配电网电能质量监控系统研究

陈 实

（贵阳供电局双龙分局，贵州 贵阳 550002）

0 引 言

目前，大多数国家的电力系统都采用集中式发电设施。这类系统的主要特点是包含大型发电机和集中的终端用户。由于发电机和终端用户距离长，发电机和负荷、输电和配电系统会产生巨大的电力损失。此外，在这些集中于都市和工业园区的电力用户还会因为没有合适的空间用于建造新增配电系统而造成供电困难[1]。因此，分布式发电被引入到配电网并提供替代集中式供电[2]。

1 prony的监控机制

可再生能源发电采用模块化、分布式形式，但分布式发电也会将PQ扰动引入配电网，这些扰动易引发不好的现象[3]，如电子设备的功率损失、不工作或损坏补偿保护装置、误动作部分设备等。按电网并网要求和微电网运行的国际标准，设置有效的多功能PQ监测机制十分必要[4]。

近年来，文献中提出了许多PQ分析方法。由于某些特定的电能质量扰动限制，使得它的估计机制集成变得困难。有人利用自适应小波神经网络应估计低阶主谐波，有人提出了改进的解调技术来估计基频偏差、基频分量的幅度和相位角。为了实现时频频谱关系，采用数据驱动的方法跟踪谐波。有人提出了基于普通最小二乘法的同步器，用于功率信号的频率和相位估计，用数字信号处理器实现了自适应。通过上述技术分析可知，不同的方法通常只能处理一类特定的PQ信号。尽管基于神经网络的方法可以对单个和组合的PQ扰动进行检测和分类，但由于自适应线性网络分析模型的局限性，无法准确得到相间谐波。所以，对多个电能质量扰动的分析仍然依赖于不同的估计方法，这将导致电能质量监测系统设计的复杂性。将基于s变换的神经网络分类器与基于规则的决策树相结合，能实现PQ扰动的识别。在这种求解机制下，智能分类系统的训练过程将承担大量的计算任务。此外，估计精度还取决于采样数据的完整性、分类器的模型大小、神经网络参数的设置等。因此，对电能质量扰动的不同分析算法的集成是一个关键问题。本文提出了一种基于prony估计模型的综合PQ监测机制来进行多PQ分析。

1.1 基频偏差、谐波和间谐波分析

在prony的估计模型中，以tS间隔采样的电能信号的离散时间波形可以用n个样本数据集中的时变频率、振幅和相位角的k个指数来表示。

由于频率分量在求解过程中相互独立，prony方法可以有效防止传统的fourier方法由于基频偏差而产生遗漏，因此可以防止重复采样的同步处理。为了检测频率相近的谐波分量，可以采用抽取机制。基于prony技术的抽取技术能提高估计分辨率和计算效率方面的相关性能。在提出的时变基频分析程序中，prony估计单元利用滑动窗口提取电力信号的时变参数轨迹。

1.2 电压波动分析

由于电压波动是基频载波信号上的幅度调制（AM）信号，a1、ω1、θ1、Ah、ωh、θh、Afi、ωfi和 θfi分别是基波、谐波和电压波动分量的振幅、角频率和相位角。设h为谐波分量个数，i为电压波动分量个数，tS为采样间隔，wen为包络信号。对于电压波动信号，电压包络可以看作是基波信号的时变幅度。因此，可以使用第一级peu从基本分量中提取电网信号。这类似于IEC闪变仪器的解调过程，可以防止由于传统的平方解调机制带来的电压波动分量，然后通过第二级peu得到电压波动的分量Afi和θfi。

1.3 PQ事件分析

根据IEEE标准1159-2009中的定义，PQ事件大致可分为电压骤升、电压骤降和电压中断3类，具体的详细分类由PQ事件中电压幅值和持续时间来确定。为了实现电网电压波形和幅值的采样，将采用peu对短滑动窗口提取基波幅度A1进行分析。然后，使用基波振幅与IEEE 1159-2009的振幅要求进行对比。一旦检测到PQ事件，将标记样本索引，直到PQ事件结束，振幅恢复正常为止。假设开始和结束样本指数为j和k，PQ事件的持续时间为[5]：

其中tS是采样间隔，然后用A1和Devent对PQ事件进行分类识别。

2 综合电能质量监控机制设计

为了对多个电能质量扰动进行识别和分析，基于神经网络、规则或数据驱动的技术得到了广泛应用。这是因为传统估计方法的集成不易实现，而这些智能识别技术通常需要对大量的采样数据进行多次计算、估计和系统估计。由于计算能力的限制，基于智能监控系统的使用灵活性受到限制。对于其他传统的分析方法，用户需要选择不同PQ干扰的测量模式，这给未知的电能质量扰动分析带来了困难。本文设计了集成的PQ监测系统，减少测量模式的选择步骤和复杂智能分析的预处理。本文提出的集成PQ监视机制类似于没有预处理阶段的机制，其中根据不同的测量模式同时分析功率信号，而PQ干扰的识别由以下标准确定：

（1）如果估计的基频不是名义值，则存在基频偏差；

（2）如果根据获得的振幅计算的总谐波失真（THD）指数超过5%（由IEEE Std.1159-2009推荐），则存在谐波；

（3）如果根据获得的包络信号计算的短期闪烁指数PSST超过1.0（由IEC标准61000-4-15推荐），则存在电压波动；

（4）如果检测到的持续时间和分析的功率信号的保留幅度符合IEEE标准1159-2009中的定义，则存在相应的PQ事件。

上述阀值设置可根据应用要求或国际标准的修订进行修改。通过提出的求解机制，可以很容易识别出多个PQ扰动。

3 实验结果

为了实现所提出的集成PQ监控机制的性能，采用国际标准中的测试程序，并实现了实验室测试设置。标准测试信号由任意波形发生器（Agilent 33220A）合成，并由国家仪器公司Compactrio 9082（1.33 GHz Intel双核i7 CPU）系统和Ni9225和Ni9227数据采集卡进行分析。此集成PQ监控设备在贵州贵阳微电网E案中进行实地测量，以验证所提出的解决机制的实用性。采样率设为7 680 Hz，PEU的估计阶数为32，抽取系数设为3。利用NI-labview工具箱中采用贝尔斯托方法求解PEU多项式共轭根。

4 结 论

本文提出了一种高效的电能质量综合监测机制，简化了多重监测复杂度的方法。在PEU的高分辨率下，以往PQ监测系统的同步分析过程中需预防和精确监测谐波和相间谐波，即便这两者数值很相近。通过两级PEU结构，电压基波和谐波分量可以精确获得，有助于增加相关PQ指标的准确性。与传统PQ监测机制方法比较，由于无需演算过程而减少了计算负担。多重PQ分析采用方便的单步进方法，可以方便地进行多重PQ分析，这将引入PQ分析集成的简化。此外，所提出的电能质量综合监测机制中的阈值设置可根据国际标准便捷地进行调整。实验结果表明，本文提出的PQ监测机制可为微电网的保护和补偿提供有益的参考。