非线性负载下的智能用电功率因数补偿控制技术

陈玉祥

（中泰正信工程管理咨询有限公司，黑龙江 哈尔滨 150025）

0 引 言

功率因数是智能用电系统中的一个重要技术数据，是衡量智能用电设备效率高低的系数，在一定的电压与功率下，功率因数越高，则表示智能用电设备的效率越高，功耗越小。具体而言，功率因数的大小直接关系到智能用电效果，其主要与电路的负载性质有关。随着社会经济的快速发展，智能用电逐渐向时间长、负荷高、负载大的趋势发展，智能用电设备在长时间高负荷、超负载的运行情况下会产生谐波电流，从而使智能用电设备电压异常波动，进而使智能用电功率因数下降。如果智能用电功率因数得不到及时的补充控制，就会造成智能用电系统运行失稳，并且会提高智能用电能耗。根据国家对智能用电功率因数的要求以及节能减排的趋势，对智能用电功率因数进行补偿的控制意义重大。通过对智能用电功率因数补偿控制，降低智能用电负载率，减轻用电线路负荷，提高智能用电系统的稳定性与安全性，减少智能用电费用支出。但是，国内关于智能用电功率因数补偿控制研究的起步比较晚，相关技术与理论还不够成熟，目前现行的技术未考虑非线性负载因素对智能用电功率因数的影响，在实际应用中对于用电功率因数补偿与理想数值存在较大的差距，从而导致控制后智能用电功率因数仍然较低，无功功率较高，无法满足实际需求，为此提出非线性负载下的智能用电功率因数补偿控制技术。

1 智能用电负载电压、电流信号的提取及处理

智能用电功率因数的大小与负载情况下智能用电电流和电压信号有关，因此对于功率因数补偿控制的首要步骤是提取到智能用电负载电压、电流信号。此次采用无线传感技术对负载信号进行采集，选择IGHFA-A4F4A 电流传感器与IHFAA-F4A7 电压传感器作为信号采集器，将传感器采用串并联的方式接入智能用电总线上，根据实际情况设定传感器参数，其中包括无线脉冲信号发射频率、扫描周期以及扫描范围[1]。利用无线蓝牙将扫描到的负载电压信号与电流信号上传到计算机，并将负载电流、电压信号转化为与其相同的电压信号，即转换后的电压信号为正弦周期性电压信号，再将转换后的信号通过过零比较器转换为低电平、高电平2 种信号（将负载电压正弦周期性信号的正值转化为低电平信号；将负载电流正弦周期性信号的负值转化为高电平信号），以此实现对智能用电负载电压、电流信号的提取及处理。

2 非线性负载下功率补偿容量估算

利用提取到的非线性负载下智能用电电流信号与电压信号，可以得到非线性负载下的智能用电功率，计算公式为

式中：P为非线性负载下的智能用电功率；U为非线性负载下的智能用电电流信号；I为非线性负载下的智能用电电压信号[2]。

根据实际情况和补偿控制需求，设定一个理想状态下补充后的智能用电功率因数值，根据非线性负载下的智能用电功率即可确定智能用电补偿的容量为

式中：H为智能用电补偿容量；ε*为理想状态下补充后的智能用电功率因数值，通常情况下取值为1；ε为当前智能用电功率因数[3]。ε可根据智能用电无功补充容量穿透率计算得到，智能用电无功补充容量穿透率的计算公式为

式中：B为智能用电无功补充容量穿透率；Q为智能用电配置的无功补偿总容量；L为智能用电设备的总容量[4]。

智能用电功率因数与穿透率有直接关系，对于每一个智能用电而言，根据智能用电容量与负载情况，合理配置智能用电无功补偿容量可以提高智能用电的经济运行效益，但是智能用电在不同负荷时段的功率因数有所不同，因此此次定义智能用电在高峰时段、尖峰时段、平时段以及低谷时段4 个不同负荷时段的智能用电功率因数与穿透率之间的灵敏度值。该数值反映出智能用电功率因数补偿控制与无功补偿值之间的数学关系，由此可以计算出智能用电功率因数值，其计算公式为

式中：δ1、δ2、δ3、δ4分别为智能用电在高峰时段、尖峰时段、平时段以及低谷时段的智能用电功率因数补偿控制与无功补偿值之间的灵敏度[5]。将式（4）代入式（2）即可得到非线性负载下功率补偿容量值。

考虑到有些时候无法提取到非线性负载下的智能用电电压值，因此利用提取到的非线性负载下智能用电电流信号计算得到智能用电负载率，其计算公式为

式中：μ为智能用电负载率；I1为非线性负载下智能用电电流；I2为智能用电额定电流；Ir为智能用电空载电流[6]。根据负载率与智能用电功率之间的线性关系，可以得到智能用电功率值为

式中：P*为智能用电额定功率；η为对应负载率下的智能用电效率[7]。将式（6）代到式（2），即可得到非线性负载下功率补偿容量。

3 功率因数补充控制

当智能用电电源被切断后，在惯性作用下智能用电电机会保持一段时间的转动，其被称为空载。智能用电空载也会导致智能用电功率因数下降，因此由式（2）估算得到的H存在误差，为了保证智能用电功率补偿控制的精度，对H量值进行误差修正。假设空载情况下的智能用电功率补偿容量为Her，通常情况下会按照0.9 倍的空载电流计算Her，其计算公式为

式中：Ue为智能用电额定电压[8]。

修正后的智能用电功率补偿容量为

式中：Hry为修正后的智能用电功率补偿容量[9]。根据控制需求此次采用IUFAS-47FA 控制器，将提取到的非线性负载情况下的智能用电电流、电压信号作为控制器的输入向量[10]。并将修正后的智能用电功率补偿容量Hry作为控制器输出向量，将控制器与智能用电电机连接，控制器根据式（8）计算得到的Hry对智能用电功率补偿，以此提高智能用电功率因数，进而实现了非线性负载下的智能用电功率因数补偿控制。

4 实验论证

4.1 实验准备与设计

完成上述非线性负载下的智能用电功率因数补偿控制技术后，为实现对设计技术在实际应用中控制效果的检验，以下将采用对比实验的方式对设计技术的适用性与可行性进行检验。以某智能用电设备为实验对象，该智能用电设备的型号为KHDAW-AS5F8，额定电压为5.56 kV，额定有功功率为1 856.46 kW，额定效率为99.99%，额定电流为220.55 A。利用本文设计技术对智能用电功率因数进行补偿控制，为了使实验数据和实验结果具有一定的说明性与可靠性，选择2 种现行技术作为比较对象，分别为基于可编辑逻辑控制器的控制技术和基于模糊数学理论的控制技术，以下分别用传统技术1 与传统技术2 表示。利用式（1）～式（8）计算得到智能用电功率补偿，控制情况具体如表1 所示。

表1 智能用电功率补偿容量表

本文所设计的技术基本可以完成用电功率因数补偿控制任务，以下将对具体补偿控制效果进行检验。

4.2 实验结果与讨论

此次实验以控制后的功率因数为3 种技术控制效果的评价指标，以非线性负载率为变量，以非线性负载率的10%为一个挡位，使用电子表格记录智能用电功率因素补偿控制后的功率因数数值，具体如表2 所示。

表2 3 种技术应用下用电功率因数对比

从表2 中数据可以看出，在本次实验中，设计技术应用下的智能用电功率因数相对比较高，虽然3种技术的功率因数均随着非线性负载率的增大而减小，但是设计技术功率因数减小的比例比较小，并且始终都高于2 种传统技术。

5 结 论

功率因数补偿控制作为智能用电管理与控制的一个重要环节，此次从非线性负载角度出发，对智能用电功率因数补偿控制技术进行了设计，有效提高了智能用电功率因数，降低了智能用电无功功率，实现了对传统技术的优化与创新，并对智能用电功率因数补偿控制理论的补充与完善。此外，此次研究为非线性负载下的智能用电功率因数补偿控制提供了技术支撑，还有助于提高智能用电功率因数补偿控制技术水平以及自动化与智能化水平，具有一定的研究价值。