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电能质量检测分析监控新技术

摘要:随着科技的进步,现代电力系统中用电负荷结构发生了重

大变化,诸如半导体整流器、晶闸管调压及变频调整装置、炼钢电弧

炉、电气化铁路和家用电器等负荷迅速发展,由于其非线性、冲击性

以及不平衡的用电特性,使电网的电压波形发生畸变成引起电压波动

和闪变以及三相不平衡,甚至引起系统频率波动等,对供电电能质量

造成严重的干扰或“污染”[1]。电网中正面对越来越多的电能质量

问题,这使得电能质量的研究十分紧迫。电能质量检测是获得电能相

关数据的最直接手段,也是电能质量其他后续高级应用研究的前端。

关键词:电能质量检测神经网络

1电能质量研究中新技术的应用背景

随着科技的进步,现代电力系统中用电负荷结构发生了重大变化,

诸如半导体整流器、晶闸管调压及变频调整装置、炼钢电弧炉、电气

化铁路和家用电器等负荷迅速发展,由于其非线性、冲击性以及不平

衡的用电特性,使电网的电压波形发生畸变成引起电压波动和闪变以

及三相不平衡,甚至引起系统频率波动等,对供电电能质量造成严重

的干扰或“污染”[1]。电网中正面对越来越多的电能质量问题,这

使得电能质量的研究十分紧迫。

另一方面,电能质量正逐步受到供电企业和电力用户的共同关

注。进入20世纪90年代以来、随着半导体、计算机技术的迅速发展,

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一批高新技术企业应运而生,出现大量的微机控制装置和生产线.对

电能质量提出了新的要求;而电力市场的发展,使供电企业进一步认

识到:用户的需要也是自身的需要。在这样的背景下,因电能质量不

良而使用户设备停机或出次品的情况.仍应看作电能质量不合格。当

然,电能质量不良有多种情况,用户对电能质量的敏感程度也各不相

同。一船来说,供电企业可对不同的电能质量划分等级、分别定价、

用户可以自由选择。但由于我国目前还未能实现优质优价。因此,进

一步改善电能质量的工作基本上要求在用户侧解决。随着各种用电设

备对电能质量敏感度的变化,电能质量的范围进一步扩大.分类更细

要求更高[2]。在新的电力市场环境下,电能质量已成为电能这种商

品的消费特性,很大程度上体现了供电部门服务品质。所以有关部门

正在加大对电能质量的监管和治理。

这些背景下,电能质量的研究迫切需要一些新技术来推动,通过

这些新技术的应用,从而使电能质量从检测、分析和监控等方面得到

提高,从而有利发现问题和规律、改善供电质量和服务。

2电能质量检测中的新技术

电能质量检测是获得电能相关数据的最直接手段,也是电能质量

其他后续高级应用研究的前端。

2.1当前电能质量检测的情况

对电能质量进行监测是获得电能质量信息的直接途径,虽然这方

面的检测仪器已不少,但大多数只局限于持续性和稳定性指标的检测,

而传统的基于有效值理论的检测技术由于时间窗太长,仅测有效值已

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不能精确描述实际的电能质量问题,因此需发展满足以下要求的新检

测技术[3]:①能捕捉快速(ms级甚至ns级)瞬时干扰的波形。因为

许多瞬间扰动很难用个别参量(如有效值)来完整描述,同时随机性强,

因此需要采用多种判据来启动量和装置,如幅值、波形畸变、幅值上

升率等。②需要测量各次谐波以及间谐波的幅值、相位,需要有足够

高的采样速率,以便能测得相当高次谐波的信息。③建立有效的分析

和自动辨识系统,使之能反映各种电能质量指标的特征及其随时间的

变化规律。

随着电力的市场化和电能质量的法规化,供电质量将引起越来越

广泛的重视,开发出考虑电能质量监测的新的SCADA系统是配电能量

管理系统的新研究方向。这一领域的难点将是对电流、电压的同时持

续测量,对质量指标的分类辨识和统计,数据量大,因此需要开发强

大的数据库来进行有效管理。

2.2新技术应用

当前,电能质量在硬件和软件上应用了主要有数字信号处理

(DSP),虚拟仪器等新技术以及新的如小波变换的算法。

[4]介绍了有关电能质量的基本概念和衡量标准,并给出了适合

数字测量的分析方法和闪变检测仿真波形。[5]讨论了DSP器件在电

能质量补偿器中的检测应用,重点介绍用该器件实现物理硬件和控制

软件方面的实际开发。[6]根据电能质量检测对于系统实时性和支持

复杂算法的特殊要求,提出一种基于双CPU的嵌入式实时系统解决方

案。主要讨论设备的硬件系统设计和基于双CPU系统的软件设计思想。

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有时困难很大,而分析计算的准确性不仅取决于数学模型和计算方法,

还有赖于电网基础资料的可信度。

近年来,基于数字技术的各种分析方法已在以下电能质量领域中

得到应用:

①分析谐波在网络中的分布

②分析各种扰动源引起的波形畸变及在网络中的传播

③分析各种电能质量控制装置在解决相关问题方面的作用;

④多个控制装置的协调以及与其他控制器的综合控制等问题。

目前所采用的方法有三种:

(1)时域仿真方法该方法在电能质量分析中的应用最为广泛,

其主要的用途是利用各种时域仿真程序对电能质量问题中的各种暂

态现象进行研究。目前较通用的时域仿真程序主要有EMW、EMTEC、

NETOMAC、BPA等系统暂态仿真程序和SPKE、PSP1CE、MATLAB.SABER

等电力电子仿真程序两大类。由于这些仿真程序在不断发展中,其功

能日益强大,还可利用它们进行电力设备、元件的建模和电力系统的

谐波分析。

(2)频域分析方法该方法主要用于谐波问题的分析计算,包括

频率扫描,谐波潮流计算等。考虑到一些非线性负载的动态特性,近

年来又提出一种混合谐波潮流的计算方法,即在常规的谐波潮流计算

法基础上,利用EMTP等时域仿真程序对非线性负载进行仿真计算,

可求出各次谐波动态电流失量,从而得到动态谐波潮流解。

(3)基于变换的方法这里主要指Fourier变换方法、短时

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Fourier变换方法天口小波变换(wavelet)方法。作为经典的信号分析

方法Fourier变换具有正交、完备等许多优点,而且有象FFT这样的

快速Fourier算法,因此已在电能质量分析领域中得到广泛应用。但

在运用FR时,必须满足以下条件:①满足采样定理的要求,即采样

频率必须是最高信号频率的两倍以上;②被分析的波形必须是稳态的、

随时间周期变化的.因此;当采样频率或信号不能满足上列条件时,

利用FFT分析会给分析带来误差。此外,由于FFT变换是对整个时间

段的积分,时间信息得不到充分利用;信号的任何突变,其频谱将散

布于整个领带。为解决上述问题,Gabor利用加窗,提出了短时

Fourier变换方法,即将不平稳过程看成是一系列短时乎稳过程的集

合,将Fourier变换用于不平稳信号的分析。由于实际多尺度过程的

分析要求时一佰窗口具有自适应性,即高频时频窗大、时窗小;低频

时频窗小,时窗大,而STFT的时一频窗口则固定不变。因此,它只

适合于分析特征尺度大致相同的过程,不适合分析多尺度过程和突变

过程。而且这种方法的离散形式没有正交展开,难以实现高效算法。

小波变换由于具有时一频局部化的特点,克服了以上FFT和STFT的

缺点,特别适合于突变信号和不平稳信号的分析。小波变换作为一种

新的数字技术被引入工程界后,已在图像处理、数据压缩和信号分析

等领域得到广泛应用。由于小波函数本身衰减很快,也属一种暂态波

形,将其用于电能质量分析领域,尤其是暂态过程分析领域将具有

FFT、STFT所无法比拟的优点。最近,已有文献介绍应用小波变换

方法进行电能质量评估、电磁暂态波形分析和电力系统扰动建模等电

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能质量问题的研究。

4电能质量研究中的人工智能新技术

最近几年,以专家系统,神经网,模糊逻辑和进化计算为代表的

人工智能新技术已开始较全面地应用于电能质量研究,因为它是个较

复杂,工作量和数据处理量很大的系统工作。特别是在电能质量分析

方面,很多人工智能应用来进行辅助分析,对复杂的问题进行处理。

而且这些新技术的一个突出特点就是交叉应用的非常广泛,有时很难

断言就是哪种技术,而是以某种为主,其它为辅的。也就通常所说的

混杂技术。

4.1专家系统

尽管专家系统成本较高且在开发过程中耗时过长,但依然出现了

很多应用[11-22]。这些主要体现在

对畸变的电压和波形进行分类;

利用专家系统分析谐波;

对电能质量问题的解决方案在专家系统架构下进行开发;

测量和分析电能质量及电力系统电磁兼容性;

识别电能质量的事件通过一个可扩展的系统;

管理电能质量数据,培训电能质量问题的专业咨询人员;

4.2神经网络

人工神经网作为较成熟的智能技术,在电能质量中已有较广泛的

应用,它们主要包含[23-37]:

从非电能质量信息中识别电能质量事件;

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对谐波的产生模式进行建模;

在电网中估计和评价谐波畸变和其它电能质量问题;

以神经网整合小波变换分辨和识别电能质量事件;

在需要避免噪声和子谐波时对谐波进行分析;

为电力工程帅们解决电能质量问题开发一个辅助工具;

4.3模糊逻辑

模糊逻辑和带神经网学习能力的模糊逻辑是当前最流行人工智

能技术。它们在电能质量研究方面也取得了不少新进展

[11-13],[38-49]:

诊断各种电能质量问题;

对电能质量工作人员提供实用性的辅助工具;

管理电能质量数据并进行数据挖掘以获得相关知识;

开发对供电部门人员和用户进行电能质量问题专业培训的系统;

对引起电能质量问题的各种干扰进行分类;

适应性的采集电能量,方均根电压和电流;

研究在适当的时候对串联电容器进行投切来控制谐波的畸变水

平;

在模糊约束下建立评价电能质量的指标;

利用基于模糊逻辑的控制方案开发一个统一的电能质量管理器;

预测和识别系统的非正常运行情况;

为保证供电电压质量实施基于模糊逻辑的无功补偿

5电能质量监控中的新技术

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在电能质量监控方面,我认为有两个趋势:其中之一就是上节中

提及的智能化,智能化旨在减轻人的劳动,能自动对电能质量问题进

行识别和数据处理,从而实现全面的无人监控功能。

另一个则是远程化。随着电力工业的发展和电网规模的扩大,供

电部门和用户都迫切需要对较大量的监测点进行监控,然而各点的分

散,距离远近不同,监测电能质量的问题也根据用户和电网的需要而

各不相同。所以远程化就可以适应不同层次的监控要求,从而使电能

质量的监控点能够分布到电网中的任何地方,并且具有良好的在线功

能。

但远程化必然带来的问题就是,监测点和监控站之间的通信问题

以及大量的电能质量数据的传输问题都十分重要。[50]以电力线载波

通讯为基础实现了较为简单的远程监控。计算机网络技术的发展,

为不同地点供电系统电能质量的远程集中监测和分析提供了有效的

手段。[51]论述了基于Internet的供电系统电能质量的监测与分析

系统,主要包括利用GPS授时技术进行多点同步采样,利用

WindowsNT2000和IIS建立网络平台,利用SQLServer数据库

管理供电网络运行数据,使用多种分析软件对供电系统的电能质量

进行仿真分析,并提出治理措施。该系统可为供电系统的安全运行提

供保障。[52]介绍某地220kV主要枢纽变电站进行连续监测的实际使

用情况。结果表明,在变电站中使用PM30记录仪,可连续实时地实

现电能质量的监测、记录、存储和远传,使电能质量技术监督实现网

络化和自动化成为可能。

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然而,目前电能质量监控远程化的成熟应用还不太多。能否在远

程在线的要求形成完整的大系统和全面的监控功能,还有待进一步研

究和开发。此外,慨化的电能质量监控所用的系统结构必然会随着所

采用通信方案而不同,谁优谁劣,尚未能进行相关的比较。

参考文献

[1]林海雪.现代电能质量的基本问题.电网技术.

2001,25(10):pp5-12.

[2]奚?.电能质量的更高要求及对策.供用电.2002,19(1):

pp40-41.

[3]韩英铎,等.信息电力与FACTS及DFACTS技术.2000(19):

PP1-7.

[4]向农宣扬张俊敏.电能质量及其数字检测方法.高电压

技术.2003,29(4).-46-48

[5]张朋.DSP在电能质量补偿器中的应用.工业仪表与自动化

装置.2003(2).-46-48,56

[6]段成刚宋政湘陈德桂王建华,嵌入式电能质量监测器的

设计.继电器.2003,31(5).-49-52

[7]尚捷陈红卫李彦.小波变换在电能质量暂态信号检测中

的应用.继电器.2003,31(2).-27-30

[8]欧阳森.宋政湘.陈德桂.王建华,基于小波原理的电能

质量检测数据实时压缩方法.电网技术2003年02期.

[9]杨杰.赖声礼.秦华标.用MATLAB与VisualC++混合编程

第10页共18页

技术开发的电能质量检测系统.电测与仪表2003年03期.

[10]李震梅.胡文军.饶明忠.基于LabVIEW的电能质量检测

和分析系统.电工技术杂志2003年05期.

[11]D.G.Kreiss,“Analyzingvoltagedisturbancesusinga

fuzzylogicbasedexpertsystem,“irProc.EPRIPQAConf.:

PowerQualityAssessment,End-UseAppl.Perspectives,

vol.1,1994,paperA-2.02.

[12]D.G.Kreiss,“Arules-basedsystemforanalyzingpcwer

qualityproblems,ASHRAETrans.,pt.1,vol.101,pp.6727676,

1995.

[13]H.KochukuttanandA.Chandrasekaran,uDevelopment

ofafuzzyexpertsystemforpowerqualityapplication,“in

Proc.29thSoutheast.Symp.Syst.Theory,1997,pp.239?243.

[14]J.J.Collins,W.G.Hurley,T.P.McHale,andP.J.

Nolan,“Classi-ficationofpowerqualityproblemsusing

neuralnetworksandexpertsystemsapproaches,inProc.28th

Univ.PowerEng.Conf.,1993,pp.5067509.

[15]J.J.CollinsandW.G.Hurley,uApplicationofexpert

systemsandneuralnetworkstothediagnosisofpowerquality

problems,“inProc.EPRIPQAConf.:PowerQualityAssessment,

End-UseAppl.Perspectives,vol.1,1994,paperA-2.03.

[16]M.P.Collins,W.G.Hurley,andE.Jones,“Theapplication

第11页共18页

ofwavelettheoryinanexpertsystemforpowerquality

diagnostics,inProc.30thUniv.PowerEng.Conf.,1995,pp.

2747277.

[17]D.D.Shipp,W.Vilcheck,M.E.Swartz,andN.IL

Woodley,Expertsystemforanalysisofelectricpowersystem

harmonics,“inProc.IEEEAnnu.PulpPaperIndustryTech.

Conf.,1993,pp.12?19.

[18]W.E.KazibweandH.M.Sendaula,uExpertsystem

targetspowerqualityissues,vIEEEComput.Appl.Power,vol.

5,pp.29?33,1992.

[19]J.Schlabbach,uExpertsystemmeasuresharmonicsand

EMC,"IEEEComput.Appl.Power,vol.7,pp.26?29,1994.

[20]M.KezunovicandI.Rikalo,^Automatingtheanalysis

offaultsandpowerquality,“IEEEComput.Appl.Power,vol.

12,pp.46?50,1999.

[21]S.Santoso,J.Lamoree,W.M.Grady,E.J.Powers,and

S.C.Bhatt,"ScalablePQeventidentificationsystem,"IEEE

Trans.PowerDelivery,vol.15,pp.738?743,Apr.2000.

[22]A.K.GhoshandD.L.Lubkeman,“Classificationof

powersystemdis-turbancewaveformsusinganeuralnetwork

approach,“IEEETrans.PowerDelivery,vol.10,pp.109?115,

Feb.1995.

第12页共18页

[23]A.K.GhoshandD.L.Lubkemen,“Theclassification

ofpowersystemdisturbancewaveformsusinganeuralnetwork

approach,“inProc.IEEEPowerEng.Soc.Transm.Distrib.

Conf.,1994,pp.323?329.

[24]W.TanandV.I.John,<4Nonlinearfluorescentsystems:

Theirimpactonpowerquality,“inIEEECan.Conf.Elect.

Coinput.Eng.,vol.1,Halifax,NS,Canada,1994,pp.144?147.

[25]P.K.Dash,S.K.Panda,A.C.Liew,B.Mishra,and

R.K.Jena,“Newapproachtomonitoringelectricpower

quality,“Elect.PowerSyst.Res.,vol.46,no.1,pp.ll?20,

1998.

[26]P.K.Dash,D.P.Swain,A.Routray,andA.C.Liew,

uHarmonicesti-mationinapowersystemusingadaptive

perceptrons,"Proc.Inst.Elect.Eng.,vol.143,no.6,pp.

5657574,1996.

[27]P.K.Dash,S.K.Patnaik,andS.K.Panda,aAdaptive

neuralnetworkforreal-timeestimationofbasicwaveformsof

voltagesandcurrents,"Int.J.Eng.Intell.Syst.Elect,ir.un.,

vol.4,no.1,pp.33?42,1996.

[28]P.K.Dash,D.P.Swain,A.C.Liew,andS.Rahman,

“Anadaptivelinearcombinerforon-linetrackingofpcwer

systemharmonics,IEEETrans.PowerSyst.,vol.11,pp.

第13页共18页

1730?1736,July1996.

[29]P.K.Dash,D.P.Swain,B.R.Mishra,andS.Rahn.an,

uPowerqualityassessmentusinganadaptiveneuralnetwork,“

inProc.IEEEInt.Conf.PowerElectron.,Drives,EnergySyst.

IndustrialGrowth,vol.2,1996,pp.770?775.

[30]S.Santoso,J.P.Edward,W.M.Grady,andA.C.Parsons,

uPowerqualitydisturbancewaveformrecognitionusing

wavelet-basedneuralclassi-fier一Part1:Theoretical

foundation,nIEEETrans.PowerDelivery,vol.15,pp.222?228,

Feb.2000.

[31]S.Santoso,J.P.Edward,W.M.Grady,andA.C.Parsons,

“Powerqualitydisturbancewaveformrecognitionusing

wavelet-basedneuralclassifier-Part2:Application,“IEEE

Trans.PowerDe-livery,vol.15,pp.229?235,Feb.2000.

[32]S.Santoso,E.J.Powers,andW.M.Grady,aPower

qualitydisturbanceidentificationusingwavelettransforms

andartificialneuralnetworks,“inProc.7thInt.Conf.

Harmon.QualityPower,1996,pp.615?618.

[33]A.F.Sultan,G.W.Swift,andD.J.Fedirchu,

“Detectionofhighimpedancearcingfaultsusingamulti-layer

perceptron,vIEEETrans.PowerDelivery,vol.7,pp.1871?1877,

Aug.1992.

第14页共18页

[34]W.W.L.Keerthipala,T.-C,Low,andC.-L.Tham,

uArtificialneuralnetworkmodelforanalysisofpowersystem

harmonics,“inProc.TEEEInt.Conf.NeuralNetworks,vol.2,

Perth,Australia,1995,pp.905?910.

[35]S.Osowski,uNeuralnetworkforestimationof

harmoniccomponentsinapowersystem,"Proc.Inst.Elect.Eng.

C:Generation,Trans.Distrib.,vol.139,no.2,pp.129?135,

1992.

[36]M.MalliniandB.Perunicic,aNeuralnetworkbased

powerqualityanal-ysisusingMATLAB,“inProc.LargeEng.

Syst.Conf.PowerEng.,Hal-ifax,NS,Canada,1998,pp.177?183.

[37]R.Daniels,uPowerqualitymonitoringusingneural

networks,“inProc.1stInt.ForumApplicationsNeural

NetworksPowerSyst.,1991,pp.195?197.

[38]G.P.Damaria,A.Chandrasekaran,andA.Sundaram,

uClassificationofpowersystemdisturbancesthroughfuzzy

neuralnetwork,“inProc.CanadianConf.Elect.Comput.Eng.,

vol.1,1994,pp.68?71.

[39]G.P.Damaria,A.Chandrasekaran,andA.Sundaram,

“Classificationofpowersystemdisturbancesthroughfuzzy

neuralnetwork,“inProc.CanadianConf.Elect.Comput.Eng.,

vol.1,1994,pp.68?71.

第15页共18页

[40]P.K.Dash,S.Mishra,M.M.A.Salama,andA.C.Liew,

uClassificationofpowersystemdisturbanceusingafuzzy

expertsystemandaFourierlinearcombiner,“IEEETrans.

PowerDelivery,vol.15,pp.472?477,Apr.2000.

[41]C.11.Kung,M.J.Devaney,C.M.Huang,andC.M.Kung,

Fuzzy-basedadaptivedigitalpowermeteringusingagenetic

algorithm,nIEEETrans.Instrum.Meas.,vol.47,pp.183?188,

Jan.1998.

[41]R.M.Martins,A.deOliveira,andS.F.dePaulaSilva,

uNewproposaltocapacitorbankallocation:usingfuzzylogic,J

inProc.2ndIEEEInt.Conf.PowerElectron.,DrivesEnergySyst.

IndustrialGrowth,vol.2,Perth,Australia,1998,pp.5987603.

[42]R.M.Martins,A.deOliveira,andS.F.dePaulaSilva,

uContributionforthepowerqualitycontrolusingfuzzylogic,'

inProc.IEEEPowerEng.Soc.Transm.Distrib.Conf.,vol.1,

NewOrleans,LA,1999,pp.148?153.

[43]G.G.Trofimovand0.M.Rojzmen,uTheelectricenergy

qualityestimationbythefuzzyset,“IzvestiyaAkademiiNauk.

Energetika,no.1,pp.69?77,1991.

[44]M.J.RingroseandM.Negnevitsky,“Automatic

disturbancerecognitioninpowersystem,"J.Elect.Electron.

Eng.,vol.19,no.1,pp.83?90,1999.

第16页共18页

[45]A.Elmitwally,S.Abd

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