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电能质量监测数据的新应用

发布时间:2023-02-07 17:01:42  浏览量:272
       传统意义的电能质量研究涉及各种电力扰动的测量、分析和抑制。自 20 世纪 80 年代初期以来,产生电力扰动以及对电力扰动敏感的设备急剧增加,电能质量研究也随即引起广泛关注。过去 30多年来,该领域研究已取得非常可观的进展。电力扰动测量、特征和控制方面的标准已经建立,扰动分析和仿真算法、扰动抑制技术等也基本成熟。如今,尽管该领域仍然存在一些技术难题,但人们普遍认为电能质量已经成为一个相对成熟的研究领域,大多数电能质量问题都可以得到有效解决。
       在电能质量的诸多研究成果中,有2个非常值得注意和有价值的发展趋势;1)利用大量分布在电力系统中的电能质量监测设备取得的数据,解决电能质量以外的问题,如故障诊断;2)利用电能质量研究者们创立的电能质量数据处理理论、方法和技术,进行其他领域的数据分析,如电力系统保护。这些趋势的共同特点是:利用电能质量数据,从数据中提取信息,根据该领域的经验建立起事件的因果关系,从而进行判断或者推测,以达到决策支持的目的。
       电力扰动的研究意义因此已远远超出电能质量的范围,且这些研究和应用正在形成一个新的领域[8]。这一新兴领域的研究目标是:从电力扰动数据中提取信息,据此在整个电力系统范围内建立相关知识,利用这些信息和知识以及相关技术手段实现某些判断和推测。在商业智能 (business intelligence,IB)和信息技术(information technology,IT)等领域,这种通过考察原始数据,将数据变换成信息和知识,并据此推出结论的方法称为数据分析法(data analytics)。这一概念跟上述新兴研究领域的目标是吻合的。借用“数据分析法”这一术语,利用电力扰动数据进行数据分析并作出推理的方法就不妨叫做“电力扰动数据分析法” (power disturbance data analytics)或“电力扰动分析法”(power disturbance analytics)。
       数据分析在范围、目标和着眼点上看,有别于数据挖掘(data mining),数据挖掘是应用复杂的软件,从海量数据中识别出隐藏其中的模式并建立起数据间的关系。数据分析则关注经推理建立数据和事件之间的因果关系的过程。数据挖掘只是其工具的一种。在电力系统研究领域引入“数据分析法”,已经得到国际范围内电力系统研究者们的广泛关注,成为一个热点话题。
       事实上目前一些被学者和专家们研究使用的成果已经属于此研究领域,如利用电力扰动波形进行故障诊断、设备运行状态监测以及电力系统保护,利用电力扰动事件进行负荷监测和数据同步等。论文综述了该领域迄今为止的研究进展,归纳出几类颇具创新性、有较高实用价值的利用电能质量数据解决非电能质量问题的方法;提出和分析了开展“电力扰动数据分析法”研究的必要性和应用价值。作者希望能引导和激发起学者们对这一新兴领域广泛的研究兴趣,并对有志于电力扰动数据分析研究的同行们起到抛砖引玉的作用。
故障预测
       自动故障诊断是智能电网应具备的基本特征之一。其核心就是利用故障过程或故障前后的各种数据,进行特征量提取和比较,以确定故障发生的可能性、故障类型和故障位置。故障诊断所利用的数据都是电力扰动数据,对其数据进行信息提取和分析推理,本质上就是进行电力扰动数据分析。电力装置故障初期都会出现电气参数异常的预兆,有的异常状态会持续较长一段时间,直至故障扩大最终导致停电。这些电气参数异常是可以通过电能质量监测设备检测到的。故障预测的基础是分析电流/电压波形,提取可用于故障预测的特征参数(信息),如停电前间歇性短路的次数、不正常的电容器组连续投切等。
       文献是可以利用某过电流故障形成时,在变电站处测到的电流有效值进行故障预测的例子。图中所示为故障初期在变电站测到的回路电流有效值,显示出一台三相杆上重合闸装置的两次跳闸和重合闸的动作过程。该现象在24h内重复若干次后,便发生持续的停电。后来发现故障原因是树枝断裂掉下并悬挂在相导体上,时断时续地与中性线接触,导致反复短路,最终烧坏导线。在这种情况下,如果能够根据故障发生前电流有效值的异常状态及时对故障进行预警,即可给系统运行工程师们提供找到故障原因,避免停电并减少系统损失的机会。运行状态监视也是智能电网的一个重要特征之一。电力扰动的波形特征同样可用于评估电力系统元件(如电容器、断路器和地下电缆等)运行过程中的健康状态。
       电容器组非正常投切会导致电压控制失效、电压不平衡以及谐波问题。电容器组投入时的暂态过程呈现出独特的电力扰动波形,如图 所示,这种特征能为确定某电容器组是否按计划投切提供帮助。文献中提出一种仅使用变电站测得的电压和电流暂态数据,确定具有多个电容器组的线路中某电容器组投入与否的时域方法。该方法通过后向 Kalman 滤波器估计各个电容器组的初始电压,通过电压特征参数比较,给出可能投入运行的电容器组。这种方法因为必须使用扰动发生时的暂态时域数据,由电能质量监测设备取得这些数据是最有优势的。

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