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电能质量扰动检测

发布时间:2022-12-08 10:47:05  浏览量:317
       随着工业技术的发展和精密设备的使用,电力用户对电能质量的要求越来越高。不合格电能质量会造成巨大的经济损失。为了保证用户对电能质量的要求,电能质量的治理刻不容缓,电能质量扰动的检测和识别是电能质量治理的前提。因此,本文对电能质量的检测和分类进行研究,为电能质量扰动的治理和保护提供依据。
       针对电能质量扰动检测问题,介绍了一种新的非线性、非平稳信号的分析方法——变分模态分解。提出了用变分模态分解和希尔伯特变换相结合的电能质量扰动分析的方法。该方法采用变分模态分解算法对电能质量扰动信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量;然后,对各模态分量进行希尔伯特变换,得信号的瞬时幅值和瞬时频率,对瞬时频率和幅值进行检测获取扰动发生的起止时刻和幅值变化情况。
       针对传统机器学习的电能质量扰动分类方法,研究了基于离散小波变换提取电能质量扰动的特征,为进一步提高电能质量扰动分类的效果,采用特征选择算法进行最佳特征的选择。研究和分析了一种新的电能质量扰动分类模型多层感知器极限学习机。相较于传统的分类算法,该模型引进了多层感知器的模块,可以提高模型的训练速度和分类速度。所提的模型在电能质量扰动识别上有很高准确性,同时性能也较为稳定,相较于传统的机器学习算法,有更好的分类效果。
       为了快速高效的处理大量的电能质量扰动数据,同时解决数据采集和传输慢的缺点,进一步提高电能质量扰动识别的效率,提出了一种基于压缩感知数据和深度学习算法的电能质量扰动信号的模式识别方法。首先,采用压缩感知技术采集数据,可以减少采样频率和减少数据采集设备的存储空间和增加传输效率,实现轻量型的数据采集;其次,以压缩感知技术采集的数据作为卷积神经网络的输入数据,实现电能质量扰动的自动特征提取和闭环反馈,实现完全依赖数据驱动。针对实测信号不足,个别的扰动类型数据量少,数据不平衡等问题,采用数据增强的方法对实测数据进行处理,训练仿真模型。
       电能是当今使用最广泛的能源,它是由电力公司向电力用户提供的一种特殊商品。电力公司在提供电能时需要保证电能的质量。为了满足各行业快速发展对电能质量的需求,电能质量监测和治理需要进一步的发展。
我国电网中的理想电压、电流波形按额定频率和额定幅值的三相正弦波进行传输。但在实际情况下,很难保证电力信号波形为理想波形,原因有:
(1)固态开关和电子逆变器等电力电子设备的广泛使用已引起严重的谐波
污染,导致系统产生大量的谐波畸变问题;
(2)大型电气的启动和线路的短路故障会导致电压的下降,产生电压暂降;
(3)恶劣的自然环境会导致系统故障的产生,系统故障会产生电能质量扰动,导致电能质量的恶化;
(4)新能源的发展,风能、太阳能发电接入电网,引起电压的波动,谐波和电压偏移等问题。
       电力系统向用户输送的电能会受到上述问题的干扰,导致用户接受到的电能不能达到理想波形,会产生幅值波形变化,频率偏差等现象。随着科技的发展,精密设备广泛应用于实际的生活生产中,较小的扰动偏差就会导致电器的严重损坏。不合格的电能质量会导致各种系统问题,同时也会给电力用户带来大的损失。
       电力系统和多种能源系统的集成,电能质量会随系统的传播而带来更严重的问题。电能质量问题会传播到其他能源系统中,例如,在功率到热的转换中,电压波动将影响热产生的效率,从而导致供热需求的不平衡。工业中计算机和电子产品的大量应用,对电能质量提出更高的要求,小的电能质量扰动会产生较大的经济损失。电力中断会导致工业生成的中断,会导致生产产品的报废,产生巨额的经济损失。例如,韩国三星工厂在 2018 年 3 月 9 日遭遇了长达 30 分钟的意外停电。导致了生产中的晶片的报废。研究统计发现,美国每年因停电损失1040亿至1640亿美元。
       电能质量问题不仅会给用户带来经济损失,而且也会造成线路的损耗,降低电能的使用效率,当电能质量问题持续恶化还会带来长时间的停电问题。综上所述,电能质量问题是直接关系到电网稳定,安全持续运行的关键问题,为了保持高质量的电能供应和营造安全稳定的用电环境需要我们对电能质量进行监控和治理。实时电能质量检测有助于掌握系统的运行,从而指导能源管理系统的决策。在多能源系统中,监测电能质量指标并及时解决这些问题,可以确保电动机,变压器和其他电子控制设备等设备的安全可靠运行,这些在所有设备中都起着重要的作用。此外,某些电力电子设备的异常操作可以被发现并排除故障。从而可以提高多能源系统运行的可靠性。为了提高和改善电能质量,减少电能质量扰动产生的损失,应该安装电能质量扰动检测系统。首先能快速的区分电能质量扰动类型和电能质量扰动的种类。
       电能质量扰动的识别主要是基于智能的算法进行,针对扰动特征识别电能质量扰动类型。为了进一步的治理电能质量,需要采用智能化的检测设备对扰动信号的特征(包括:幅值变化大小,频率成分,谐波含量,扰动的起止时刻等)进行准确检测。通过对电能质量扰动的检测和识别,为电能质量扰动治理和评估提供依据。

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