基于物联网的电能优化与谐波抑制技术研究

时 翔，陈 明

（国网青岛供电公司 营销部，山东 青岛266002）

基于物联网的电能优化与谐波抑制技术研究

时 翔，陈 明

（国网青岛供电公司 营销部，山东 青岛266002）

当前电能系统逐渐发展为变化极快、用户极多、运行复杂的大规模系统，造成了系统电能质量不稳定和谐波含量较多等问题。针对这一问题，构建用于电能质量管理的物联网系统，设计遗传算法对采集到的系统电能指标参数进行优化。首先，分别建立电能质量管理系统的感知层、网络层和应用层，组建物联网架构，其次分析电能质量主要指标参数及其与物联网各层之间的关系，再对通过物联网采集到的用户用电数据信息，设计遗传算法进行优化。最终，应用MATLAB仿真软件，对基于物联网的电能质量管理系统进行仿真分析。仿真结果表明，频率偏差降低57%，供电电压偏差降低62%，电压谐波含有率减少52%，该技术可较好的实现电能优化与谐波抑制的目的。

物联网；电能质量；电能优化；谐波抑制

伴随着生产力水平和科学技术水平的不断提高，电能系统逐渐发展为运行复杂、用户极多、动态变化极快的大规模系统，直接导致其电能质量不稳定，电能系统谐波种类繁多，含有率较高等问题[1-2]。随着传感器技术和互联网技术的飞速发展，物联网技术已成为了当前世界科技发展的主流，并在诸多领域均有了较为广泛的应用[3-4]。文中构建基于物联网的电能质量管理系统，对典型的电能质量指标参数，设计遗传算法，对其进行优化设计，并应用MATLAB对设计的电能系统进行仿真。

1 基于物联网的电能质量控制系统

在通信网络建立和国际互联网络广泛传播之后，物联网络成为了一种逐渐兴起并越发重要的网络系统，物联网可将物品和物品、物品和人类之间相互连接，通过将物品与物联网络建立联系，可方便的对与其相连接的物品进行辨识、管理和控制。所谓物联网，是建立在无线射频识别技术、无线传感器网络、无线通信等技术基础之上，组成一个能涵括各种事物的巨大物品信息网络。更加深入而言，物联网络通过将各种各样的传感器嵌入到了交通、建筑设施、供电系统、供水网络等各式各样的物体之中，从而建立了物品和物品、物品和人类之间连接的强大信息网络系统，然后将其和互联网进行联接并组合在一起，以该强大网络之中的高性能服务器为基础，完成装备设施、机器构件、涉及人员与基础设备的动态控制和管理[5]。

典型的物联网通常是由3部分构成的，这3个组成部分分别是感知层、网络层和应用层。其中，感知层是对传感器数据进行采集、对相应通信数据信息进行初始处理工作。网络层是在感知层的基础之上建立更加宽广的互联网系统，这就需要更加强大的传感器连接网络和移动通信技术、互联网技术进行更加深入的融合。应用层是通过网络层接收到感知层采集到的传感器数据，构建出满足相应需求的动态数据资源库，应用动态数据资源库中的相关信息，为所需的业务建立强大的数据支持，最终能实现通过物联网对被控目标的相应管理和控制的功能[6]。

图1 基于物联网的电能质量控制系统框架图

如图1所示，为一个用于电能质量控制的物联网络的基本框架图，该物联网的感知层中包含了大量的无线传感器网络，这些无线传感器网络能实现对电能相关信息，例如电流、电压、电能、无功、有功和谐波等电能信息以及用户信息的实时采集与动态控制。网络层的组成内容主要包括大数据处理设备以及与其相配套的电力载波信息通讯网络，其主要的作用是搜集各个电能传感器采集到的终端电能信息，并可将电能传感器搜集到的电能参数通过电力载波信息通讯网络传输到应用层的电能质量数据监测控制服务器上。同时，也可将电能质量数据监测控制服务器下达的命令传送到电能传感器终端上。应用层的内部构造主要包括数据处理服务器和相应的客户端，组成电能质量数据监测控制服务器，其的主要功能是对通过网络层传输来的巨量客户电能传感器搜集到的电能质量参数和客户信息进行储存、整理、分析，并根据算法的分析结果来采取相应的事故诊治、继电保护等措施进行相应的处理工作[7-9]。

基于物联网的电能质量控制系统从结构角度主要是由感知层、网络层和应用层3部分构成，感知层的主要作用是对客户使用端的电能参数信息进行实时采集；网络层的主要作用是对通过感知层采集到的电能信息进行数据集中和数据传输，现在采取的传输方式主要是电力载波信息通信传输网络；应用层则将网络层传输到的海量电能信息通过大型服务器进行储存、整理和分析，最终实现对用户端的电能质量信息进行实时动态控制的目的。

2 电能质量参数与电能系统谐波

电能质量参数主要有电能系统频率偏差、供电电压偏差和电能系统谐波3种。对于整个电能质量控制网络而言，电能系统频率偏差会直接影响到电能的质量，因频率既可用来实时监测系统的电能质量，也能够作为系统安全运行的重要指标，通过控制其来使电能系统保持稳定[10]。在通常的工作状况之下，电能系统的工作频率一般会低于系统的标准频率。然而为电能系统中用电客户端的电能负荷时刻处于频繁变化的进程之中，电能发生设备的运行控制和相应的调节装置相对于电能负荷的变化存在一定的滞后现象，这就造成了电能系统的频率总是不断的改变，所以在电能系统工作状态中，系统频率与系统标准频率之间的偏差需要被控制在规定的变化程度之中，从而保证电能系统能安全可靠的稳定运行[11]。

电能系统频率的运行值f和电能系统频率的标准值fs之间的差值为电能系统频率偏差Δf，其相互关系如下式所示

一般情况下，电能系统频率偏差Δf控制在±0.2 Hz的范围以内，若电能系统的内部总体容量相对而言较小时，系统频率偏差也能进一步扩大到±0.5 Hz的范围。

电能系统运行的电压实际值U和电能系统电压标准值Us之间的偏差称为电能系统供电电压偏差ΔU，其表示式为

我国电能系统中供电电压偏差指标为：220 V单相最高不能超过电能系统标准电压的+7%，最低不能低于电能系统标准电压的-10%[12]。

电能系统谐波之所以经常被称为高次谐波，源于其频率值是电能系统基波频率值的整数倍。电能系统谐波一般发生于电能系统稳定运行的过程之中，发生电能系统谐波时伴随着的畸变电能波形虽在短时间之中是保持连续状态的，然而电能波形的暂态情况却经常是在持续若干周期之后就不再存在，电能系统谐波通常因电能系统的状态变化而改变，电能系统谐波发生通常与电能系统负荷的持续变化状态紧密相关[6]。针对某次谐波畸变情况，通常使用该次谐波有效值与基波有效值之比来表示 （一般百分数来表示），即该次谐波的含有率。因此，n次谐波电压的含有率HRUn为：

其中，HRUn为n次谐波电压的含有率，Un为n次谐波电压的幅值，Us为基波电压的幅值。同样，n次谐波电流的含有率HRIn为：

其中，HRIn为n次谐波电流的含有率，In为n次谐波电流的幅值，Is为基波电流的幅值。

3 基于遗传算法的电能优化与谐波抑制方法

在建立基于物联网的电能质量控制系统之后，应用层的服务器可接收到从网络层传输来的感知层的电能传感器的电能质量数据，如电能系统频率偏差、供电电压偏差和电能系统谐波。根据集中到的信息数据可应用成熟的优化算法进行处理，从而实现电能优化和谐波抑制的目的。

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成[13]。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，其决定了个体形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作较为复杂，通常会进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解。在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新解集的种群。该过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可作为问题近似最优解[14]。遗传算法首先构建模型，并对问题对象进行染色体编码，然后初始化种群，计算个体适应值，通过执行遗传算法选择、交叉、变异等操作之后，判断是否满足终止条件，若满足终止条件，则选择结束，若不满足终止条件，则重新进行个体适应值的计算，其流程图如图2所示。

图2 遗传算法流程框图

在构建基于物联网的电能质量管理系统的基础之上，应用MATLAB仿真软件，设计相应的遗传算偏差和电能系统谐波进行优化处理，可得到优化前后电能质量参数变化的情况，如图3、图4和图5所示。

图3 处理前后频率偏差变化图

图4 处理前后电压偏差变化图

图5 处理前后电压谐波含有率变化图

从图3、图4和图5中可知，应用MATLAB仿真软件，经过优化处理之后，电能系统中的频率偏差降低57%，供电电压偏差降低62%，电压谐波含有率减少52%。由此可知，应用遗传算法，基于物联网的电能优化与谐波抑制技术可较好的实现系统中的电能优化和谐波抑制。

4 结束语

文中针对当前电能系统用户极多、数据庞大、运行复杂的问题，构建感知层、网络层和应用层，建立用于电能质量控制的物联网，分析影响电能质量的电能参数（系统频率偏差、供电电压偏差和电能系统谐波），设计优化电能系统参数的遗传算法，并应用MATLAB仿真软件，对系统进行仿真。仿真结果表明，基于物联网的电能优化与谐波抑制技术可较好的提高电能质量并抑制谐波。

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Research on power optimization and harmonic suppression technology based on Internet of things

SHI Xiang，CHEN Ming
（State Grid Power Company Marketing Qingdao，Qingdao 266002，China）

Current power system gradually developed for fast changing，user slue，running complex large-scale system，resulting in a power system quality is not stable and harmonious wave as well as many other content problems.In view of this problem，the Internet of things system used for power quality management is constructed，and the genetic algorithm is designed to optimize the parameters of power parameters of the system.Firstly，build up quality management system of the perception layer，network layer and application layer，set up the architecture of Internet of things，followed by the analysis of power quality parameters and and networking relationship between each layer，through networking collected user data information，the design of genetic algorithm to optimize.Eventually，the application of MATLAB simulation software，the power quality management system based on the Internet of things for simulation analysis and simulation results show that，frequency deviation is reduced by 57%，supply voltage deviation is reduced by 62 percent，harmonic voltage with a reduction in the rate of 52%，the technology can achieve better power optimization and harmonic suppression of the objective.

internet of things；power quality；electric energy optimization；harmonic suppression

TN911

：A

：1674－6236（2017）03-0009-05

2016-02-20稿件编号：201602073

时 翔（1975—），男，山东青岛人，高级工程师。研究方向：节能及电能替代。