电能质量扰动检测研究方法

谭万禹，金 月，张 红，宋 雯

（1.长春工程学院电气与信息工程学院；2.配电自动化高校研究中心，长春130012）3.东北电力大学，吉林省 吉林市132012；4.国网通化供电公司，吉林 通化134000）

0 引言

电能质量（Power Quality）从严格意义上讲，衡量电能质量的主要指标有电压、频率和波形。从普遍意义上指优质供电，包括电压质量、电流质量、供电质量和用电质量。电能质量即电力系统中电能的质量，理想的电能应该是完整对称的正弦波。一些因素会使波形发生偏离对称正弦，由此便产生了电能质量问题。一方面我们研究存在哪些影响因素会导致电能质量问题，另一方面需要研究这些因素会导致哪些方面的问题。随着电力工业的快速发展，越来越多的电子装置和冲击性负荷的广泛使用，由此引起的电能质量问题越来越严重。对于电能质量检测的研究，有助于提前捕获故障信号，从而提醒工作人员在故障发生之前对设备进行调整和检修。

1 研究背景及意义

在电力系统中，电能质量是电气工程师及用户们最为关心的指标。这正是因为电能质量的好坏，决定了用户用电效率，同时也与衡量一个国家发展水平和整体经济水平有着至关重要的联系。与此同时，如何将电能质量始终保持在一个较高的水平上是电力研究者们最为首要的任务，在人们正常的生活中有着非常重要的意义。

近年来，非线性电子控件和以微处理器为基础设备的负载器件的广泛使用，从而导致出现了越来越多的电压扰动，也使电能质量问题变得尤为突出。在电能质量问题中，电压、电流和频率偏差将导致系统出现错误，有可能对仪器和负载产生永久性的伤害，以及电力不稳、器件使用寿命变短。使用过多的电气设备将影响电能使用效率，电气性能和用户用电，这导致了人们对电力事业的担忧。同时，也会因为大量的电能质量问题增加过多的花费，增大了用电成本。因此，一个有效的检测电能质量的方法对于整个电力事业和用户都具有实用价值。

（1）对电能质量信号进行实时监控及检测有助于相关电力工作人员实时掌握电能使用情况，也可将获得的数据建立数据库进行存储以备以后为研究提供大量的历史数据。

（2）对电能质量进行检测，能使研究人员获得系统参数，从而了解整个电力系统中电能质量的基本水平，以此了解电力系统运行状况，为研究高效的电能质量做基础。

（3）通过连续记录、存储和累计电能质量信息，在电力系统和用户负载失效之前提醒工作人员对供、用电设施的运行状态进行调整和预防检修。

2 国内外研究现状

近年来，国内外电力研究人员对电能质量问题展开了大量的研究，这其中包括电能质量扰动识别、定位、分类以及建立扰动信号数学模型等。在电能质量研究中，以信号数字处理技术为基础的分析方法得到了广泛的应用，而如何快速准确地捕捉扰动信号也是其研究方向之一，对于各国的研究团队对电能质量检测研究分析方法，总结起来有以下几种方法：时域仿真法、频域分析法以及基于变换法。

2.1 时域仿真法

在诸多方法中，时域仿真方法是应用最为广泛和最基础的一种方法，它主要是通过时域仿真演算算法程序对电能质量扰动信号进行仿真研究。由于大部分扰动信号持续时间短、闪变快以及不平稳等因素，对其进行频谱分析较为难实现，故时域仿真方法填补了频域仿真的缺憾而被广泛应用。目前较常用的时域仿真软件程序有EMTP、EMTDC、ATP、NETOMAC等电能质量系统暂态仿真应用软件和SPICE、PSPOCE、SABER等电力电子电路仿真应用程序。这些仿真软件可以建立相应的系统模型，并分析电力电网采集的数据，但是这种方法所存在的缺点也较为明显，其仿真最大频率受其步长的限制，并且还需要提前设置好系统的仿真频率范围，若超出该范围将不能准确检测出奇异信号。

2.2 频域分析方法

该方法主要用于电能质量中谐波问题的研究检测，主要研究方法包括频率偏差和谐波潮流计算等。频域分析法的关键之处是在于建立关系方程式。在电力系统中，通过解析矢量电压和矢量电流之间的关系方程式而得到相应的计算需求结果。文献［1］提出一种混合谐波潮流计算方法，该方法充分考虑了非线性负载控制系统对电能质量的影响，并且可以计算电网中电能质量参数，其缺点是计算量太大，方程求解难度高。文献［2］提出谐波潮流的解耦算法，该方法减少了计算量，收敛可靠，节省内存，但是其计算精度还有待考证。

2.3 基于变换方法

基于变换方法主要是指通过数学变换来研究电能质量扰动问题，而基于变换方法中最具有代表性的方法为傅里叶变换法、小波变换法、S变换法和Hilbert－Hang变换法。

2.3.1 傅里叶变换法

傅里叶变换（Fourier Transform，FT）是一种最经典的方法，它将信号的时域和频域连接起来，而扰动信号通常具有很宽的频谱，而傅里叶变换能提取平稳扰动信号的幅值和初相角，并通过该扰动信号的幅频特性表征出来。FT的正交完备等特点使得其在电能质量扰动分析检测中得到广泛应用，但是在使用该方法时必须满足以下2个条件：

（1）必须满足采用定理，即采样频率fs是最高频率的2倍以上；

（2）要求被分析的扰动信号波形是随周期变化的稳态波形。

故扰动波形不满足上述2个条件时，就会产生“频谱泄露”和“旁瓣”现象。对整个电能质量扰动检测分析产生误差。文献［3］提出一种利用相位差校正信号频率来回复实际频谱的改进算法，避免了常用加窗插值等算法来提高计算精度，在实际应用方面有较大的优势。文献［4］提出一种通过若干Nuttal窗自卷积运算得到新型窗函数——Nuttal自卷积窗，该自卷积窗能较好地抑制频谱泄露，改进的FFT算法能对结果进行有效修正，优于经典函数窗。

2.3.2 小波变换法

小波变换（Wavelet Transform，WT）是傅里叶变换的发展，是一种自适应的时频分析方法，具有多分辨分析功能，它可根据频率的高低自动调节窗口大小，克服了傅里叶变换只能分析平稳信号的缺点。

近年来，为了克服傅里叶变换的局限性，从而引入了小波变换。它的基本原理是在时域范围内（与频率相对而言）分解信号，小波变换能提供一个统一的框架用于信号处理。傅里叶变换是一个固定的窗用于不同的频率，而小波变换与之相反，在低频阶段用长窗处理。因此，小波变换在识别局部瞬态的细节比傅里叶变换好，使用这种技术能更好地检测非平稳扰动的特点。然而，小波变换使用的采样数据的信号是包含了一段确定时间内显示的信号周期特性。因此，扰动信息的提取要求使用一个足够长的窗口和一个较高的采样频率来确保能够提取到细节，这不但增加了计算量，还提高了技术难度。

小波变换特别适用于分析电能质量扰动中含有非平稳信号的分析。小波变换能对不同频率范围内的扰动信号进行多分辨逐次序分解细化采样步数，从而可以考虑分析扰动波形上的任何信号信息，并且能很好地处理突变信号及微小瞬变波动。文献［5］中Santoso是最早一位提出将小波变换用于电能质量检测研究的科学家，仿真结果表明小波变换能有效地对电能质量扰动信号进行识别和定位。但是Santoso没有考虑不同的小波母函数对检测结果的影响。文献［6］采用小波变换的多分辨分解原理对电能质量扰动进行识别分类，仿真结果表明该方法对于电能质量扰动检测有较好的稳定性。

2.3.3 S变换法

由Stockwelle提出的S变换（S－Transform）是一种继承了小波变换和傅里叶变换的一种新的时频域分析方法，它不仅能客服傅里叶变换窗宽度和高度不变的缺点，还具有小波基不需要满足容许性的条件。而在近几年中，S变换才慢慢被应用到电能质量的问题来进行研究。文献［7］利用S变换对暂态电能质量扰动如电压暂升、电压暂降和电压中断等信号进行识别，仿真结果表明该方法具有较好的识别性。S变换的检测精度与信噪比值相关性很大，故不能保证高精度分类。

2.3.4 Hilbert－Huang变换法

Hilbert－Hang Transform（HHT）是由 Norden E Huang在1998年最早提出来用于处理非平稳信号的一种新方法。文献［8］利用EMD（Empirical Mode Decomposition）模态分解和HHT混合方法对电能质量扰动检测进行识别，结果表明该方法适用于处理电能质量扰动的非平稳信号。HHT自身计算量大，而且对噪声敏感，检测前需进行滤波处理，增加了算法的复杂度。

3 总结

本文系统地总结了关于电能质量扰动检测的国内外研究方法，列举了具有代表的几种方法：时域仿真法、频域分析方法以及基于变换域法。其中基于变换域方法主要有傅里叶变换法、小波变换法、S变换法以及Hilbert－Huang变换法。这些方法使得电能质量问题研究取得了巨大的进步，在电能质量问题上有着广泛的应用。但是对于电能质量问题的研究还存在着一些不足，如算法烦琐、计算量大、运行速度慢等因素使得研究人员们还需在电能质量问题上进行进一步研究。对于电能质量问题的研究趋势可以从以下几个方向继续深入研究：

（1）变换方法与人工智能的结合，如小波变换与神经网路、专家算法及模式识别等方法的结合也将是一种趋势。通过结合人工智能，提高计算速度减少算法的烦琐。

（2）变换方法之间的结合，如快速傅里叶变换与小波方法的结合等，提取各自算法的优点，弥补单一算法的不足。

（3）与新兴学科的结合，如小波变换与遗传、蚁群等算法的结合，由于新兴算法的快速简洁，可以提高对电能质量扰动算法的计算效率，这也将是一个新的研究方向。

［1］Adam Semlyen，Aurelio Medina.Computation of periodic steady state in system with components using a hybrid time and frequency domain methodology［J］.IEEE Transactions on Power Delivery，1995，10（3）：1498－1504.

［2］卢恩，张步涵，龚世缨.电力系统谐波潮流的一种解耦算法［J］.电网技术，2003，27（2）：34－36.

［3］易立强，邝继顺.一种基于FFT的实时谐波分析算法［J］.电力系统及其自动化学报，2007，19（2）：98－102.

［4］曾博，滕召生.纳托尔自卷积窗加权电力谐波分析方法［J］.电网技术，2011，35（8）：134－139.

［5］Santoso S，Grady W M.Characterisation of distribution power quality events with fourier and wavelet transform［J］.IEEE Transactions on Power Delivery，2000，15（1）：247－254.

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