配電網電能質量監測與分析在智能配電系統中的應用研究

翟永杰，王鵬飛

（國網吉林省電力有限公司長春供電公司，吉林 長春 130041）

0 引 言

隨著電力系統規模的不斷擴大和電力負荷的增長，配電網電能質量問題日益突出。傳統的配電系統一般難以及時準確地監測和分析電能質量問題，導致電網運行不穩定、能效低下和電力設備壽命下降。智能配電系統通過引入先進的監測與分析技術、人工智能算法，為電能質量監測與分析提供新的解決方案。

1 配電網電能質量監測與分析技術概述

目前常用的電能質量監測與分析技術包括傳統的電能質量監測儀器和基于智能傳感器的先進技術。傳統監測儀器主要包括電能質量分析儀、功率質量分析儀和諧波分析儀等，這些儀器能夠測量電壓、電流、功率因數及諧波等參數，但是存在安裝麻煩、數據處理復雜等問題。而基于智能傳感器的技術利用傳感器和通信技術，實時監測和分析電能質量，具有安裝簡便、數據處理快速及成本低廉等優勢[1]。

2 智能配電系統中的電能質量監測與分析方法

2.1 智能傳感器技術在電能質量監測中的應用

在智能配電系統中，智能傳感器技術利用傳感器設備實時監測電力系統中的電壓、電流、功率因數以及諧波等參數，檢測電網中的各種電能質量問題。與傳統監測儀器相比，智能傳感器具有安裝簡便、數據采集快速、實時性強等優勢。智能傳感器技術能夠高精度采集和處理數據，并通過網絡傳輸數據至監控中心或云平臺，為電力系統的運行提供實時監測和分析支持。

2.2 數據處理與分析算法

在智能配電系統中，數據處理與分析算法能夠有效處理和分析采集的電能質量數據，從而幫助運維人員及時識別問題并采取相應的措施。其中，常用的一種算法是小波變換算法。小波變換是一種多尺度分析方法，可以將信號分解成不同頻率和時間的成分，進而實現對信號的時頻域分析。在電能質量監測中，小波變換可應用于檢測電壓或電流波形中的瞬時突變、諧波等問題。

小波變換處理流程如圖1所示。第一步，數據采集，通過智能傳感器采集電力系統中的電壓、電流等參數的時序數據。第二步，小波分解，對采集的時序數據進行小波分解，將原始信號分解成不同尺度的小波系數。第三步，特征提取，從小波系數中提取特征，如能量、功率、頻率等指標，以便分析信號的特征。第四步，異常檢測，通過對比提取的特征值與預設閾值，識別電能質量中的異常現象，如突變、諧波等。第五步，結果分析，分析和診斷檢測到的異常，判斷其對電力系統的影響程度，并提出相應的改進措施[2]。

2.3 基于人工智能的電能質量異常檢測與診斷方法

在智能配電系統中，常用的一種人工智能的電能質量異常檢測與診斷方法是基于支持向量機（Support Vector Machine，SVM）的電能質量異常檢測與診斷方法。支持向量機是一種監督學習算法，主要思想是在高維空間中找到一個最優的超平面，以最大化不同類別樣本的間隔，從而準確分類樣本。例如，給定訓練樣本集合，其中，xi表示樣本的特征向量。

假設超平面的方程為

式中：w為法向量；b 為截距項。

則決策函數可以表示為

在電能質量異常檢測與診斷中，利用智能傳感器采集的電能數據構建訓練樣本集合，并對樣本進行特征提取和數據預處理，將電能波形數據轉換為高維特征空間中的向量表示[3]。通過訓練支持向量機模型，利用訓練樣本集合進行模型參數的學習和優化，從而得到一個能夠準確分類正常和異常電能質量狀態的分類器。

3 智能配電系統中的電能質量優化與控制策略

3.1 電能質量改善技術與措施

在智能配電系統中，電能質量改善技術與措施是確保電力系統穩定運行和提升電能質量的關鍵。常見的改善技術是采用濾波器裝置，如諧波濾波器和無功補償裝置，以減少諧波含量、提高功率因數，從而改善電能質量。

諧波濾波器能夠有效消除電網中的諧波成分，降低諧波含量，減少對電力設備的影響。諧波濾波器的工作原理是通過對諧波電流進行濾波，將諧波電流引入濾波器中并衰減，從而減少注入電網的諧波電流。諧波濾波器通常采用有源或無源方式，具有快速響應、高效濾波等優點，可有效解決諧波污染問題。

無功補償裝置是常用的電能質量改善技術，可以調節系統的功率因數，從而提高系統的功率因數水平。運用無功補償裝置，可以調節電網中的無功功率，減少無功電流的流動，降低電網的無功損耗，提高系統的功率因數，從而提升電能質量。

除了濾波器和無功補償裝置，還可以采用電力電子器件控制技術，如靜態無功發生器和靜止無功補償器，以及智能感知和控制技術，如智能開關和智能監測裝置等，來提升電網的穩定性和可靠性。

3.2 基于電能質量監測的智能優化控制策略

基于電能質量監測的智能優化控制策略主要是通過實時監測電網中的電能質量參數，并根據監測結果進行智能化的優化控制，以提高電網的穩定性和電能質量水平，具體流程如圖2 所示。智能傳感器技術實時監測電網中的電能質量參數，包括電壓、電流、頻率及諧波含量等，并將監測數據傳輸至監測系統。然后，通過數據處理與分析算法處理和分析監測數據，識別電網中存在的電能質量問題，如諧波、電壓波動、頻率偏差等，并判斷這些問題對電網運行的影響程度[4]。基于監測數據和分析結果，設計智能優化控制策略，包括調整配電系統中的控制參數、控制設備的運行狀態等措施，實現對電能質量問題的有效控制和優化。實施優化控制策略，通過智能控制裝置實時調節和控制電網，確保電能質量在合理范圍內，并提升電網的穩定性和可靠性。

圖2 基于電能質量監測的智能優化控制流程

3.3 配電網電能質量管理系統設計與實現

配電網電能質量管理系統的設計與實現是基于層次化、分布式的架構，以確保系統的可用性和可擴展性，如圖3 所示。配電網電能質量管理系統主要涵蓋業務應用層、基礎平臺層、存儲層、保障層以及設備層等多個功能模塊。通過層次化的設計，系統通過地理信息系統（Geographic Information System，GIS）導航、穩態應用、暫態應用以及報表應用等業務應用功能，結合合理性校驗、基礎統計、越限統計等基礎平臺功能，全面監測和分析電能質量。通過數據庫存儲用戶信息、項目信息以及應用特征數據，為電能質量管理提供數據支撐。同時，在網絡系統、硬件系統、操作系統及備份系統的保障層支持下，保證系統的穩定運行和數據安全[5]。在設備層，配電網電能質量監測裝置實時采集電能質量數據，為系統提供實時數據支持。

圖3 配電網電能質量管理系統

4 案例分析

4.1 應用案例介紹

在某智能配電系統中，成功實施了配電網電能質量監測與分析方案。系統采用基于SVM 的電能質量異常檢測與診斷方法，實時采集與監測配電網各節點的數據。根據采集的數據，進行穩態和暫態分析，全面掌握電網的運行狀況和潛在問題。結合系統的綜合分析功能，制定針對性的優化策略，有效提升了配電網的電能質量。

4.2 應用效果分析

在應用前，系統在電能質量方面存在一定程度的不足，而在應用配電網電能質量監測與分析系統后，電壓波動率、諧波畸變率、功率因數、供電可靠性以及故障響應時間等評估指標均得到顯著改善，具體如表1 所示。例如，電壓波動率從5.2%降低至2.1%；諧波畸變率從4.8%降低至1.9%；功率因數得到了提高；供電可靠性也有所增加；故障響應時間更是大幅縮短，從15 min 縮短至5 min。表1 中的應用效果數據充分說明配電網電能質量監測與分析系統在智能配電系統中的應用效果，為提高電網運行效率和保障電力供應質量提供有力的支持。

表1 應用效果

5 結 論

智能傳感器技術的應用為電能質量監測提供更加精準、實時的數據支持，數據處理與分析算法的不斷完善使得電能質量分析更加深入、全面。同時，基于人工智能的電能質量異常檢測與診斷方法，能夠及時發現并處理潛在問題，提升電網運行的穩定性和可靠性。隨著技術的不斷進步和應用場景的拓展，配電網電能質量監測與分析將在智能配電系統中發揮更加關鍵的作用。期待通過更深入的研究和實踐，不斷完善電能質量監測與分析技術，為智能配電系統的穩定運行和可持續發展提供有力支撐。