 10.07   Case3  0.42 0.80 0.40 0.71  0.98 1.03 0.80 1.51 0.56 0.82 0.803       As is  sho w n i n  Figu re 3  an d Figu re 5, th e estimatio n  result s of Z sh  are n e a r ly the sam e   by Equation  (13)  and Eq ua tion (1 4) in  ca se 1  an d ca se 3. However, the re sults a r e very  differe nt  in case 2. A n d from  Ta ble  1, we  can  se e the  es tim a tion e r rors i n   case  2  are a b out ten tim e s in  ca se 1 an d case 3. Estima tion errors in ca se 1 an d case 3 a r e bot h small. The  simulatio n  re sults  show the sensibility to outliers of PLS and  effectiveness and  robustness of robust PLS.  Acco rdi ng to  Equation  (1 4), the  custo m er   harmoni c e m ission  le vel is  193.0 4 V , about  86.91% of th e harmoni voltage at  PCC. Th e a s sessment  re sult  agre ed in  the theoretical  cal c ulatio n re sult indi cate s that the prop ose d  method  is valid.      4. Result  fro m  Field Study  In this se ctio n, we use ro bust PLS reg r es sio n  menti oned a bove to cal c ulate th e utility  harm oni c imp edan ce s an d the harm oni c voltage emissi on levels of the cu stome r  i n  real -world.   -5 -4 -3 -2 -5 -4. 8 -4. 6 -4. 4 -4. 2 -4 -3. 8 -3. 6 R e (I ph)/ Im ( Ip h )/ -60 -4 0 -20 20 0 21 0 22 0 23 0 24 0 R e (U ph)/ I m (U p h )/ o u t lie r s o u t lie r s 0 5 10 15 20 10 12 14 16 18 (a ) R e (Z s h )/ 0 5 10 15 20 24 26 28 30 32 (b ) I m (Z s h )/     ca s e  1 ca se  3 ca se  1 ca se  3 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 7, July 201 4:  4981 – 49 87   4986 Measurement s have  be en t a ke n at a  35 KV bus   of Qi ngga ng Sub s tation co nne cted to a  disturbing  loa d : a  steel  mill . The  minimu m shor t - ci rcui t cap a city i s   120.8MVA  an d the  maximu s h ort-c i rc uit capac i ty is  250MVA.  The  sam p le  freque ncy  of  the in strum ent  is  12 8 sample s per  50Hz-cycl e; FFT (Fa s Fouri e Tra n s form ) i s  im p l emented  to  get t he harm onic  voltage  and cu rrent para m eters. The   500  t r an sformation  d a ta a r e obtaine d. The wavefo rm of the  5th  harm oni c volt age  and  current at  th e  PC C  ar e   s h ow n  in  F i gu r e  6  The e s timat ed results o f  the utility harm oni c im peda nce ba sed  on  rob u st PLS   reg r e ssi on are sho w n in Fi gure 7.             Figure 6. 5th Harmoni c Vol t age and  Current   at PCC  Figure 7. 5th Harmoni c Impeda nce of Powe Sys t em              The m ean val ue of Z s5   cal c ulated b a sed  on the  estim a ted re sult s i s   48.276 . Then  the  cu stome r  ha rmonic  emi ssi on level i s  calcul at ed by  the Equatio n (15 ) . It’s  about 8 2 .827 V,  24.92% of th e harmoni c voltage at  PCC. Du e to the low  ratio o f  nonlinea r lo ad, the cu sto m   harm oni c emi ssi on level is  low. However, th is steel has little impact  on the utility  grid.   Acco rdi ng to  the  sho r t-ci rcuit  ca pa city  mentione d  above, th e  fundam enta l  wave  impeda nce of  the  real   syst em rang es from 5.4 7 6  and  11.33 3 . The  es timated fifth harmonic  rea c tan c e i s   48.12 , then the funda men t al wave rea c tan c e i s  9.6 2 4 , which i s   con s i s tent  with the  actu al impe dan ce variatio n range. T he  e s timated  re sults of t he  re al syste m  further  verify the accura cy and effectivene ss of robu st PLS re gre ssi on.       5. Conclusio n   This p ape r p r ese n ts a  new approa ch to  t he evaluatio n of cu stome r  and  utility harmo nic  contri bution s   at PCC. The  prop osed a ppro a ch  is b a se d on  rob u st PLS re gression. Esse ntial   advantag e of  PLS ap pro a c are  its  ab ility to deal  with  colline a r variabl es an d optimi z e th compl e xity of the mo del.  Ho wever, it’ s  seve rely  aff e cted  by outl i ers. In  p r acti cal  proj ect, t h e   observation s at PCC m a y contain  some outlie rs  due to the  powe r  sy stem fluctuatio n or  measurement  error.  The  robu st PLS o v erco me s the  defe c t of PL S and  retain s its adva n ta ge.  The  pro p o s e d  meth od  ha s b een  teste d  u s ing  si mu lation  studie s  and  field  m easure m ent s. Its  perfo rman ce  and  accu racy h a ve b een fo und  very goo d.  The m e thod  is  adeq uat e for  determi ning t he syste m  ha rmoni c impe d ance and  system or cu sto m er emi ssi on  level.      Referen ces   [1]  M F a rhoo dn ea , A Moham ed,  H Shar eef.  N o vel Meth od  for  Deter m in in g th e Co ntrib u tion   of Utility  and   Custo m er Har m o n ic Distorti o n in Distrib utio n Systems.  T h e 4th Internalti ona l Po w e r En gin eeri ng a n d   Optimizatio n  C onfere n ce. Sha h  Alam. 201 0; 386- 390.   [2]  IEEE Standar ds Associ atio n. 519- 19 81.  IEEE Recomm ended Pract i ces and Requirem ents for   Har m on ic Co ntrol in El ectric Pow e r Systems .  Ne w  Y o rk . IEEE Press. 1989.  0 100 200 300 400 500 200 300 400 (a ) v o l t a g e  wa v e f o rm Up 5 / V 0 100 200 300 400 500 1 2 (b ) c u r r e n t  wa v e f o rm I p5/ A 0 5 10 15 20 2 3 4 5 (a) Zs 5 x / 0 5 10 15 20 40 50 60 (b ) Zs 5 y / Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     An Approa ch  for Assessin g  Harm oni c Em ission Le vel  Based on  Ro bust Partial  (Xiang Li)  4987 [3]  IEEE Standar d s  Associati on.  145 9-20 00.  IE EE T r ial-Use S t andar d:Defi niti ons for the M e asure m ent of  Electric Pow e Quantities  Un d e r Sin u soi d a l , Nons i nus oid a l,  Bala nce d  or  U nba lanc ed  Co n d itio ns . Ne w   York. IEEE Press. 2000.   [4]  T o maž Pfajfar,  Boštjan Blaži č ,  Igor Papi č . Ha rmonic Co ntrib u tions Eva l uti o w i t h  the Har m onic curr ent   vector method.   IEEE Transactions on Power Deliv ery.  200 8; 23(1): 425- 43 3.  [5]  L Crista ldi, A  F e rrero. Harm onic P o w e r  F l o w  An al ysis  fo r the Me asure m ent of the  El ectric Po w e r   Qualit y.  IEEE Transactions on instru m e ntation an d meas ur ement . 199 5; 4 4 (3): 683- 68 5.  [6]  W ilsun  Xu,  Xi a n  Liu, Yi lu Li u. An Investig atio n on the V a li dit y  of Po w e r-Dir ection Meth od  for Harmon i c   Source D e term inati on.  IEEE Transactions on Power Deliv ery .  2003; 18( 1): 214-2 19.   [7]  Hui Ji n, Ya ng  Hon gge ng, Ye  Maoq ing.  Ass e ssin g  Har m on ic e m issi on  lev e l b a sed  on t h e i m p eda nc e   gather ing tre n d  discri m in atio n.  Proceeding of the CSEE.  2011; 31(10): 73-80.  [8]  Xi uli n g  Li u, H ongr ui W a ng.   Meas ure m e n t  and  Corr ection  of N e tw ork Har m o n ic  Imp e d ances Procee din g s of  the CSU-EPS A. 2007; 19( 2): 55- 59.   [9]  W ilsun  Xu, Yil u  Li u. A Meth od  for Determi nin g   Cust omer   and   Util it y  Ha rmonic Contri b u tions at  th e   Point of Comm on Co upl in g.  IEEE Transactions on Power  Deliv ery . 200 0; 15(2): 804- 81 1.  [10]  Che Qua n , Yang Ho ngg en g.  Assessin g  the Har m on ic Emi ssion L e vel Ba sed on R obust    Regressio n   Method.  Proce edi ngs of the C SEE. 2004; 24( 4): 39-42.   [11]  W e i Z hang, H ong ge ng Ya ng A Method fo r Assessing  H a rmonic E m iss i on L e ve l Bas ed o n  Bin a ry  Lin ear Re gress i on.  Proce e d i n g s of the CSEE. 2004; 24( 6): 50–5 4.  [12]  Xu  Yo ngh ai, H uan g Sh un,  Li u Yin g y i ng.  Parti a l  Le a s t-Squa re s Re g r e ssi on  ba se d ha rmo n i em i ssi on  level  assessi n g  at the po in t of commo n  coupl in g . Internati ona l Co nferenc e on  Po w e r S y stem   T e chnolog y. C hon gqi ng. 20 0 6 ; 1-5.  [13]  Liu F an, Sima  W enxia, Ch Quan, Jin Z h u o rui, Xio ng Ha o.  Assessing t he Har m onic E m iss i on L e ve l   Based o n  Ro b u st Madal ine N e tw ork.  Proceedin g s of Hig h Voltag e Eng i ne e r ing. 20 06; 32( 10): 91-9 3 [14]  Yang H, P Pirotte, A Robert.  Compar i s on betw een  emiss i on l i m it and e m issi on lev e l after   commissio n i n g  of a non li near  load.  13t h Internatio nal C onfe r ence o n  Electr icit y  D i stributi o n. 1995.   [15]  Yang  H, P Pir o tte, A Rob e rt. Harmo nic Em i ssi on  Lev els  o f  Industrial  L o a d s Statistical  A ssessment,  CIGRE. 1996; 36-3 06.   [16]  Varmuza  K, F i l z moser P. I n troducti on  to m u ltivaria t e  statist i cal  an al ysis  i n   chemom etrics. Boca Rato n,  CRC Press. 20 09.   [17]  Hastie T ,   T i bshirani RJ, F r ie d m an J.  T he ele m ents of statistical le arn i ng. N e w  Y o rk. Pring e r. 2009.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.