电能质量综合评估方法研究分析

电能质量综合评估方法研究分析

许玫

南瑞电力设计有限公司（江苏，南京）211100

摘要：为了全面提升电能输送管理工作的水平，要践行规范化的综合评估机制，减少电能污染产生的影响，只有打造科学化的评估方式，才能提高电能治理工作的整体效果，为国民经济良性发展提供支持。本文分析了电能质量综合评估的意义，病对具体综合评估方法展开讨论。

关键词：电能质量综合评估；意义；方法

    在电能质量综合评估工作开展的过程中，要整合具体内容和方法，保证相关评估细节的规范性，并将电能质量评估等级作为电能产出的基本指标，从而最大程度上提高电能输送质量，促进经济效益和社会效益的双赢。

一、电能质量综合评估的意义

第一，基于电能本身的特殊性，作为能源的电力资源也是一种可物化的商品，需要对其生产过程、转换过程、输送过程和分配使用过程予以评价，因此，将电能质量优劣作为评估生产电能发电企业、输送分配电能电网企业的日常评估指标，要结合实际情况落实综合评估方案，才能真正发挥电能的应用优势作用。

第二，电能质量并不是单一化内容，在我国相关标准体系中，电能质量被细化分为标准电压质量、供电电压偏差情况、谐波情况、电压波动与闪动情况等多项指标，所以，在电能质量评估过程中，就要建立综合评估模式，以保证能涵盖相关指标参数，更好地对电能应用效果予以判定[1]。

第三，建立完整且规范的电能综合评估体系是提高行业服务质量的重要措施，借助双向促进的模式进一步优化电网整体运行效率，也就是说，电能质量综合评估机制的设定不仅仅助力电网企业提升经济效益，也是从用户切身利益出发。

综上所述，电能质量综合评估工作具有重要的实践意义。

二、电能质量综合评估的方法

在电能质量综合评估工作中，要结合多指标建立完整的评估分析机制，有效结合具体内容完善评估控制流程，不同的评估方式匹配的信息、对象以及量化内容有所差异，需要秉持完整性、规范性原则落实更加科学的评估。

（一）单项评估

所谓单项评估，指的就是对电能质量的单一指标予以系统化分析，亦或是对特性参数展开深度评估和分析处理，确保能结合电能质量中的固定参数实现系统化评估分析。值得一提的是，单项评估获取的评估结果一般会作为单项指标量化后数值和电能独立项电能质量等级的依据。

1. 基于模糊数学算法

为了有效评估电能质量，要明确电能质量指标描述的关键，尤其是对其模糊性有明确的认知，模糊数学理论就是其中较为常见的算法结构，要建立电能质量各项指标的隶属度函数分析框架，结合指标实测数据对指标的隶属度予以分析，结合不同指标隶属度就能更好地完成等级评定分析工作。例如，对电压偏差持续时间进行分析，其隶属度函数为，其中，TU表示的是电压偏差的持续时间，k则为常数[2]。

    另外，还需要对其他隶属度函数予以分析，从而有效结合指标内容完成评估。

2.基于概率统计算法

要想保证评估的全面性和规范性，就要综合考量相关影响因素，针对电压偏差、频率偏差等数值，将其作为偏差类指标基准，及时评估偏差量大小和偏差的持续时间，并配合数学统计方法[3]。

首先，要结合单项指标标准划分相关电能质量等级。

其次，能对评估时段概率统计方法指标隶属等级予以分析，并且求取期望和方差数值。

最后，完成矢量和分析并进行归一化处理，最后得到量化指标。

3.基于预测的评估分析法

结合预测的单项指标评估方法要从电网规划、电网建设、干扰负荷接入前仿真计算的方法进行综合评估，有效结合供电容量参数、负荷工作方式、负荷工作时间、接入网位置等电能相关指标进行预测分析。在实际预测分析的过程中，要依据电网基础情况和负荷特性参数，完成等值电路图的评估，并且实现模拟计算。如果要对谐波等情况进行计算，就要依据特性计算注入的谐波电流，保证电压波动量等基础指标参数选择的合理性[4]。

（二）综合评估

1.单项电能质量综合评估

为了进一步提升电能质量综合评估的科学性和可靠性，就要建立完整的评估体系，其中，谐波质量评估就是较为常见的单项电能质量评估工作。一般而言，对谐波总畸变率以及特征谐波予以单独性评估分析，其本身并不归属于综合评估，然而，因为衡量谐波特征的参数种类和数量较多，要想实现完整评估，就要结合单项指标控制机制，建立健全完整的特征指标分析模式，应用遗传投影寻踪或者是模糊聚类的方式才能完成评估处理。

第一种，遗传投影寻踪，要借助高维数据借助投影函数实现实时性投影分析，有效完成高维转变为低维的处理，结合投影数值就能对高维结构特征予以客观数据分析，这种方式配合遗传算法，就能有效完成特征参数的汇总，实现评估。

第二种，模糊聚类。首先，要确定需要被评估的指标，并且对其指标分级标准有明确的认知。其次，结合测试数据、评估等级就能实现综合评估分析。最后，结合模糊聚类算法对样本完成聚类处理，确定最优聚类结果[5]。

2.智能算法的综合评估

在进行电能质量评估的过程中，智能算法的类别较多，除了遗传算法最常见的就是神经网络算法，主要是模拟生物的神经系统，能建立完整的自组织模式和容错模式，实现人工智能。在神经网络中，输入层、隐含层和输出层是基本组成结构，不同的节点表示激励函数，对节点要利用权重予以连接，在一系列样本训练后，只有在训练样本满足精度参数标准的情况下，才能实现数据的实时性测试分析。

3.物元分析为基础的综合评估

早起应用物元分析机制是对不相容问题予以解决，在物元分析处理方案中，不仅要涉及较为经典的数学形式逻辑，还要匹配模糊数学模糊逻辑，从而完成基本元的归属处理。与此同时，为了保证电能质量评估的规范性，就要细化评估对象，基本元设定为指标和指标量值。

首先，要确定经典阈、待评估物元等基础参数内容。

其次，要完成目标关联值计算和目标权重计算。

最后，完成电能质量等级的评估[6]。

    除此之外，基于模糊数学的综合评估应用也比较广泛，正是因为电能质量本身具有一定的模糊性，所以评估时要充分关注其特殊性，有效完成隶属度样本集后进行综合评估。

结束语：

    总而言之，在电能质量综合评估工作中，要结合实际情况选取适配的评估方法，更加关注不同参数的影响，从单项评估和综合评估两个方面建立科学合理的评估等级，综合考量电能质量的特点和性质，以保证评估监测方式的最优化，减少谐波污染等不良问题对电能传输产生的影响，实现经济效益和社会效益的双赢。

参考文献：

[1]郭嘉琦,蒋建东. 可变模糊云模型电能质量综合评估[J]. 郑州大学学报（理学版）,2021,53(3):110-118.

[2]刘颖英,冯丹丹,林才华,等. 电能质量综合评估研究现状及发展趋势[J]. 电力系统保护与控制,2020,48(4):167-176.

[3]林才华,张逸,邵振国,等. 基于模糊DEA的长时间尺度电能质量综合评估[J]. 高电压技术,2021,47(5):1751-1758.

[4]李玲玲,刘敬杰,凌跃胜,等. 物元理论和证据理论相结合的电能质量综合评估[J]. 电工技术学报,2016,30(12):383-391.

[5]薛仰孝,杨超,刘康康. 基于博弈论组合赋权法的电能质量综合评估[J]. 新型工业化,2021,11(2):188-191.

[6]付学谦,陈皓勇,蔡润庆. 基于自组织特征映射网络的电能质量综合评估[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）,2016,42(6):7-11.