電力系統中網絡質量問題分析方法及實現

黃 丹，朱 毓，莊 磊，張宏生，李 蕊

（1.國網安徽省電力有限公司電力科學研究院，合肥230088；2.國網北京市電力科學研究院，北京100000）

電力網絡質量情況在電力系統中具有舉足輕重的作用，電力網絡質量的好壞直接關系到用戶的切身利益[1-2]，在保證電能質量的情況下，降低電網損耗便成為電力公司、電力部門亟待解決的技術問題之一[3-4]，隨著智能電網建設的加強，在智能電網中存在多種電力網絡質量的數據信息，比如網絡結構的數據源多元化結構、數據異構、同步運行數據等，智能電網網絡中的復雜拓撲結構以及運行過程中的負荷劇增、猛增等都會對智能電網的正常運行產生極大的影響[5]，電力網絡本身也容易受到大量網絡非線性負荷的影響，使得分布式電源與惡性負荷耦合并網，加劇電能質量惡化，嚴重影響電力網絡的供電質量和可靠性，造成設備損壞、經濟效益損失等后果[6]。

針對上述狀況，本文設計出電力網絡質量檢測方法，能夠實時監控電力系統中影響電力網絡質量的因素的數據，根據從電力網絡中輸出的宏觀數據，分析影響電力網絡中的各種數據信息，繼而分析出影響電力網絡質量的因素。

1 網絡質量分析架構設計

本文基于.NET的瀏覽器/服務器（B/S）架構設計出系統總體架構，其包括監測設備層、數據庫層服務層、Web服務層、客戶端應用層等[7]。具體如圖1所示，其中監測設備層用于采集、傳輸電力網絡中的各種信息數據，在監測時，其上設置有電流互感器、電壓互感器、數據采集單元和數據處理單元，數據采集單元將采集到的信號通過數據處理單元進行信息處理，計算出的結果傳遞到監測主站服務器，數據庫服務層用于收集、處理監測設備傳遞的監測數據，以便存儲、計算，在數據庫服務層，其包括各種服務層，比如實時數據庫、歷史數據庫、電力網絡參數據庫等，在Web服務層，其設置有各種Web服務以及和Silverlight程序提供WCF服務[8]。該層結構還能根據客戶端瀏覽器的用戶請求指令，通過HTTP協議來實現。在客戶端，可以實現用戶的多途徑使用功能。

2 關鍵技術設計

2.1 電力網絡質量檢測模塊

在監測電力網絡時，影響電力網絡質量的數據包括網絡正常穩態數據、網絡參數、告警事件數據，比如頻率、電壓有效值、電流有效值、諧波電壓、諧波電流、電壓不平衡、電流不平衡、閃變、功率和功率因數；電網雜波干擾、振動、溫濕度、諧波干擾、異常事件等多項指標[9]，其硬件結構設計如圖2所示。

圖1 監測系統總體方案設計Fig.1 Overall scheme design of monitoring system

圖2 電力網絡質量檢測模塊硬件設計Fig.2 Hardware design of power network quality detection module

在硬件設計時，其主要檢測電力網絡中的電能質量情況，在電力網絡端，輸入信息通過電壓互感器，由大電壓轉化為小電壓，輸入信息通過電流互感器，由大電流轉化為小電流，即將電力網絡中的380 V 高電壓轉化為10 V 電壓的小信號，轉化后的電壓、電流小信號被送入到A/D轉換單元，在本文設計中，A/D轉換單元為基于ADS8364的采樣電路，A/D轉換單元將轉換后的數字信息輸入至DSP處理單元，在本文設計中，DSP 處理單元為基于TMS320VC33的32位總線，該芯片具有75MIPS的數據處理速度，能夠有效地對A/D模數轉換后的數據進行處理，有效地計算電力網絡中的各種數據，并傳遞計算出的數據，在該硬件結構中，還采用了ARM9控制器[10]，該控制器為基于AT91RM9200的控制芯片，其工作頻率為180 MHz，運行速度為200 MIPS，能夠存儲、發送電力網絡數據的計算結果，并將該結果顯示出來。該系統還采用了FPGA控制器，采用的型號為XC2S-200，具有200 K容量的系統門，系統速度超過200 MHz，能夠有效地實現邏輯門控制功能，通過該檢測模塊，能夠實時測量電力網絡中的頻率、電壓有效值、電流有效值、諧波電壓、諧波電流、電壓不平衡、電流不平衡、閃變、功率和功率因數，以及2～68次諧波信號，最終將測量的信號通過以太網、RS485網絡或者無線GPRS網絡傳遞到上位機，在上位機進行進一步的處理。

2.2 軟件設計

軟件設計基于OneNet 開放平臺，在OneNet平臺的數據管理平臺，監測終端啟動后，對檢測終端各個單元模塊（比如時鐘、單元模塊、各個模塊的I/O端口、SPI端口等）進行初始化[11]，然后對電力網絡的監測位置和設備進行GPS定位，并開始對該位置處的電力網絡信息進行監測，并將定位和監測后的數據放入寄存器中等待數據發送，然后將寄存器中的電能監測數據和設備位置信息發送到OneNet平臺中，軟件架構設計流程如圖3所示。

采用OneNet平臺能夠很好地實現電力網絡數據的準確、實時采集和傳輸，在OneNet平臺中，其提供B/S架構的電力數據管理模式，這種方式便于用戶即時獲取監測模塊的運行情況，在OneNet平臺中，其包括用戶、產品、設備、APIKey、設備應用、觸發器以及數據流等不同的組織結構[12]，在該平臺中，能夠監測、處理、顯示電力網絡監測位置的信息、電壓、電流等不同電力網絡參數信息。

圖3 軟件設計流程Fig.3 Software design flow chart

2.3 數據計算方法

本文采用隨機矩陣理論統計、分析電力系統中電網數據的特征，根據得出實際測量中的隨機程度揭示實際數據包含電力數據中的整體關聯的事件特征，其計算流程如圖4所示。

圖4 隨機矩陣關聯算法流程Fig.4 Random matrix association algorithm flow chart

（1）監測電力網絡數據，從電力配電網OneNet平臺中的數據庫中調取電流、電壓、負載、諧波等電力網絡數據。

（2）數據預處理，對提取數據信息進行處理，保留有效數據，數據類型包括但不局限于網絡正常穩態數據、網絡參數、告警事件數據，比如頻率、電壓有效值、電流有效值、諧波電壓、諧波電流、電壓不平衡、電流不平衡、閃變、功率和功率因數；電網雜波干擾、振動、溫濕度、諧波干擾、異常事件等多項指標，根據用戶需要選擇上述不同數據類型，并且通過數據清理、數據集成、數據規約或數據變換等不同的數據預處理方式對提取的數據進行清理。

（3）構建隨機矩陣理論模型，計算出初始矩陣，根據構建的矩陣模型，將電力系統網絡信息參數代入公式模型。

下面對隨機矩陣模型進行構建，首先引入電力系統電網數據相關性評估矩陣模型：

在上述公式中，假設影響電力系統電網正常運行（諸如磁場、諧波、負載、雜波干涉等）有M種，使得這些數據記為數據集合P=｛P1，P2，P3…PM｝，電網（諸如電流、電壓、功率等）數據有N種，得這些數據記為數據集合Q=｛Q1，Q2，Q3…QN｝，在評估T 范圍內持續，其中將電力系統網絡產生誤差影響的數據集合構建為矩陣D1，其中集合數據元素Pij為第區域的電力系統檢測時在j時間下進行測量的測量值。

（4）根據構建的隨機矩陣模型計算出相關數據。

（5）利用上述隨機矩陣模型對電網雜波干擾、振動、溫濕度、諧波干擾等數據信息進行分析，當標準化矩陣積Dstd的特征值被計算出時，便可評估電網雜波對電力系統網絡質量計算誤差的影響，Dstd越大，影響量越大。

（6）根據分析出的數據，對分析的大數據進行診斷、顯示、上傳，進而實現最終分析數據的傳遞與共享。

（7）數據判斷，判斷輸出數據能否滿足用戶的需求，如果滿意，則最終輸出數據，如果不滿意，則重新進行上述分析、計算。

3 仿真試驗與分析

在模擬仿真時，在國網河北省電力有限公司邢臺供電分公司提供的資源和平臺進行仿真和模擬。仿真系統采用的語言為VisualC＃，采用的服務器操作系統為WindowsServer2015，數據庫管理系統軟件為SQLServer2015，Web服務器軟件為IIS6.0[14]，本文采用的仿真試驗根據IEC61850 標準建立電能質量監測模型，在試驗時，通過MMS協議將電能質量監測數據實時傳遞到主站，并對數據進行計算、存儲[15]，通過客戶端內的Silverlight程序進行WCF服務，進而獲取實時監測的電力網路數據，在OneNet平臺中進行一體化處理、顯示。

在試驗時，在電力網絡中的不同位置分別設置5臺電力網絡質量檢測模塊。隨機從采集檢測數據，分別在65 V、90 V、120 V、150 V、180 V和200 V時電力網絡線路附近監測線路上的參數情況，出于篇幅限制限制，在此，僅僅對電壓和電流的誤差數據作為評估，測試數據樣本如表1所示。

表1 電力網絡采樣數據Tab.1 Power network sampling data

根據上述采樣數據，下面針對電力網絡數據的中的電壓和電流進行分析，分別對電壓和電流分析3次進行比對，電壓測量結果與誤差分析如表2所示。

通過上述測算，電壓的誤差在0.05%以下。下面對電流的測量情況進行分析，電流測量結果與誤差分析如表3所示。

表2 電壓測量結果與誤差分析Tab.2 Voltage measurement results and error analysis

表3 電流測量結果與誤差分析Tab.3 Current measurement results and error analysis

通過上述測算，電流的誤差在0.06%以下。通過多次測量電力網絡線路，對不同相位的電壓和電流信號進行測量，各相電壓、電流的相對誤差的幅值均低于0.5%以下，滿足電力監測技術指標中對電壓、電流測量精度的要求（其要求檢測精度在0.5級以內）。

下面對數據分析驗證方法進行驗證，在基于Matpower的IEEE-118節點的仿真系統系統進行仿真試驗[16-20]，在仿真系統中設置電網異常數據參數，根據公式Dstd= [w1，w1，w1……wM+N]T進行計算，其中D1分別為濕度、諧波、溫度、負荷、磁場等數據構成的矩陣，D1的規模數為80*150，D2的規模數為40*50，則隨機得出如表4所示的數據。

表4 試驗數據Tab.4 Experimental data

根據上文的計算公式，進行以下計算：代入式（1）得出：

代入式（2）得出：

以諧波作為電力網聯絡誤差計算影響量的因素進行分析、判斷，其影響的曲線如圖5所示。

圖5 影響參數為諧波的曲線Fig.5 Influence parameter is harmonic

以磁場作為電力系統網絡數據計算影響量的因素進行分析、判斷，其影響的曲線如圖6所示。

圖6 影響參數為磁場的曲線Fig.6 Influence parameter is magnetic field

以負荷作為電力系統網絡數據計算影響量的因素進行分析、判斷，其影響的曲線圖如圖7所示。

圖7 影響參數為負荷的曲線Fig.7 Influence parameter is load

以濕度作為電力系統網絡數據計算影響量的因素進行分析、判斷，其影響的曲線如圖8所示。

圖8 影響參數為濕度的曲線Fig.8 Influence parameter is humidity

以溫度作為電力系統網絡數據計算影響量的因素進行分析、判斷，其影響的曲線如圖9所示。

圖9 影響參數為溫度的曲線Fig.9 Influence parameter is temperature

通過隨機矩陣理論能夠實現電力系統網絡的數據分析，直觀地顯示出分析的結果，電力系統中還含有其他導致出現重大質量問題的信號網絡拓撲變化、網絡異常、線路短路/斷路等各種不同情況，通過隨機矩陣理論算法能夠形象、逼真地輸出智能電網數據。

4 結語

本文通過對電力系統中配電網的現狀分析，引出電力網絡質量情況的對電力網絡運行的影響，提出了電力網絡質量監測系統，該方法基于.NET的瀏覽器/服務器（B/S）架構設計出新型的系統總體架構圖，并設計出新型的電力網絡質量檢測模塊，其應用軟件基于OneNet開放軟件平臺，有效地實現電力網絡數據的準確、實時采集、計算、傳輸和監控，本文設計的B/S管理架構的網絡管理模式有利于用戶隨時隨地獲取監測模塊的運行情況。

在數據計算時，還利用隨機矩陣算法進行網絡數據分析，通過構建隨機矩陣方法輸出不同的數據類型，使用戶從電力宏觀數據獲取微觀數據，從根源上分析影響智能電網運行的因素，提高發現問題的效率，降低了電力系統網絡運行的風險。