智能微网电能质量监控系统研究*

刘　丹，王根平*，王雅慧（.湘潭大学 信息工程学院，湖南 湘潭 405；.深圳职业技术学院 机电工程学院， 广东 深圳 58055；.湖南大学 电气与信息工程学院，湖南 长沙 4008）



智能微网电能质量监控系统研究*

刘丹1，王根平2*，王雅慧3
（1.湘潭大学 信息工程学院，湖南 湘潭 411105；2.深圳职业技术学院 机电工程学院， 广东 深圳 518055；3.湖南大学 电气与信息工程学院，湖南 长沙 410082）

摘 要：通过对微网内各分布式电源电信号进行采样检测，检测信号经小波变换后提取电能质量参数，实现在线检测分布式电源电能的质量监控.利用现代网络通信技术，搭建实时电能质量监测和控制系统，实时地将电能质量信息输送到控制中心或相关责任人，控制中心和相关责任人通过实时监测电能质量参数，出现异常时可迅速作出反应，使得相关电能质量参数控制在合符要求的范围内.

关键词：智能微网；电信号采样检测；小波变换；电能质量监控系统

1　智能微网电能质量问题研究现状

1.1电网电能的质量分析研究

电能质量问题越来越受到关注，已成为电力系统的研究热点之一.一方面，随着科学技术的发展，各种精密复杂用电设备的广泛应用，这些设备很大一部分对电能质量非常敏感；另一方面，电力系统规模的不断扩大和用电需求的快速增加，导致电能质量变的非常不稳定.对电能质量分析的主要目的是确定电能信号扰动的类型和范围，并对相应的扰动源进行有效的调节和补偿.因此，改善和提高电能质量的关键在于及时、准确地获取各种扰动信号源的信息.而对电能信号质量参数数据的采集、压缩、储存、传递、检测及识别是获取各种扰动信号信息的手段和前提.在电能质量分析研究领域，国内外学者的关注点主要包括对电能质量扰动信号的采样方法、电能质量扰动信号的检测和定位、信号数据的压缩、电能质量信号扰动的识别、信号扰动参数的估计.此外，电能质量扰动信号噪声的滤波、暂态扰动信号建模和分析也是电能质量研究的热点议题[1，2].

1.2智能微网面临的电能质量问题

智能微网是智能电网的重要发展方向.智能微网的一个重要特征是，它能为各种分布式新能源，如太阳能发电、风力发电等提供接入接口，并将这些新能源电能直接提供给各种电力用户.由于新能源发电受各种自然条件因素影响，各分布式新能源发电系统都存在一定的间歇性和波动性，这势必会严重影响其所供应的电能质量，这些都是智能电网在电能质量方面面临的特殊性问题.另外，在智能微网内，各种不同的电力用户基本上和发电系统位于同一区域，即发电系统发出的电能几乎直接输给各种不同的用户.这样，电能质量如不能得到及时和有效的处理，势必会对用户的生产和设备带来严重的干扰和冲击.

鉴于智能微网干扰源的特殊，以及用户与发电系统处于同一区域的特殊情况，构建高效实时的智能微网电能质量监控系统是保证智能微网正常工作必不可少的工作，也成为电能质量研究领域越来越重要的.

2　智能微网电能质量监控系统

智能微网电能质量监控系统的构建，主要从3方面考虑：（1）电能质量分析方法的选取分析；（2）采用小波变换对电能质量分析处理的过程；（3）电能质量监控平台的构建.

2.1电能质量分析方法的选取

对于电能质量分析，当然要能判断出电能质量的干扰类型、发生的时间和强度等.常用的电能质量分析方法是对扰动信号进行特征量提取，通过特征量来反应电能质量[3].一般电信号的特征量提取分析主要考虑以下几个问题：

1）扰动存在的判断.通过信号检测和相应的分析，提取的信号特征量能反应扰动信号的奇异性（信号的奇异性指的是在某个时间点电信号存在间断或某阶导数存在不连续性）.

2）电力信号噪声的消除.智能微网内存在各种分布式电源，也包含各种电力用户，多种随机干扰必能参杂在样信号中.在电力信号特征量提取时，必须消除噪声对电力信号扰动奇异性的影响.

3）电扰动类型判断.通过对电信号的采样和分析，可以通过特征量来直接、反应电信号扰动的类型，使得系统对扰动的判断准确无误；

在考虑满足上述3点要求的基础上，可以通过常用的信号分析方法及数学工具的对比分析找到合适的处理方法.常用的电力信号处理方法有傅里叶变换、d-q变换法、数字信号滤波、小波变换等[4].傅里叶变换比较适合于平稳信号的分析，而对于短暂的扰动信号分析，具有明显的不足.d-q变换法和数字信号滤波在简化运算方面有其优越性，但对于短暂扰动信号的奇异性分析也并不太适用.小波变换由于对局部信号的放大分析处理能力，具备优越的时域和频域局部化特性，可以对电能信号发生扰动的时刻，扰动信号的幅度以及扰动信号的持续时间进行有效的分析提取.因此，我们选用小波变换应作为一种主要信号分析工具，用于智能微网的电能质量特征参数的在线分析提取.

2.2电能质量分析的小波变换处理

在对所采样的电力信号进行小波变换处理前，先要选择小波基.选择平滑函作为一个基，以使得该函数与所采样的电力信号进行卷积结果平滑化，分别对该函数进行一次求导和二次求导，所得到的导函数和原函数可以构成我们小波变化的变换基：

假设我们所采样的电力信号为f(t)，则该电力信号分别与小波基进行卷积运算（即小波变换运算）：

设f(t)为一带有突变的电力扰动信号，经过小波计算并将结果绘图，可见小波变换可以将扰动信号的起始时间、扰动持续时间、扰动幅度等信息充分地挖掘出来，如图1所示.

从图1可以看出，电力信号的突变点分别对应W(1)f(t)的极大值点和W(2)f(t)的过零点，因而可以很容易找到该扰动变换的起始点、持续时间及其幅度值.有了这些检测值，便能提取出扰动信号的特征值.在获得扰动信号特征量的基础上，可以判断出扰动的类型、幅度和时间频率等特性，并能据此推断出干扰源的类型和存在的位置.

2.3智能微网电能质量监控系统平台的构建

智能微网电能质量监控系统平台的构建，最核心的工作是要解决扰动信号的计算分析问题，以获取扰动信号的类型及干扰源的位置；其次就是要利用现代通信技术将相关信号计算分析的结果反馈到控制中心，由控制中心去控制干扰源的改善或通过通知相关责任人迅速采取应对措施.因而，在构建监控平台之前，先要设计完成信号采样及小波信号处理的分布式电源检测装置.该装置可以采样各分布式电源的电压和电流的扰动信号，并进行相应的小波变换，在线提取获得该分布式发电电源电力信号扰动的特征量，进而判断其发电质量，并给出干扰源的信息.同时该装置也可接受控制中心的指令，对分布式发电电源进行调节.装置的系统实现框图如图2所示.

将分布式电源检测装置安装于每个分布式电源供电输出口，实现对每个分布式电源的电能信号采样以及电能质量分析工作，相关结果可以通过装置的通信口传输到控制中心，接到控制中心的指令后，也可对分布式电源进行调节.由分布式电源检测装置及控制中心等组成的电能质量监控系统平台架构示意图如图3所示.

图3中，控制中心通过有线或无线网络保持与分布式电源检测装置的通信，获取各分布式电源的质量参数，并根据这些参数对分布式电源进行控制.同时控制中心可以通过移动网络将相关信息发送到相关责任人的手机上，使得智能微网的电能质量问题可以得到及时处理.

图1　电力扰动信号突变点及幅度值的检测

图2　具备采样及信号分析功能的分布式电源检测装置示意图

图3　智能微网电能质量监控系统平台架构示意图

这种智能微网的电能质量监控系统，通过对每一个分布式电源的电能质量检测和控制，可以保证微网内的电能质量满足相关规定，避免因电能质量问题给电力用户带来的困扰.

参考文献：

［1］ 冯宁，唐秩.电能质量分析与参数估计的研究方法综述［J］.电力系统及其自动化学报，2010，22（3）：78-82.

［2］ 陈景霞，刘琨，肖琳.电能质量分析概述［J］.信息通信，2015，2（3）：17-18.

［3］ 肖湘宁，徐永海.电能质量问题剖析［J］.电网技术，2OO1，25（3）：66-69.

［4］ 王根平，王雅慧.微网系统电能质量问题分析及调节［J］.深圳职业技术学院学报，2014，13（3）：3-5.

*项目来源：深圳市科技研发资金资助项目（JCYJ20140508155916430）

The Monitoring System of Electricity Quality of Intelligent Power Micro-Grid

LIU Dan1, WANG Genping2, WANG Yahui3
（1. School of Electrical Engineering, Xiangtan University, Xiangtan, Hunan 411105, China; 2.School of Mechanical and Electrical Engineering, Shenzhen Polytechnic, Shenzhen, Guangdong 518055, China；3. School of Electrical Engineering and Automation, Hunan University, Changsha, Hunan 410082,China）

Abstract:The electricity quality of the distributed power source in the micro-grid can be measured online with its electricity signal samples transformed with wavelet transform. A monitoring system was established by using modern communication technologies so that electricity quality information can be sent to the control center, where relevant personnel will take prompt actions accordingly. Thus the system can effectively guarantee the power quality of micro-grid.

Key words:smart micro-grid; electricity signal sampling; wavelet transform; monitoring system of electricity quality

*通讯作者：王根平（1966-），男，江西南昌人，博士，教授级高级工程师，主要研究方向：新能源技术、自动控制、网络通信技术.

作者简介：刘丹（1989-），男，湖南浏阳人，硕士，研究方向：智能控制技术及应用.

收稿日期：2016-01-16

DOI:10.13899/j.cnki.szptxb.2016.03.003

中图分类号：TM76

文献标志码：A

文章编号：1672-0318（2016）03-0016-03