武文廣，杜峰，李俊臣，張良，劉運鋒，秦晨

（1．南瑞集團公司國網(wǎng)電力科學(xué)研究院，江蘇南京 211106；2．國網(wǎng)西安供電公司，陜西西安 710048；3．國網(wǎng)陜西省電力公司電力科學(xué)研究院，陜西西安 710048；4．國網(wǎng)阿勒泰供電公司，新疆阿勒泰 836599；5．河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，江蘇南京 210098）

依托用電信息采集系統(tǒng)的配電網(wǎng)電能質(zhì)量判定技術(shù)研究

武文廣1，杜峰2，李俊臣3，張良1，劉運鋒4，秦晨5

（1．南瑞集團公司國網(wǎng)電力科學(xué)研究院，江蘇南京 211106；2．國網(wǎng)西安供電公司，陜西西安 710048；3．國網(wǎng)陜西省電力公司電力科學(xué)研究院，陜西西安 710048；4．國網(wǎng)阿勒泰供電公司，新疆阿勒泰 836599；5．河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，江蘇南京 210098）

當(dāng)前配電網(wǎng)自動化監(jiān)控手段有限，為強化配電網(wǎng)故障診斷的能力，依托用電信息采集系統(tǒng)在中低壓用電信息全采集、全覆蓋的優(yōu)勢，通過專變采集終端對用電用戶功率、電壓、電流等數(shù)據(jù)進行實時采集與監(jiān)測，借助中間型梯形隸屬度函數(shù)的模糊數(shù)學(xué)方法，評定電能質(zhì)量的綜合等級，實現(xiàn)配電網(wǎng)電能質(zhì)量信息的綜合分析與評價。應(yīng)用表明，該技術(shù)為配電網(wǎng)故障的快速診斷定位提供了有效依據(jù)，為供電企業(yè)及時、科學(xué)地判斷電能質(zhì)量問題提供輔助決策支持。

用電信息采集；電能質(zhì)量；模糊算法；綜合判定

作為當(dāng)今世界上依賴度較高的重要能源之一，電能是一種既經(jīng)濟、清潔又容易轉(zhuǎn)換的二次能源，廣泛應(yīng)用在國民經(jīng)濟發(fā)展中[1]。隨著科學(xué)技術(shù)與工業(yè)生產(chǎn)的相促發(fā)展，非線性與沖擊性負(fù)載在配電網(wǎng)中時常出現(xiàn)，導(dǎo)致配電網(wǎng)電壓的驟升驟降、諧波、長短時閃變等各類電能質(zhì)量問題頻繁發(fā)生，給電壓敏感性強的工業(yè)設(shè)備的正常運轉(zhuǎn)帶來了諸多不利影響，甚至給社會的生產(chǎn)生活帶來巨大的經(jīng)濟損失[2-3]。而電能質(zhì)量的定義包括電力系統(tǒng)對用電側(cè)的供電質(zhì)量和用電側(cè)對電力系統(tǒng)的干擾水平。如何有效監(jiān)測電網(wǎng)的電能質(zhì)量，已經(jīng)成為亟需解決的專業(yè)性難題。

目前，電力用戶用電信息采集系統(tǒng)經(jīng)過長期的發(fā)展與應(yīng)用，不僅采集了用戶的電量數(shù)據(jù)，而且采集的數(shù)據(jù)項逐漸增多，已具備對用戶的電壓、電流示值及功率因數(shù)、三相不平衡等直接物理量信息進行快速采集的能力，用戶電能質(zhì)量的實時分析和治理的條件逐步呈現(xiàn)?，F(xiàn)有的配變監(jiān)測系統(tǒng)只有綜合配變的物理量測和配變設(shè)備的運行信息，缺少集中器對電能表數(shù)據(jù)采集及系統(tǒng)分析功能，較難實現(xiàn)類似用電信息采集系統(tǒng)具有的電能質(zhì)量智能研判、計量故障在線分析等功能。因此，借助用電信息采集系統(tǒng)實現(xiàn)配電網(wǎng)電能質(zhì)量判定技術(shù)，可作為電能質(zhì)量狀態(tài)信息判斷的有益補充，與國網(wǎng)公司構(gòu)建以信息化、自動化、互動化為特征的堅強智能電網(wǎng)戰(zhàn)略的發(fā)展目標(biāo)完全一致[4-6]。按照電網(wǎng)信息化管理的要求，利用已有的用電信息采集平臺，向電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)提供分析數(shù)據(jù)，為中低壓配電網(wǎng)電能質(zhì)量高級應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐。

1 用電信息采集技術(shù)

1.1 用電信息采集主站接口設(shè)計

用電信息采集系統(tǒng)與電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)接口采用數(shù)據(jù)中心結(jié)合數(shù)據(jù)交換的集成架構(gòu)模式，實現(xiàn)系統(tǒng)之間橫向數(shù)據(jù)交互需求。這種方式適用于大數(shù)據(jù)量（百萬條級）的接入方式[7-8]。交互接口架構(gòu)設(shè)計如圖1所示。

圖1 交互接口架構(gòu)設(shè)計圖Fig.1 The design diagram of interactive interface architecture

通過基于SOA架構(gòu)的企業(yè)服務(wù)總線實現(xiàn)電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)與用電信息采集系統(tǒng)間的交互，主站系統(tǒng)的相關(guān)接口服務(wù)采用動態(tài)封裝方式在企業(yè)服務(wù)總線（ESB）中注冊成Web service服務(wù)[9]，以便用電信息采集主站靈活便捷地在服務(wù)總線中獲取相關(guān)資源信息，總線的代理服務(wù)通過調(diào)用已注冊的用電信息采集主站接口服務(wù)，實現(xiàn)電能質(zhì)量判定數(shù)據(jù)的傳送。

1.2 電能質(zhì)量數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集是用電信息采集系統(tǒng)的重要功能。采集對象包括專、公用變壓器與居民用戶表的用電信息，采集數(shù)據(jù)包括底碼、增量、費率電量等電能數(shù)據(jù)和電壓、電流、有功、無功等負(fù)荷數(shù)據(jù)、采集終端工況數(shù)據(jù)。近年來隨著用電信息采集技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)采集功能得到了較大提升，其采集數(shù)據(jù)積分周期可達15 min，同時通過通信通道將采集數(shù)據(jù)定時返回主站，提供的Web數(shù)據(jù)查詢、統(tǒng)計分析、運維管控及計量設(shè)備在線監(jiān)測等功能為管理部門帶來了用電計量專業(yè)的管理創(chuàng)新。依據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)的電能質(zhì)量指標(biāo)，對監(jiān)測點進行高頻度采集，為電能質(zhì)量的判斷提供數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)。

2 電能質(zhì)量監(jiān)測的基本原理

2.1 基于用電信息采集的電能質(zhì)量判定指標(biāo)

通常優(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。而電能質(zhì)量好壞的判斷依據(jù)是由三相不平衡、電壓波動與閃變、電壓及頻率的偏差、瞬時或暫態(tài)過電壓、波形畸變（諧波）、電壓暫降暫升、中斷以及供電連續(xù)性等直接物理量組成。這些物理量存在其合理取值范圍；通過數(shù)學(xué)方法對直接物理量進行推導(dǎo)得到的計算量也能充分反映電能質(zhì)量的優(yōu)劣，同時其受電網(wǎng)運行及元件的影響，伴隨物理量的波動而變化。

對電能質(zhì)量數(shù)據(jù)判定方法需要基于對測試點參數(shù)的分析，如基準(zhǔn)電壓、基準(zhǔn)電流、基準(zhǔn)功率、短路容量等，確定其取值范圍，并在此基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進行異常判定。

利用生產(chǎn)現(xiàn)場可采集的數(shù)據(jù)，結(jié)合用電信息采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)項采集范圍，可對電壓偏差、電流偏差、三相電壓不平衡度進行指標(biāo)分析與判定。

2.2 建立基于中間型梯形隸屬度函數(shù)模糊模型

針對電壓、電流偏差和三相不平衡偏差指標(biāo)做一個模糊處理，當(dāng)偏差等于0或者無限趨于0時，認(rèn)為電能質(zhì)量良好。結(jié)合實際情形分析，這些無規(guī)律的偏差會在零值附近波動，同時大概率性地靠近零值。以此可以引入中間型梯形隸屬函數(shù)作為數(shù)學(xué)模型，當(dāng)其隸屬度為1時，偏差指標(biāo)無限接近零的區(qū)域，電能質(zhì)量水平優(yōu)良。

2.2.1 電壓偏差隸屬度模型

電壓偏差指標(biāo)由兩種情況決定：一是連續(xù)產(chǎn)生電壓偏差的時間；二是電壓偏差的百分比。用模糊語言來表述分別是“連續(xù)產(chǎn)生的時間很短”和“電壓偏差很小”的隸屬度函數(shù)，可得公式（1）和（2）。

式中：TΔU1、TΔU2為常數(shù)；TΔU為產(chǎn)生電壓偏差的連續(xù)時間。

式中：U1、U2為常數(shù)；ΔU為電壓偏差百分?jǐn)?shù)。

由于電流偏差與電壓偏差的隸屬性相似，所以它們公式相通。

2.2.2 三相電壓不平衡隸屬度模型

以下是三相電壓不平衡的隸屬度函數(shù)的公式：

式中：TδU3、TδU4。為常數(shù)；TδU為電壓偏差的持續(xù)時間。

式中：U3、U4為常數(shù)；δU為電壓偏差的百分?jǐn)?shù)。

2.3 建立電能質(zhì)量模糊等級

圖2為基于模糊數(shù)學(xué)方法建立電能質(zhì)量判定的流程圖。

圖2 模糊化判定電能質(zhì)量的流程Fig.2 The process of fuzzy judgment of power quality

把實際采集的數(shù)據(jù)代入電壓偏差隸屬度模型到相應(yīng)的隸屬度集合，通過將表征電能質(zhì)量狀態(tài)的隸屬度做求積運算，可從數(shù)學(xué)角度反映電能質(zhì)量的整體綜合情況：

因此，得到兩隸屬度的模糊集合為

式中：μVDk表示電壓偏差指標(biāo)良好的第k個隸屬度。

在判定范圍內(nèi)，對其算數(shù)做平均值運算：

同理可得電流偏差、不平衡的隸屬度分別為μCD、μBP。以此推導(dǎo)出指標(biāo)聚類隸屬度的集合Q。

參照國際通行的電能質(zhì)量規(guī)范或國內(nèi)制定的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，通過式（8）推導(dǎo)出隸屬度集Q，對隸屬度集的等級進行判定?？蓪⑵浞譃?個類別標(biāo)準(zhǔn)，依次為優(yōu)（Q1）、合格（Q2）、不合格（Q3），表1給出了Ql到Q3類別標(biāo)準(zhǔn)的范圍取值。

表1 3個隸屬度類別的范圍Tab.1 The scope of the three categories of membership degree

利用擇近原則，可以判斷Q點電能質(zhì)量等級的所屬。擇近原則表述為：假設(shè)一個樣本庫由i個模糊子集的模型U={A1，A2，．．．，Ai}組成，存在待判定對象B且為模糊集，求解B與本庫中的哪一個子集最接近，即為模糊集的擇近方法。用N（B，A）表示B和A的貼近度，分別采用“Cityblock”距離、海明距離以及歐式距離方法實現(xiàn)貼近度的求解[14]，最終可解決兩個模糊集之間的距離問題，其定義如下：

由此，得出貼近度公式：

式中：m為元素的總個數(shù)。

按照上述貼近度求解方法，可推算出貼近度N（Q，Q1）、N（Q，Q2）、N（Q，Q3），設(shè)QM∈{Q1，Q2，Q3}為貼近度值最大，則電能質(zhì)量表征點Q屬于QM級。

3 電能質(zhì)量判斷方法的實現(xiàn)

利用模糊數(shù)學(xué)方法對其進行等級的劃分。首先建立梯形隸屬度函數(shù)模型，對電能質(zhì)量的各項指標(biāo)進行模糊化處理，其次依據(jù)電能質(zhì)量的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，定義分級標(biāo)準(zhǔn)并設(shè)定隸屬度集的等級；最后針對已給定的等級與隸屬度集，通過擇近方法求解2個監(jiān)測點之間的貼近度，從而確定電能質(zhì)量的水平。通過實際測驗可見，該方法不僅針對監(jiān)測點測算了電能質(zhì)量的整體優(yōu)劣，而且實現(xiàn)了判斷指標(biāo)的典型性代表，極大地降低了精準(zhǔn)可靠地綜合判定電能質(zhì)量的難度。

圖3為利用上述模糊模型判定電能質(zhì)量的具體步驟。

圖3 電能質(zhì)量判定的步驟圖Fig.3 The step diagram of power quality judgment

由于數(shù)據(jù)采集的間隔時間為15 min，分別對15 min采集數(shù)據(jù)構(gòu)建隸屬度模型，得出相應(yīng)的持續(xù)時間、電壓偏差隸屬度值；對各個指標(biāo)的隸屬度值進行模糊化集合處理，組成隸屬度集；根據(jù)待測的兩個模擬監(jiān)測點（A，B）的模糊集，結(jié)合給定的樣本模糊等級（其中樣本模糊集是根據(jù)通行標(biāo)準(zhǔn)給定的等級），計算監(jiān)測點的貼進度。

表2 待測的2個模糊集和給定樣本模糊集Tab.2 The two fuzzy sets to be measured and the given sample of fuzzy sets

求解貼近度如下：

表3所提供的計算值為給定樣本模糊等級與模擬監(jiān)測點的電能質(zhì)量各指標(biāo)隸屬度求取貼近度所得。顯然，模擬監(jiān)測點A的貼近度計算值以N（Q，Q1）為最大，更接近于Q1等級，由此可判出電能質(zhì)量水平為“優(yōu)”；而模擬監(jiān)測點B的電能質(zhì)量和樣本集中給定的Q3等級最為接近，則為“不合格”水平。

表3 模擬監(jiān)測點貼近度計算值（“Cityblock”距離）Tab.3 The calculation value of the close degree of simulation monitoring points

4 應(yīng)用成效分析

陜西、新疆等地區(qū)電力公司分別對用電信息采集系統(tǒng)支撐配電網(wǎng)電能質(zhì)量判定模塊進行了建設(shè)與應(yīng)用，取得了良好的應(yīng)用效果。

4.1 電能質(zhì)量實時監(jiān)測，增強配電網(wǎng)安全運行能力

通過對配電網(wǎng)負(fù)荷、電壓及電流等電能質(zhì)量指標(biāo)的在線監(jiān)測，為公司分析配電網(wǎng)電能質(zhì)量與供電可靠性、配電網(wǎng)規(guī)劃及改造提供決策依據(jù)。

典型案例：

陜西某地市公司通過用電信息采集系統(tǒng)對轄區(qū)電能質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集，實時分析與監(jiān)測配電網(wǎng)運行異常、快速定位故障點，并將分析結(jié)果及時推送配電網(wǎng)相關(guān)系統(tǒng)，確保電壓、電流、功率因數(shù)等電氣量保持在配電網(wǎng)合理地運行指標(biāo)范圍內(nèi)，避免由電壓和功率因數(shù)極低造成電網(wǎng)高損耗，因電壓驟升導(dǎo)致電氣設(shè)備損壞和電網(wǎng)絕緣。同時，降低線損后減少供電企業(yè)和用戶的經(jīng)濟損失。項目的應(yīng)用提升了區(qū)域電壓的質(zhì)量，用戶端供電電壓的合格率由90.1%提至97.2%，不對稱負(fù)荷引起的三相不平衡度由23%降至11%，綜合線損率由8.9%下降3個百分點。

4.2 用電異常智能診斷，降低電力運營風(fēng)險

通過對計量裝置電能質(zhì)量指標(biāo)的智能診斷，實現(xiàn)對電表倒走、反向電量異常等竊電嫌疑與用電超容、電流越限等違約用電的監(jiān)控預(yù)警。同時，規(guī)避因計量異常導(dǎo)致的用戶投訴，提高用電服務(wù)水平。

典型案例：

以新疆某地市公司提供的數(shù)據(jù)來看，對于用戶的不規(guī)范用電、違約用電和竊電情況，電力公司的用電計量、稽查人員利用系統(tǒng)功能，及時發(fā)現(xiàn)并主動采取措施，維護公司合法利益，保障電網(wǎng)穩(wěn)健運行。通過對配電網(wǎng)變壓器停電分析，搶修響應(yīng)時間由18 min縮短至10 min。截至2016年下半年，累計發(fā)現(xiàn)各類異常90 401個，處理故障設(shè)備5 210臺，查處竊電、違約用電電量360萬kW·h，挽回經(jīng)濟損失高達兩千余萬元。

5 結(jié)語

配電網(wǎng)電能質(zhì)量判定技術(shù)依托用電信息采集系統(tǒng)，實現(xiàn)了對配電網(wǎng)電能質(zhì)量的診斷定位和輔助決策支持高級應(yīng)用功能，已成為一種有效的電能質(zhì)量輔助分析管理手段。通過把電能質(zhì)量判定情況反饋給其他電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)，為及時發(fā)現(xiàn)、評價用電質(zhì)量并高效治理電能問題提供有力保障，在供電服務(wù)水平大幅提升的同時，電能質(zhì)量治理成本得到了較大幅度的下降。當(dāng)前，在陜西、新疆等多個地區(qū)的綜合治理低電壓工作中充分實踐了基于用電信息采集系統(tǒng)的配電網(wǎng)電能質(zhì)量判定技術(shù)，現(xiàn)場應(yīng)用表明：其在低電壓專項治理上，判斷準(zhǔn)確、決策及時。

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（編輯 徐花榮）

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。

武文廣（1981—），男，碩士，工程師，從事用電信息采集系統(tǒng)及相關(guān)產(chǎn)品需求分析、系統(tǒng)設(shè)計工作。

杜 峰（1975—），男，國網(wǎng)西安供電公司調(diào)度運行班主管，從事電力自動化專業(yè)運維工作。

李俊臣（1988—），男，碩士，工程師，從事電力自動化系統(tǒng)方面研究。

劉運鋒（1984—），男，國網(wǎng)新疆阿勒泰供電公司營銷項目管理專責(zé)，從事用電計量專業(yè)運維工作。

秦 晨（1992—），女，碩士，研究方向為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)充電規(guī)劃、智能用電技術(shù)。

1674-3814（2017）05-0069-05

TM769

A

國家自然科學(xué)基金項目（51107032）。

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