含分布式電源的配電網(wǎng)電能質(zhì)量擾動檢測研究

謝 鋮 陶佳融 張鵬飛

（國網(wǎng)浙江省電力有限公司磐安縣供電公司）

0 引言

近年來，分布式電源快速發(fā)展，對緩解我國電力系統(tǒng)供應(yīng)緊張、改善我國能源結(jié)構(gòu)起到了重要作用，但同時也對傳統(tǒng)電網(wǎng)的控制、優(yōu)化提出了新的要求。在配電網(wǎng)與各種分布式電源相連接時，電網(wǎng)的運行模式會產(chǎn)生巨大的改變。電網(wǎng)會從單電源供電模式向多電源供電模式轉(zhuǎn)變，同時，分布式供電的數(shù)量、位置、運營方案等都會對供電網(wǎng)絡(luò)的損耗和節(jié)點電壓產(chǎn)生重要的影響。因此對電力系統(tǒng)配電網(wǎng)中的電能質(zhì)量干擾源進行精確定位，可有效地減少干擾事故的發(fā)生，降低事故導致的經(jīng)濟損失。

文獻［1］提出了一種基于電壓暫降監(jiān)測數(shù)據(jù)分析的配電網(wǎng)故障定位研究。該方法首先將監(jiān)測信號作為輸入信號，并將故障點作為輸出信號，采用倒向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對故障點進行擬合，再根據(jù)最大輸出量和結(jié)點失效概率，提出一種判斷結(jié)點故障位置的算法。其次，采用離線學習與在線應(yīng)用相結(jié)合的方式，利用離線學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)故障點的在線定位。最后，通過典型實例，對所提算法進行了驗證，同時在不完備的電力質(zhì)量監(jiān)控設(shè)備下，分析了電力質(zhì)量監(jiān)控設(shè)備對定位精度的影響。但該方法的頻率偏差較大。為了解決上述問題，本文提出含分布式電源的配電網(wǎng)電能質(zhì)量擾動檢測研究，并與該方法進行對比。

1 含分布式電源的配電網(wǎng)電能質(zhì)量擾動檢測方法

1.1 提取電能質(zhì)量擾動特征值

隨著分布式電源的大規(guī)模接入配電網(wǎng)，加之其分散、波動的特性，給電力系統(tǒng)帶來了巨大的沖擊。除了電能質(zhì)量之外，在實際的電力生產(chǎn)過程中，配電網(wǎng)的潮流質(zhì)量預測、原有的保護設(shè)備的配置以及電力系統(tǒng)的故障排除也會受到很大的影響。在配電網(wǎng)的電能質(zhì)量檢測中，擾動源的辨識是其中一項非常重要的工作。在電能質(zhì)量干擾類別辨識中，擾動特征量的提取與電能質(zhì)量評估指標的構(gòu)建是辨識的兩個重要問題。特征值的選擇很重要，其必須能反映出各種電能干擾的特性，并能對其進行分類［2］。

由于配電網(wǎng)的電能質(zhì)量含有不同的擾動，其包含的頻率因素各有不同，在不同尺度中其分解系數(shù)也各不相同。而在不同的電能質(zhì)量布置過程中，可以選擇特定頻帶信號進行區(qū)分不同的擾動信號，采集的擾動信號進行分解的詳細圖如圖1所示，可以得到三層從低頻至高頻的信號特征。

圖1 信號分解圖

上圖中，［i，j］表示第i層的第j個節(jié)點，各個節(jié)點均代表了擾動信息的性質(zhì)，［0，0］節(jié)點則表示電能質(zhì)量的原始信號，［1，0］節(jié)點表示分解后的第一層低頻的系數(shù)，［1，1］節(jié)點表示分解后的第一層的高頻系數(shù)，［3，0］節(jié)點表示第三層的節(jié)點系數(shù)，并依次類推［3］。

由于本文方法將信號中的低、高頻部分同時進行了二次分解，若選擇全部分解層次的能量特征值，不但會導致提取到的特征數(shù)量過于龐大，而且在一些層次上的能量特征難以區(qū)分，這將會給故障干擾的識別造成很大的困難。因此，本文選擇三次分解，并使用所有節(jié)點分解后的能量數(shù)值作為擾動信號的特征值，各個節(jié)點分解的能量的計算公式如下：

式中：di（k）表示第i個節(jié)點上第k個系數(shù)，N表示節(jié)點總數(shù)。

盡管每一種電能質(zhì)量擾動的特征分布已經(jīng)能夠體現(xiàn)其自身的基本特性，但是某些故障的特征分布具有相似性，僅僅利用各個頻率的相對電能質(zhì)量的特征量并不能充分體現(xiàn)其特性，容易造成誤判。因此，本文繼續(xù)對構(gòu)建分布式電源的電能質(zhì)量評估指標進行故障的檢測［4］。

1.2 構(gòu)建分布式電源的電能質(zhì)量評估指標

在配電網(wǎng)與分布式電源接入之后，隨著配電網(wǎng)的不斷發(fā)展，將會產(chǎn)生新的電能質(zhì)量改善裝置。在正常的情況下，這些發(fā)電設(shè)備所輸出的電流不是工頻交流，而是直流或千赫茲以上的交流電，產(chǎn)生的電能可以通過相關(guān)的轉(zhuǎn)換裝置輸送到配電網(wǎng)中。這是由于當分布式電源并網(wǎng)運行時，其工作頻率將顯著增加，并且對負載的沖擊較大。此外，發(fā)電機等主設(shè)備所產(chǎn)生的感應(yīng)負荷，也會使得電壓瞬態(tài)次數(shù)大幅增大，進而造成短路電流的提高，對電能質(zhì)量的特性產(chǎn)生影響。

為了更好地識別電能質(zhì)量的擾動，必須要對目前電能質(zhì)量的某些評估指標和方法有一個清晰的認識，只有這樣，才能對各類電能質(zhì)量評估方法的利弊有一個比較清晰的認識，以便在此基礎(chǔ)上對其進行進一步的優(yōu)化和改進［5］。

首先，需對分布式電源的電能質(zhì)量的各項指標進行了解，其中包括：頻率偏差指標、電壓偏差指標等，電能質(zhì)量的頻率偏差表示配電網(wǎng)的實際頻率與額定頻率的差值，頻率偏差的單位為：Hz，其表達公示如下：

式中：f表示實際頻率；f0代表額定頻率。

電壓偏差指標為實際電壓與額定電壓的差值與額定電壓的比值，其計算公式如下：

式中：U代表實際電壓；UN表示額定電壓。

電能質(zhì)量是一個由多個指標組成的綜合性整體，要想全面地反映出電能質(zhì)量的擾動狀況，單純地以某一具體指標是否合格來進行擾動檢測是遠遠不夠的。這就要求從多個角度，例如擾動源的定位，對電能質(zhì)量進行全面的評價。

1.3 配電網(wǎng)電能質(zhì)量擾動源檢測與定位

通過上述公式（2）和公式（3）檢測到的電流和電壓信號來判斷擾動源的位置，并根據(jù)其信號位置，通過遺傳算法對擾動源進行定位。在定位的過程中，電能會受到噪聲的影響。

當信號中含有噪聲時，將會影響分析的結(jié)果，嚴重時可能會導致擾動源的檢測失敗，所以必須對這些噪聲進行去噪處理。傳統(tǒng)去噪的方法一般可以分為三種：閾值去噪、相關(guān)性去噪和最大值去噪。與另外兩種方法相比，閾值去噪是一種可操作性強、簡單、效果顯著的方法。該方法是將信號分解得到的每一層系數(shù)相對于某一閾值的系數(shù)進行單獨處理，并通過反變換重建去噪后的信號。

從各個電能質(zhì)量信號提取出的擾動方向信息開始編碼，當干擾方向為正向干擾時，編碼為1。如果干擾方向被判定為反向干擾，則編碼為0。其次，構(gòu)建適應(yīng)度分配函數(shù)，該適應(yīng)度分配函數(shù)可以表達出線路狀態(tài)與被測點擾動方位信號之間的關(guān)系，其計算公式如下：

式中：q表示一個較大的整數(shù)，此時取1；n表示監(jiān)測節(jié)點的數(shù)量；rk表示第k個監(jiān)測點的監(jiān)測狀態(tài)；j表示維數(shù)；Ak表示監(jiān)測節(jié)點的擾動權(quán)值參數(shù)。

由上述公式可以得出，第k個監(jiān)測節(jié)點在擾動完成后的擾動電能質(zhì)量的計算公式如下：

得到最佳的擾動電能質(zhì)量位置后，通過解碼種群最佳解并進行對干擾源的初始定位，以分析所獲得的路徑信息是否處于監(jiān)測盲點，若處于盲點則進行擴展定位的結(jié)果。

2 實驗測試與分析

在實驗測試之前，需要一些準備工作，保證本次實驗的準確性。

2.1 實驗準備

本次實驗使用Matlab軟件作為實驗環(huán)境，其電壓等級為110kV，實驗建立配電網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，并對所采集的數(shù)據(jù)進行了分析。使用雙電源為Wi-Fi供電和采樣模塊是為了實現(xiàn)電力系統(tǒng)隔離的目的，同時使用電能質(zhì)量計量單元4610自帶的8bit差分ADC節(jié)點采集模塊來采集用電設(shè)備的電壓信號，并通過Wi-Fi通信模塊將采集到的數(shù)據(jù)傳送到數(shù)據(jù)服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫中，以便將需要的數(shù)據(jù)提取出來進行進一步分析。為保證本次測試的精準度需對本次測試所用的系統(tǒng)進行檢測，下表為配電網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的實測數(shù)據(jù)。

表 配電網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實測數(shù)據(jù)

由上表數(shù)據(jù)可以看出，頻率偏差的數(shù)值最小，其代表著精準度最高，因此，實驗環(huán)境應(yīng)使用頻率偏差這一指標。

2.2 實驗結(jié)果與分析

根據(jù)上述實驗準備進行實驗測試，將本文方法與文獻［1］方法和文獻［2］方法進行對比測試，其實驗結(jié)果如下圖2所示。

圖2 頻率偏差實驗結(jié)果

由上圖實驗結(jié)果可以看出，使用本文設(shè)計的含分布式電源的配電網(wǎng)電能質(zhì)量擾動檢測方法，能夠有效檢測出配電網(wǎng)的電能質(zhì)量的頻率偏差。同時，隨著樣本數(shù)量的增加，其頻率偏差也隨之升高，在樣本數(shù)量為1000時，本文方法相比于實際數(shù)據(jù)，僅僅相差0.05Hz，而文獻［1］方法和文獻［2］方法的誤差分別達到了0.7Hz、0.4Hz。

綜上所述，本文方法的識別精度最高，證明了含分布式電源的配電網(wǎng)電能質(zhì)量擾動檢測方法的有效性，對實際研究的檢測效果理想。

3 結(jié)束語

近年來，國家對新能源發(fā)電領(lǐng)域展開了大力扶持，并對相關(guān)政策進行了傾斜，因此，分布式電源與風力發(fā)電技術(shù)得到了迅速的發(fā)展。優(yōu)質(zhì)的電能對配電網(wǎng)和電力設(shè)備的經(jīng)濟、安全運行、產(chǎn)品質(zhì)量、科學實驗以及人們的生活和生產(chǎn)等各方面都具有非常重要的作用。但當前，對配電網(wǎng)電能質(zhì)量擾動檢測的研究還不夠成熟，各種干擾源的定位方法各不相同，并且存在著一定的缺陷。本文在此基礎(chǔ)上，未來會繼續(xù)開展對該領(lǐng)域的研究，建立一套適用于多種干擾源的精確定位算法，為復雜的含分布式電源的配電網(wǎng)中擾動源的檢測定位奠定基礎(chǔ)。