地区电网电能质量评估新方法

       电能，作为电力市场环境下的一种特殊商品，质量问题不容忽视。目前，已有许多学者对电能质量的检测、调节、评估等问题进行了研究和探讨。随着电能质量问题的日益突出，很多国家都根据实际情况制定了相关的电能质量标准，所制定的标准能够评判电能质量各单项指标是否合格，但却存在着一定的缺陷。电能质量是一个多指标的综合体，单纯的判断某项指标是否合格，并不能反映电能质量的整体情况。在电力市场环境下，可将电能质量综合评估结果作为电力市场辅助类型的一种，将质量因素引入到市场中去，参与市场竞争。
      长期以来，客观合理的电能质量评估，一直是电能质量工作者共同追求的目标之一。文献分别利用模糊数学、层次分析法、概率统计与矢量代数、物元分析法等对电能质量评估，为电能质量的定量评估做出了有益的探索。但是利用上述方法进行综合评估时，均较大程度的受到人为主观因素的影响，例如模糊理论在确定隶属度函数时、层次分析法在确定评估对象相对重要性时、概率统计与矢量代数方法在确定其期望与方差的基准值时、物元分析法在最终确定各指标权重时均需要人为的进行确定。由于人为因素具有较大的不确定性，因而评估结果的正确性及可信度将会受到很大的影响。同时，这些方法只考虑了某一特定电压等级的电能质量综合评估，不能对某一地区电网不同电压等级进行综合评估，无法考察整个地区电网总体的电能质量情况，如果能够得到地区电网总体的电能质量综合评估结果，将为各区域电网进行电能质量比较与考察奠定良好的基础。
针对上述传统电能质量评估方法(power quality comprehensive evaluation，PQCE)中存在的问题，本文提出了一种新的地区电能质量综合评估方法。该方法首先利用投影寻踪(project pursuit，PP)方法以及现代优化算法中的格雷码加速遗传算法(gray code genetic algorithm，GGA)，对各单项电能质量指标特性进行智能化的提取，从而得到地区电网各变电站各电压等级母线客观的电能质量综合评估结果；再利用特征值赋权法从不同层面上对各电压等级母线的综合评估结果进一步综合加权，从而可以得到地区电网各电压等级、各变电站以及整个地区电网总体的电能质量评估结果。评估过程不受任何人为因素影响，所得评估结果全面考察了地区电能质量情况，达到了从总体到局部考察电能质量的目的。
       利用投影寻踪方法进行电能质量综合评估，首先要建立能够描述投影指标(即电能质量各单项指标)特征的投影目标函数，主要步骤为：①根据 2.2节得到的电能质量分级标准，在各等级范围内通过随机取值的方法建立投影指标，从而形成样本集<x(i,j)，y(i)>，其中 x(i,j)为通过式(1)归一化了的各电能质量单项指标，y(i)为对应的评估等级；②利用式(2)将投影指标综合成以 a 为投影方向的一维投影值 z(i)；③通过式(3)建立投影目标函数 f(a)。