基于电力电子信息融合的智能电网电能质量动态监测与优化控制研究

伴随人们用电量的不断增加，智能电网运行中电能质量出现了各类问题，尤其是稳定波态的畸变，对智能电力监控系统提出了更高的要求。面对电压骤降、振荡暂态等突出问题，简单的处理器和电能监测装置已经不能满足多任务协同的处理要求。尤其是近年来各地用电量需求日益攀升，加之不同时段用电带有极大不均衡性，加强对电能质量动态监测成为促进电网系统稳定运行的基础一环。

一、电子信息融合智能电网实现电能质量动态监测的构建基础

（一）硬件架构

智能电网电能监测功能的实现，不仅要发挥好数据追踪功能，还要适应时代发展需要，构建动态监测系统。以完备的硬件设施的投入以各类传感器进行实时信息采集为基础，以网络传输功能实现为纽带，并辅以宽频电流，达成电气量的实时采集。搭建 DSP+ARM+FPGA 的混合计算平台，能够将采集到的数据有效处理，实现人机交互，执行一些复杂算法，从而对电网电能质量动态监控和实时分析。

（二）信息融合算法

对智能电网中采集到的数据不是简单的进行总结和统计，而是通过信息融合算法，对提取出的复杂信号进行高效分析，转化为稳定谐波，对一些稳态谐波与暂态扰动精准识别。以信息自动化系统为依托，可以对各个传感器精度指标进行分配，乘以相应的权重系数，将一些误差进行放大，从而提高监测数据的可靠性，对一些电压骤降、振荡暂态有效识别。所以信息融合算法可以以大数据为依托，构建分类学习模型，对电能质量精准识别。

（三）智能监控系统

智能监控系统也是对电能质量实现动态监测的重要系统。通过智能监控系统能够进行数据的采集和预处理，对电流信号进行高频采样，将传输信号转化为数字信号，对于电压误差、功率、谐波含量、三相不平衡度等电能参数实时评估，开展智能监控，超出系统设定的阈值后，即可触发系统的动态监测机制，可以在电能质量超出阈值时及时启动预警程序。

策略

二、电子信息加强智能电网电能质量动态监测与优化控制的实施

（一）围绕控制目标加强系统建模

在智能电网中加强电能质量优化控制，要树立明确的控制目标，并围绕控制目标开展系统建模。通过自动化模型的构建，将监测量转化为数据模型，配合不同的监测目标实现对电子监控系统的权重赋能，围绕建模量构建目标函数，实现多维度监管目标的协同调控。以电子信息技术为基础，可以结合电能质量模型构建动态监控的拓扑结构，结合系统工作的原理，确定状态、量数、参数，形成系统矩阵。在电力传输过程中以自动化装置对电量传递的动态特征进行精准描述，通过将监测系统获得的数据有效处理，就可以通过算法输出为完整逻辑链条，为后续优化决策提供数据支持。

（二）引入动态优化控制算法多维协调

在电力系统运转过程中，电源的消耗并不稳定，通过智能电网加强电能质量优化控制，还引入动态优化控制算法，结合一年不同季节，一天中的不同时间段对电能质量的指标进行滚动预测。通过动态优化控制算法的运行可以对下一时刻的电能量指标进行设定，无需人工开展实时数据追踪，就可以获取电压偏差参数，开展阈值动态设定，实现电能传输的超前调节，深度调控电能质量稳定性。通过神经网络系统构建，实现电能环境的交互学习，借助复合动态变化补偿机制的形成，还对预测算法的结果进行修正，这样可以以电能质量动态优化，实现电能传输的精准控制。

（三）建立控制策略的信息融合支撑系统

智能电网运行过程中还要以电子信息技术为依托，配合数据算法的预习修订，可对监测到的数据进行在线校正。以信息融合支撑系统为依托，电路中可嵌入补偿调整装置，结合公众对电量使用的综合需求，实现供电系统的自适应优化。配合信息融合支撑系统，能够开展事先的故障诊断，应用预适应调整机制对电能质量控制的逻辑性联动。在智能AI 技术深度应用的今天，智能电网系统也引入了深度学习技术，能进一步提高复杂工况下电能质量控制决策的实时性和准确度。

总之，加强智能电网电能质量动态监测与优化控制的实施，对于提高电能供应稳定性，实现电网质量动态监控具有十分重要的作用。今后，人们将进一步加强对动态监控模型的构建与完善。引入深度学习功能，提升补偿装置动态响应能力，将电能质量动态监测技术、信息物理融合系统深度协同，进行基于电力电子信息融合的智能电网电能质量动态监测与优化控制。

参考文献：

1. 孙亮亮 . 基于电力电子信息融合的智能电网电能质量动态监测与优化控制研究 [J]. 中国品牌与防伪 , 2025, (08): 191-192.2. 唐琳. 电子信息技术在智能电网设备中的应用与维护策略 [J].农机使用与维修 , 2025, (06): 91-94.3. 赵一茜. IEEE 国际智能电网标准体系的发展探究 [J]. 大众标准化 , 2024, (24): 132-134+137 .4. 邹仕富 , 祝和春 , 刘静 , 等 . 基于电子信息技术的电力系统网络攻击自动检测模型研究 [J]. 自动化与仪器仪表 , 2024, (09): 370-373+378 .