配电网电能质量监测与分析在智能配电系统中的应用研究

翟永杰，王鹏飞

（国网吉林省电力有限公司长春供电公司，吉林 长春 130041）

0 引 言

随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的增长，配电网电能质量问题日益突出。传统的配电系统一般难以及时准确地监测和分析电能质量问题，导致电网运行不稳定、能效低下和电力设备寿命下降。智能配电系统通过引入先进的监测与分析技术、人工智能算法，为电能质量监测与分析提供新的解决方案。

1 配电网电能质量监测与分析技术概述

目前常用的电能质量监测与分析技术包括传统的电能质量监测仪器和基于智能传感器的先进技术。传统监测仪器主要包括电能质量分析仪、功率质量分析仪和谐波分析仪等，这些仪器能够测量电压、电流、功率因数及谐波等参数，但是存在安装麻烦、数据处理复杂等问题。而基于智能传感器的技术利用传感器和通信技术，实时监测和分析电能质量，具有安装简便、数据处理快速及成本低廉等优势[1]。

2 智能配电系统中的电能质量监测与分析方法

2.1 智能传感器技术在电能质量监测中的应用

在智能配电系统中，智能传感器技术利用传感器设备实时监测电力系统中的电压、电流、功率因数以及谐波等参数，检测电网中的各种电能质量问题。与传统监测仪器相比，智能传感器具有安装简便、数据采集快速、实时性强等优势。智能传感器技术能够高精度采集和处理数据，并通过网络传输数据至监控中心或云平台，为电力系统的运行提供实时监测和分析支持。

2.2 数据处理与分析算法

在智能配电系统中，数据处理与分析算法能够有效处理和分析采集的电能质量数据，从而帮助运维人员及时识别问题并采取相应的措施。其中，常用的一种算法是小波变换算法。小波变换是一种多尺度分析方法，可以将信号分解成不同频率和时间的成分，进而实现对信号的时频域分析。在电能质量监测中，小波变换可应用于检测电压或电流波形中的瞬时突变、谐波等问题。

小波变换处理流程如图1所示。第一步，数据采集，通过智能传感器采集电力系统中的电压、电流等参数的时序数据。第二步，小波分解，对采集的时序数据进行小波分解，将原始信号分解成不同尺度的小波系数。第三步，特征提取，从小波系数中提取特征，如能量、功率、频率等指标，以便分析信号的特征。第四步，异常检测，通过对比提取的特征值与预设阈值，识别电能质量中的异常现象，如突变、谐波等。第五步，结果分析，分析和诊断检测到的异常，判断其对电力系统的影响程度，并提出相应的改进措施[2]。

2.3 基于人工智能的电能质量异常检测与诊断方法

在智能配电系统中，常用的一种人工智能的电能质量异常检测与诊断方法是基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的电能质量异常检测与诊断方法。支持向量机是一种监督学习算法，主要思想是在高维空间中找到一个最优的超平面，以最大化不同类别样本的间隔，从而准确分类样本。例如，给定训练样本集合，其中，xi表示样本的特征向量。

假设超平面的方程为

式中：w为法向量；b 为截距项。

则决策函数可以表示为

在电能质量异常检测与诊断中，利用智能传感器采集的电能数据构建训练样本集合，并对样本进行特征提取和数据预处理，将电能波形数据转换为高维特征空间中的向量表示[3]。通过训练支持向量机模型，利用训练样本集合进行模型参数的学习和优化，从而得到一个能够准确分类正常和异常电能质量状态的分类器。

3 智能配电系统中的电能质量优化与控制策略

3.1 电能质量改善技术与措施

在智能配电系统中，电能质量改善技术与措施是确保电力系统稳定运行和提升电能质量的关键。常见的改善技术是采用滤波器装置，如谐波滤波器和无功补偿装置，以减少谐波含量、提高功率因数，从而改善电能质量。

谐波滤波器能够有效消除电网中的谐波成分，降低谐波含量，减少对电力设备的影响。谐波滤波器的工作原理是通过对谐波电流进行滤波，将谐波电流引入滤波器中并衰减，从而减少注入电网的谐波电流。谐波滤波器通常采用有源或无源方式，具有快速响应、高效滤波等优点，可有效解决谐波污染问题。

无功补偿装置是常用的电能质量改善技术，可以调节系统的功率因数，从而提高系统的功率因数水平。运用无功补偿装置，可以调节电网中的无功功率，减少无功电流的流动，降低电网的无功损耗，提高系统的功率因数，从而提升电能质量。

除了滤波器和无功补偿装置，还可以采用电力电子器件控制技术，如静态无功发生器和静止无功补偿器，以及智能感知和控制技术，如智能开关和智能监测装置等，来提升电网的稳定性和可靠性。

3.2 基于电能质量监测的智能优化控制策略

基于电能质量监测的智能优化控制策略主要是通过实时监测电网中的电能质量参数，并根据监测结果进行智能化的优化控制，以提高电网的稳定性和电能质量水平，具体流程如图2 所示。智能传感器技术实时监测电网中的电能质量参数，包括电压、电流、频率及谐波含量等，并将监测数据传输至监测系统。然后，通过数据处理与分析算法处理和分析监测数据，识别电网中存在的电能质量问题，如谐波、电压波动、频率偏差等，并判断这些问题对电网运行的影响程度[4]。基于监测数据和分析结果，设计智能优化控制策略，包括调整配电系统中的控制参数、控制设备的运行状态等措施，实现对电能质量问题的有效控制和优化。实施优化控制策略，通过智能控制装置实时调节和控制电网，确保电能质量在合理范围内，并提升电网的稳定性和可靠性。

图2 基于电能质量监测的智能优化控制流程

3.3 配电网电能质量管理系统设计与实现

配电网电能质量管理系统的设计与实现是基于层次化、分布式的架构，以确保系统的可用性和可扩展性，如图3 所示。配电网电能质量管理系统主要涵盖业务应用层、基础平台层、存储层、保障层以及设备层等多个功能模块。通过层次化的设计，系统通过地理信息系统（Geographic Information System，GIS）导航、稳态应用、暂态应用以及报表应用等业务应用功能，结合合理性校验、基础统计、越限统计等基础平台功能，全面监测和分析电能质量。通过数据库存储用户信息、项目信息以及应用特征数据，为电能质量管理提供数据支撑。同时，在网络系统、硬件系统、操作系统及备份系统的保障层支持下，保证系统的稳定运行和数据安全[5]。在设备层，配电网电能质量监测装置实时采集电能质量数据，为系统提供实时数据支持。

图3 配电网电能质量管理系统

4 案例分析

4.1 应用案例介绍

在某智能配电系统中，成功实施了配电网电能质量监测与分析方案。系统采用基于SVM 的电能质量异常检测与诊断方法，实时采集与监测配电网各节点的数据。根据采集的数据，进行稳态和暂态分析，全面掌握电网的运行状况和潜在问题。结合系统的综合分析功能，制定针对性的优化策略，有效提升了配电网的电能质量。

4.2 应用效果分析

在应用前，系统在电能质量方面存在一定程度的不足，而在应用配电网电能质量监测与分析系统后，电压波动率、谐波畸变率、功率因数、供电可靠性以及故障响应时间等评估指标均得到显著改善，具体如表1 所示。例如，电压波动率从5.2%降低至2.1%；谐波畸变率从4.8%降低至1.9%；功率因数得到了提高；供电可靠性也有所增加；故障响应时间更是大幅缩短，从15 min 缩短至5 min。表1 中的应用效果数据充分说明配电网电能质量监测与分析系统在智能配电系统中的应用效果，为提高电网运行效率和保障电力供应质量提供有力的支持。

表1 应用效果

5 结 论

智能传感器技术的应用为电能质量监测提供更加精准、实时的数据支持，数据处理与分析算法的不断完善使得电能质量分析更加深入、全面。同时，基于人工智能的电能质量异常检测与诊断方法，能够及时发现并处理潜在问题，提升电网运行的稳定性和可靠性。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，配电网电能质量监测与分析将在智能配电系统中发挥更加关键的作用。期待通过更深入的研究和实践，不断完善电能质量监测与分析技术，为智能配电系统的稳定运行和可持续发展提供有力支撑。