依托用电信息采集系统的配电网电能质量判定技术研究

武文广，杜峰，李俊臣，张良，刘运锋，秦晨

（1．南瑞集团公司国网电力科学研究院，江苏南京 211106；2．国网西安供电公司，陕西西安 710048；3．国网陕西省电力公司电力科学研究院，陕西西安 710048；4．国网阿勒泰供电公司，新疆阿勒泰 836599；5．河海大学能源与电气学院，江苏南京 210098）

依托用电信息采集系统的配电网电能质量判定技术研究

武文广1，杜峰2，李俊臣3，张良1，刘运锋4，秦晨5

（1．南瑞集团公司国网电力科学研究院，江苏南京 211106；2．国网西安供电公司，陕西西安 710048；3．国网陕西省电力公司电力科学研究院，陕西西安 710048；4．国网阿勒泰供电公司，新疆阿勒泰 836599；5．河海大学能源与电气学院，江苏南京 210098）

当前配电网自动化监控手段有限，为强化配电网故障诊断的能力，依托用电信息采集系统在中低压用电信息全采集、全覆盖的优势，通过专变采集终端对用电用户功率、电压、电流等数据进行实时采集与监测，借助中间型梯形隶属度函数的模糊数学方法，评定电能质量的综合等级，实现配电网电能质量信息的综合分析与评价。应用表明，该技术为配电网故障的快速诊断定位提供了有效依据，为供电企业及时、科学地判断电能质量问题提供辅助决策支持。

用电信息采集；电能质量；模糊算法；综合判定

作为当今世界上依赖度较高的重要能源之一，电能是一种既经济、清洁又容易转换的二次能源，广泛应用在国民经济发展中[1]。随着科学技术与工业生产的相促发展，非线性与冲击性负载在配电网中时常出现，导致配电网电压的骤升骤降、谐波、长短时闪变等各类电能质量问题频繁发生，给电压敏感性强的工业设备的正常运转带来了诸多不利影响，甚至给社会的生产生活带来巨大的经济损失[2-3]。而电能质量的定义包括电力系统对用电侧的供电质量和用电侧对电力系统的干扰水平。如何有效监测电网的电能质量，已经成为亟需解决的专业性难题。

目前，电力用户用电信息采集系统经过长期的发展与应用，不仅采集了用户的电量数据，而且采集的数据项逐渐增多，已具备对用户的电压、电流示值及功率因数、三相不平衡等直接物理量信息进行快速采集的能力，用户电能质量的实时分析和治理的条件逐步呈现。现有的配变监测系统只有综合配变的物理量测和配变设备的运行信息，缺少集中器对电能表数据采集及系统分析功能，较难实现类似用电信息采集系统具有的电能质量智能研判、计量故障在线分析等功能。因此，借助用电信息采集系统实现配电网电能质量判定技术，可作为电能质量状态信息判断的有益补充，与国网公司构建以信息化、自动化、互动化为特征的坚强智能电网战略的发展目标完全一致[4-6]。按照电网信息化管理的要求，利用已有的用电信息采集平台，向电能质量监测系统提供分析数据，为中低压配电网电能质量高级应用提供数据支撑。

1 用电信息采集技术

1.1 用电信息采集主站接口设计

用电信息采集系统与电能质量监测系统接口采用数据中心结合数据交换的集成架构模式，实现系统之间横向数据交互需求。这种方式适用于大数据量（百万条级）的接入方式[7-8]。交互接口架构设计如图1所示。

图1 交互接口架构设计图Fig.1 The design diagram of interactive interface architecture

通过基于SOA架构的企业服务总线实现电能质量监测系统与用电信息采集系统间的交互，主站系统的相关接口服务采用动态封装方式在企业服务总线（ESB）中注册成Web service服务[9]，以便用电信息采集主站灵活便捷地在服务总线中获取相关资源信息，总线的代理服务通过调用已注册的用电信息采集主站接口服务，实现电能质量判定数据的传送。

1.2 电能质量数据采集

数据采集是用电信息采集系统的重要功能。采集对象包括专、公用变压器与居民用户表的用电信息，采集数据包括底码、增量、费率电量等电能数据和电压、电流、有功、无功等负荷数据、采集终端工况数据。近年来随着用电信息采集技术的快速发展，数据采集功能得到了较大提升，其采集数据积分周期可达15 min，同时通过通信通道将采集数据定时返回主站，提供的Web数据查询、统计分析、运维管控及计量设备在线监测等功能为管理部门带来了用电计量专业的管理创新。依据国家标准的电能质量指标，对监测点进行高频度采集，为电能质量的判断提供数据分析基础。

2 电能质量监测的基本原理

2.1 基于用电信息采集的电能质量判定指标

通常优质供电包括电压质量、电流质量、供电质量和用电质量。而电能质量好坏的判断依据是由三相不平衡、电压波动与闪变、电压及频率的偏差、瞬时或暂态过电压、波形畸变（谐波）、电压暂降暂升、中断以及供电连续性等直接物理量组成。这些物理量存在其合理取值范围；通过数学方法对直接物理量进行推导得到的计算量也能充分反映电能质量的优劣，同时其受电网运行及元件的影响，伴随物理量的波动而变化。

对电能质量数据判定方法需要基于对测试点参数的分析，如基准电压、基准电流、基准功率、短路容量等，确定其取值范围，并在此基础上对数据进行异常判定。

利用生产现场可采集的数据，结合用电信息采集系统的数据项采集范围，可对电压偏差、电流偏差、三相电压不平衡度进行指标分析与判定。

2.2 建立基于中间型梯形隶属度函数模糊模型

针对电压、电流偏差和三相不平衡偏差指标做一个模糊处理，当偏差等于0或者无限趋于0时，认为电能质量良好。结合实际情形分析，这些无规律的偏差会在零值附近波动，同时大概率性地靠近零值。以此可以引入中间型梯形隶属函数作为数学模型，当其隶属度为1时，偏差指标无限接近零的区域，电能质量水平优良。

2.2.1 电压偏差隶属度模型

电压偏差指标由两种情况决定：一是连续产生电压偏差的时间；二是电压偏差的百分比。用模糊语言来表述分别是“连续产生的时间很短”和“电压偏差很小”的隶属度函数，可得公式（1）和（2）。

式中：TΔU1、TΔU2为常数；TΔU为产生电压偏差的连续时间。

式中：U1、U2为常数；ΔU为电压偏差百分数。

由于电流偏差与电压偏差的隶属性相似，所以它们公式相通。

2.2.2 三相电压不平衡隶属度模型

以下是三相电压不平衡的隶属度函数的公式：

式中：TδU3、TδU4。为常数；TδU为电压偏差的持续时间。

式中：U3、U4为常数；δU为电压偏差的百分数。

2.3 建立电能质量模糊等级

图2为基于模糊数学方法建立电能质量判定的流程图。

图2 模糊化判定电能质量的流程Fig.2 The process of fuzzy judgment of power quality

把实际采集的数据代入电压偏差隶属度模型到相应的隶属度集合，通过将表征电能质量状态的隶属度做求积运算，可从数学角度反映电能质量的整体综合情况：

因此，得到两隶属度的模糊集合为

式中：μVDk表示电压偏差指标良好的第k个隶属度。

在判定范围内，对其算数做平均值运算：

同理可得电流偏差、不平衡的隶属度分别为μCD、μBP。以此推导出指标聚类隶属度的集合Q。

参照国际通行的电能质量规范或国内制定的行业标准，通过式（8）推导出隶属度集Q，对隶属度集的等级进行判定。可将其分为3个类别标准，依次为优（Q1）、合格（Q2）、不合格（Q3），表1给出了Ql到Q3类别标准的范围取值。

表1 3个隶属度类别的范围Tab.1 The scope of the three categories of membership degree

利用择近原则，可以判断Q点电能质量等级的所属。择近原则表述为：假设一个样本库由i个模糊子集的模型U={A1，A2，．．．，Ai}组成，存在待判定对象B且为模糊集，求解B与本库中的哪一个子集最接近，即为模糊集的择近方法。用N（B，A）表示B和A的贴近度，分别采用“Cityblock”距离、海明距离以及欧式距离方法实现贴近度的求解[14]，最终可解决两个模糊集之间的距离问题，其定义如下：

由此，得出贴近度公式：

式中：m为元素的总个数。

按照上述贴近度求解方法，可推算出贴近度N（Q，Q1）、N（Q，Q2）、N（Q，Q3），设QM∈{Q1，Q2，Q3}为贴近度值最大，则电能质量表征点Q属于QM级。

3 电能质量判断方法的实现

利用模糊数学方法对其进行等级的划分。首先建立梯形隶属度函数模型，对电能质量的各项指标进行模糊化处理，其次依据电能质量的相关标准，定义分级标准并设定隶属度集的等级；最后针对已给定的等级与隶属度集，通过择近方法求解2个监测点之间的贴近度，从而确定电能质量的水平。通过实际测验可见，该方法不仅针对监测点测算了电能质量的整体优劣，而且实现了判断指标的典型性代表，极大地降低了精准可靠地综合判定电能质量的难度。

图3为利用上述模糊模型判定电能质量的具体步骤。

图3 电能质量判定的步骤图Fig.3 The step diagram of power quality judgment

由于数据采集的间隔时间为15 min，分别对15 min采集数据构建隶属度模型，得出相应的持续时间、电压偏差隶属度值；对各个指标的隶属度值进行模糊化集合处理，组成隶属度集；根据待测的两个模拟监测点（A，B）的模糊集，结合给定的样本模糊等级（其中样本模糊集是根据通行标准给定的等级），计算监测点的贴进度。

表2 待测的2个模糊集和给定样本模糊集Tab.2 The two fuzzy sets to be measured and the given sample of fuzzy sets

求解贴近度如下：

表3所提供的计算值为给定样本模糊等级与模拟监测点的电能质量各指标隶属度求取贴近度所得。显然，模拟监测点A的贴近度计算值以N（Q，Q1）为最大，更接近于Q1等级，由此可判出电能质量水平为“优”；而模拟监测点B的电能质量和样本集中给定的Q3等级最为接近，则为“不合格”水平。

表3 模拟监测点贴近度计算值（“Cityblock”距离）Tab.3 The calculation value of the close degree of simulation monitoring points

4 应用成效分析

陕西、新疆等地区电力公司分别对用电信息采集系统支撑配电网电能质量判定模块进行了建设与应用，取得了良好的应用效果。

4.1 电能质量实时监测，增强配电网安全运行能力

通过对配电网负荷、电压及电流等电能质量指标的在线监测，为公司分析配电网电能质量与供电可靠性、配电网规划及改造提供决策依据。

典型案例：

陕西某地市公司通过用电信息采集系统对辖区电能质量数据的采集，实时分析与监测配电网运行异常、快速定位故障点，并将分析结果及时推送配电网相关系统，确保电压、电流、功率因数等电气量保持在配电网合理地运行指标范围内，避免由电压和功率因数极低造成电网高损耗，因电压骤升导致电气设备损坏和电网绝缘。同时，降低线损后减少供电企业和用户的经济损失。项目的应用提升了区域电压的质量，用户端供电电压的合格率由90.1%提至97.2%，不对称负荷引起的三相不平衡度由23%降至11%，综合线损率由8.9%下降3个百分点。

4.2 用电异常智能诊断，降低电力运营风险

通过对计量装置电能质量指标的智能诊断，实现对电表倒走、反向电量异常等窃电嫌疑与用电超容、电流越限等违约用电的监控预警。同时，规避因计量异常导致的用户投诉，提高用电服务水平。

典型案例：

以新疆某地市公司提供的数据来看，对于用户的不规范用电、违约用电和窃电情况，电力公司的用电计量、稽查人员利用系统功能，及时发现并主动采取措施，维护公司合法利益，保障电网稳健运行。通过对配电网变压器停电分析，抢修响应时间由18 min缩短至10 min。截至2016年下半年，累计发现各类异常90 401个，处理故障设备5 210台，查处窃电、违约用电电量360万kW·h，挽回经济损失高达两千余万元。

5 结语

配电网电能质量判定技术依托用电信息采集系统，实现了对配电网电能质量的诊断定位和辅助决策支持高级应用功能，已成为一种有效的电能质量辅助分析管理手段。通过把电能质量判定情况反馈给其他电能质量监测系统，为及时发现、评价用电质量并高效治理电能问题提供有力保障，在供电服务水平大幅提升的同时，电能质量治理成本得到了较大幅度的下降。当前，在陕西、新疆等多个地区的综合治理低电压工作中充分实践了基于用电信息采集系统的配电网电能质量判定技术，现场应用表明：其在低电压专项治理上，判断准确、决策及时。

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（编辑 徐花荣）

Research of Power Quality Judgment Technology for Distribution Network Based on Electricity Consumer Information Acquisition System

WU Wenguang1，DU Feng2，LI Junchen3，ZHANG Liang1，LIU Yunfeng4，QIN Chen5
（1.State Grid Electric Power Research Institute，NARI Group Corporation，Nanjing 211106，Jiangsu，China；2.State Grid Xi’an Power Supply Company，Xi’an 710048，Shaanxi，China；3.State Grid Shaanxi Electric Power Research institute，Xi’an 710048，Shaanxi，China；4.State Grid Xinjiang Aletai Power Supply Company，Aletai 836599，Xinjiang，China；5.College of Energy and Electrical Engineering，Hohai University，Nanjing 210098，Jiangsu，China）

As the current monitoring of distribution network automation is limited in its monitoring means,to strengthen the ability of fault diagnosis,this paper presents a new approach to realize the comprehensive analysis and evaluation of the power quality information of distribution networks. Based on advantages of the full-collection and full-coverage of the power consumption information acquisition in the medium and low voltage power consumption information,through the special transformer acquisition terminal which realizes the real-time acquisition and monitoring of power,voltage current and other data of customers,by means of the fuzzy mathematical method ofthe intermediate trapezoidalmembership function,the comprehensive grades of power quality are evaluated.The actual application suggests that the technology proposed in this paper can provide effective evidence for fast locating of the faults in distribution network and offer support for the assistant decision making for power supply companies to judge the power quality problems scientifically and timely．

electricity consumer information acquisition;power quality;fuzzy algorithm;comprehensive judgment．

2015-09-20。

武文广（1981—），男，硕士，工程师，从事用电信息采集系统及相关产品需求分析、系统设计工作。

杜 峰（1975—），男，国网西安供电公司调度运行班主管，从事电力自动化专业运维工作。

李俊臣（1988—），男，硕士，工程师，从事电力自动化系统方面研究。

刘运锋（1984—），男，国网新疆阿勒泰供电公司营销项目管理专责，从事用电计量专业运维工作。

秦 晨（1992—），女，硕士，研究方向为无线传感器网络充电规划、智能用电技术。

1674-3814（2017）05-0069-05

TM769

A

国家自然科学基金项目（51107032）。

Project Supported by the National Natural Science Foundation of China（51107032）.