譚萬禹，金 月，張 紅，宋 雯

（1.長春工程學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院；2.配電自動(dòng)化高校研究中心，長春130012）3.東北電力大學(xué)，吉林省 吉林市132012；4.國網(wǎng)通化供電公司，吉林 通化134000）

0 引言

電能質(zhì)量（Power Quality）從嚴(yán)格意義上講，衡量電能質(zhì)量的主要指標(biāo)有電壓、頻率和波形。從普遍意義上指優(yōu)質(zhì)供電，包括電壓質(zhì)量、電流質(zhì)量、供電質(zhì)量和用電質(zhì)量。電能質(zhì)量即電力系統(tǒng)中電能的質(zhì)量，理想的電能應(yīng)該是完整對稱的正弦波。一些因素會(huì)使波形發(fā)生偏離對稱正弦，由此便產(chǎn)生了電能質(zhì)量問題。一方面我們研究存在哪些影響因素會(huì)導(dǎo)致電能質(zhì)量問題，另一方面需要研究這些因素會(huì)導(dǎo)致哪些方面的問題。隨著電力工業(yè)的快速發(fā)展，越來越多的電子裝置和沖擊性負(fù)荷的廣泛使用，由此引起的電能質(zhì)量問題越來越嚴(yán)重。對于電能質(zhì)量檢測的研究，有助于提前捕獲故障信號，從而提醒工作人員在故障發(fā)生之前對設(shè)備進(jìn)行調(diào)整和檢修。

1 研究背景及意義

在電力系統(tǒng)中，電能質(zhì)量是電氣工程師及用戶們最為關(guān)心的指標(biāo)。這正是因?yàn)殡娔苜|(zhì)量的好壞，決定了用戶用電效率，同時(shí)也與衡量一個(gè)國家發(fā)展水平和整體經(jīng)濟(jì)水平有著至關(guān)重要的聯(lián)系。與此同時(shí)，如何將電能質(zhì)量始終保持在一個(gè)較高的水平上是電力研究者們最為首要的任務(wù)，在人們正常的生活中有著非常重要的意義。

近年來，非線性電子控件和以微處理器為基礎(chǔ)設(shè)備的負(fù)載器件的廣泛使用，從而導(dǎo)致出現(xiàn)了越來越多的電壓擾動(dòng)，也使電能質(zhì)量問題變得尤為突出。在電能質(zhì)量問題中，電壓、電流和頻率偏差將導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)錯(cuò)誤，有可能對儀器和負(fù)載產(chǎn)生永久性的傷害，以及電力不穩(wěn)、器件使用壽命變短。使用過多的電氣設(shè)備將影響電能使用效率，電氣性能和用戶用電，這導(dǎo)致了人們對電力事業(yè)的擔(dān)憂。同時(shí)，也會(huì)因?yàn)榇罅康碾娔苜|(zhì)量問題增加過多的花費(fèi)，增大了用電成本。因此，一個(gè)有效的檢測電能質(zhì)量的方法對于整個(gè)電力事業(yè)和用戶都具有實(shí)用價(jià)值。

（1）對電能質(zhì)量信號進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控及檢測有助于相關(guān)電力工作人員實(shí)時(shí)掌握電能使用情況，也可將獲得的數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)以備以后為研究提供大量的歷史數(shù)據(jù)。

（2）對電能質(zhì)量進(jìn)行檢測，能使研究人員獲得系統(tǒng)參數(shù)，從而了解整個(gè)電力系統(tǒng)中電能質(zhì)量的基本水平，以此了解電力系統(tǒng)運(yùn)行狀況，為研究高效的電能質(zhì)量做基礎(chǔ)。

（3）通過連續(xù)記錄、存儲(chǔ)和累計(jì)電能質(zhì)量信息，在電力系統(tǒng)和用戶負(fù)載失效之前提醒工作人員對供、用電設(shè)施的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整和預(yù)防檢修。

2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

近年來，國內(nèi)外電力研究人員對電能質(zhì)量問題展開了大量的研究，這其中包括電能質(zhì)量擾動(dòng)識別、定位、分類以及建立擾動(dòng)信號數(shù)學(xué)模型等。在電能質(zhì)量研究中，以信號數(shù)字處理技術(shù)為基礎(chǔ)的分析方法得到了廣泛的應(yīng)用，而如何快速準(zhǔn)確地捕捉擾動(dòng)信號也是其研究方向之一，對于各國的研究團(tuán)隊(duì)對電能質(zhì)量檢測研究分析方法，總結(jié)起來有以下幾種方法：時(shí)域仿真法、頻域分析法以及基于變換法。

2.1 時(shí)域仿真法

在諸多方法中，時(shí)域仿真方法是應(yīng)用最為廣泛和最基礎(chǔ)的一種方法，它主要是通過時(shí)域仿真演算算法程序?qū)﹄娔苜|(zhì)量擾動(dòng)信號進(jìn)行仿真研究。由于大部分?jǐn)_動(dòng)信號持續(xù)時(shí)間短、閃變快以及不平穩(wěn)等因素，對其進(jìn)行頻譜分析較為難實(shí)現(xiàn)，故時(shí)域仿真方法填補(bǔ)了頻域仿真的缺憾而被廣泛應(yīng)用。目前較常用的時(shí)域仿真軟件程序有EMTP、EMTDC、ATP、NETOMAC等電能質(zhì)量系統(tǒng)暫態(tài)仿真應(yīng)用軟件和SPICE、PSPOCE、SABER等電力電子電路仿真應(yīng)用程序。這些仿真軟件可以建立相應(yīng)的系統(tǒng)模型，并分析電力電網(wǎng)采集的數(shù)據(jù)，但是這種方法所存在的缺點(diǎn)也較為明顯，其仿真最大頻率受其步長的限制，并且還需要提前設(shè)置好系統(tǒng)的仿真頻率范圍，若超出該范圍將不能準(zhǔn)確檢測出奇異信號。

2.2 頻域分析方法

該方法主要用于電能質(zhì)量中諧波問題的研究檢測，主要研究方法包括頻率偏差和諧波潮流計(jì)算等。頻域分析法的關(guān)鍵之處是在于建立關(guān)系方程式。在電力系統(tǒng)中，通過解析矢量電壓和矢量電流之間的關(guān)系方程式而得到相應(yīng)的計(jì)算需求結(jié)果。文獻(xiàn)［1］提出一種混合諧波潮流計(jì)算方法，該方法充分考慮了非線性負(fù)載控制系統(tǒng)對電能質(zhì)量的影響，并且可以計(jì)算電網(wǎng)中電能質(zhì)量參數(shù)，其缺點(diǎn)是計(jì)算量太大，方程求解難度高。文獻(xiàn)［2］提出諧波潮流的解耦算法，該方法減少了計(jì)算量，收斂可靠，節(jié)省內(nèi)存，但是其計(jì)算精度還有待考證。

2.3 基于變換方法

基于變換方法主要是指通過數(shù)學(xué)變換來研究電能質(zhì)量擾動(dòng)問題，而基于變換方法中最具有代表性的方法為傅里葉變換法、小波變換法、S變換法和Hilbert－Hang變換法。

2.3.1 傅里葉變換法

傅里葉變換（Fourier Transform，F(xiàn)T）是一種最經(jīng)典的方法，它將信號的時(shí)域和頻域連接起來，而擾動(dòng)信號通常具有很寬的頻譜，而傅里葉變換能提取平穩(wěn)擾動(dòng)信號的幅值和初相角，并通過該擾動(dòng)信號的幅頻特性表征出來。FT的正交完備等特點(diǎn)使得其在電能質(zhì)量擾動(dòng)分析檢測中得到廣泛應(yīng)用，但是在使用該方法時(shí)必須滿足以下2個(gè)條件：

（1）必須滿足采用定理，即采樣頻率fs是最高頻率的2倍以上；

（2）要求被分析的擾動(dòng)信號波形是隨周期變化的穩(wěn)態(tài)波形。

故擾動(dòng)波形不滿足上述2個(gè)條件時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生“頻譜泄露”和“旁瓣”現(xiàn)象。對整個(gè)電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測分析產(chǎn)生誤差。文獻(xiàn)［3］提出一種利用相位差校正信號頻率來回復(fù)實(shí)際頻譜的改進(jìn)算法，避免了常用加窗插值等算法來提高計(jì)算精度，在實(shí)際應(yīng)用方面有較大的優(yōu)勢。文獻(xiàn)［4］提出一種通過若干Nuttal窗自卷積運(yùn)算得到新型窗函數(shù)——Nuttal自卷積窗，該自卷積窗能較好地抑制頻譜泄露，改進(jìn)的FFT算法能對結(jié)果進(jìn)行有效修正，優(yōu)于經(jīng)典函數(shù)窗。

2.3.2 小波變換法

小波變換（Wavelet Transform，WT）是傅里葉變換的發(fā)展，是一種自適應(yīng)的時(shí)頻分析方法，具有多分辨分析功能，它可根據(jù)頻率的高低自動(dòng)調(diào)節(jié)窗口大小，克服了傅里葉變換只能分析平穩(wěn)信號的缺點(diǎn)。

近年來，為了克服傅里葉變換的局限性，從而引入了小波變換。它的基本原理是在時(shí)域范圍內(nèi)（與頻率相對而言）分解信號，小波變換能提供一個(gè)統(tǒng)一的框架用于信號處理。傅里葉變換是一個(gè)固定的窗用于不同的頻率，而小波變換與之相反，在低頻階段用長窗處理。因此，小波變換在識別局部瞬態(tài)的細(xì)節(jié)比傅里葉變換好，使用這種技術(shù)能更好地檢測非平穩(wěn)擾動(dòng)的特點(diǎn)。然而，小波變換使用的采樣數(shù)據(jù)的信號是包含了一段確定時(shí)間內(nèi)顯示的信號周期特性。因此，擾動(dòng)信息的提取要求使用一個(gè)足夠長的窗口和一個(gè)較高的采樣頻率來確保能夠提取到細(xì)節(jié)，這不但增加了計(jì)算量，還提高了技術(shù)難度。

小波變換特別適用于分析電能質(zhì)量擾動(dòng)中含有非平穩(wěn)信號的分析。小波變換能對不同頻率范圍內(nèi)的擾動(dòng)信號進(jìn)行多分辨逐次序分解細(xì)化采樣步數(shù)，從而可以考慮分析擾動(dòng)波形上的任何信號信息，并且能很好地處理突變信號及微小瞬變波動(dòng)。文獻(xiàn)［5］中Santoso是最早一位提出將小波變換用于電能質(zhì)量檢測研究的科學(xué)家，仿真結(jié)果表明小波變換能有效地對電能質(zhì)量擾動(dòng)信號進(jìn)行識別和定位。但是Santoso沒有考慮不同的小波母函數(shù)對檢測結(jié)果的影響。文獻(xiàn)［6］采用小波變換的多分辨分解原理對電能質(zhì)量擾動(dòng)進(jìn)行識別分類，仿真結(jié)果表明該方法對于電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測有較好的穩(wěn)定性。

2.3.3 S變換法

由Stockwelle提出的S變換（S－Transform）是一種繼承了小波變換和傅里葉變換的一種新的時(shí)頻域分析方法，它不僅能客服傅里葉變換窗寬度和高度不變的缺點(diǎn)，還具有小波基不需要滿足容許性的條件。而在近幾年中，S變換才慢慢被應(yīng)用到電能質(zhì)量的問題來進(jìn)行研究。文獻(xiàn)［7］利用S變換對暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)如電壓暫升、電壓暫降和電壓中斷等信號進(jìn)行識別，仿真結(jié)果表明該方法具有較好的識別性。S變換的檢測精度與信噪比值相關(guān)性很大，故不能保證高精度分類。

2.3.4 Hilbert－Huang變換法

Hilbert－Hang Transform（HHT）是由 Norden E Huang在1998年最早提出來用于處理非平穩(wěn)信號的一種新方法。文獻(xiàn)［8］利用EMD（Empirical Mode Decomposition）模態(tài)分解和HHT混合方法對電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測進(jìn)行識別，結(jié)果表明該方法適用于處理電能質(zhì)量擾動(dòng)的非平穩(wěn)信號。HHT自身計(jì)算量大，而且對噪聲敏感，檢測前需進(jìn)行濾波處理，增加了算法的復(fù)雜度。

3 總結(jié)

本文系統(tǒng)地總結(jié)了關(guān)于電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測的國內(nèi)外研究方法，列舉了具有代表的幾種方法：時(shí)域仿真法、頻域分析方法以及基于變換域法。其中基于變換域方法主要有傅里葉變換法、小波變換法、S變換法以及Hilbert－Huang變換法。這些方法使得電能質(zhì)量問題研究取得了巨大的進(jìn)步，在電能質(zhì)量問題上有著廣泛的應(yīng)用。但是對于電能質(zhì)量問題的研究還存在著一些不足，如算法煩瑣、計(jì)算量大、運(yùn)行速度慢等因素使得研究人員們還需在電能質(zhì)量問題上進(jìn)行進(jìn)一步研究。對于電能質(zhì)量問題的研究趨勢可以從以下幾個(gè)方向繼續(xù)深入研究：

（1）變換方法與人工智能的結(jié)合，如小波變換與神經(jīng)網(wǎng)路、專家算法及模式識別等方法的結(jié)合也將是一種趨勢。通過結(jié)合人工智能，提高計(jì)算速度減少算法的煩瑣。

（2）變換方法之間的結(jié)合，如快速傅里葉變換與小波方法的結(jié)合等，提取各自算法的優(yōu)點(diǎn)，彌補(bǔ)單一算法的不足。

（3）與新興學(xué)科的結(jié)合，如小波變換與遺傳、蟻群等算法的結(jié)合，由于新興算法的快速簡潔，可以提高對電能質(zhì)量擾動(dòng)算法的計(jì)算效率，這也將是一個(gè)新的研究方向。

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