市政电力自动化控制系统中的电能质量故障诊断技术研究

引言

在现代化城市建设中，市政电力自动化控制系统对于保障电力可靠供应至关重要。然而，电能质量故障可能会影响系统稳定及用户用电体验。准确诊断这些故障，及时采取措施解决，对提升电力供应质量、确保城市正常运转意义重大。研究电能质量故障诊断技术，能有效提高市政电力自动化控制系统的可靠性和稳定性。

1 市政电力自动化控制系统中的电能质量故障分析

1.1 电压偏差故障

电压偏差是市政电力自动化控制系统中较为常见的电能质量故障。它指的是实际电压偏离额定电压的情况。一般来说，电压偏差允许在一定范围内波动，但超出这个范围就会对电气设备造成不良影响。

导致电压偏差的原因有多种。一方面，电力系统的负荷变化是主要因素之一。当城市中某区域用电负荷突然增大，例如在用电高峰期，大量电器设备同时运行，线路中的电流增大，会导致线路电阻产生的电压降增加，从而使末端电压降低，出现电压偏低的偏差。另一方面，供电电源的问题也可能引发电压偏差。比如电源本身输出电压不稳定，或者电源到用户端的输电线路过长、导线截面积过小，都会加大电压损失，导致电压偏差。

1.2 频率偏差故障

频率偏差也是电能质量故障的一种重要类型。在市政电力系统中，正常的供电频率一般为 50Hz，但由于各种因素影响，实际频率可能会偏离这个值。

频率偏差通常是由电力系统的有功功率不平衡引起的。当系统发电功率与用电负荷功率不匹配时就会导致频率变化。例如，发电设备出现故障，发电功率突然下降，而用电负荷没有相应减少，就会使系统频率降低。反之，如果发电功率突然增加，而用电负荷不变或增加幅度较小，系统频率就会升高。

1.3 谐波污染故障

谐波污染是指在市政电力系统中，由于非线性负载的存在，使得电流或电压波形偏离正弦波，产生了除基波（50Hz）以外的其他频率成分，这些频率成分就是谐波。非线性负载是产生谐波的主要根源。常见的非线性负载包括电力电子设备，如变频器、整流器等，它们在工作过程中会将交流电转换为直流电或改变交流电的频率、相位等，这个过程会使电流波形发生畸变，产生谐波。

谐波污染对电力系统和用户设备都有诸多危害。在电力系统中，谐波会增加线路和设备的损耗，导致变压器、电动机等设备发热严重，降低设备使用寿命。谐波还可能引起电力系统的谐振，使谐波放大，进一步加剧对设备的损害。

2 市政电力自动化控制系统中的电能质量故障诊断技术研究

2.1 基于傅里叶变换的诊断技术

傅里叶变换是一种常用的电能质量故障诊断技术。它的基本原理是将时域信号转换为频域信号，通过分析频域中的谐波成分来判断电能质量故障。我们知道，任何周期性的非正弦信号都可以分解为一系列不同频率的正弦波之和，傅里叶变换就能够实现这种分解。

在实际应用中，通过采集电力系统中的电压或电流信号，将其输入到基于傅里叶变换的诊断系统中。系统对信号进行快速傅里叶变换（FFT）运算，得到信号的频谱图。从频谱图中，可以清晰地看到各个频率成分的幅值和相位信息。例如，如果频谱图中除了 50Hz 的基波成分外，还出现了明显的其他频率成分，就说明存在谐波污染。根据这些谐波成分的频率和幅值，能够进一步分析谐波的来源和严重程度。

2.2 小波变换诊断技术

小波变换是一种较为先进的电能质量故障诊断技术，它在处理非平稳信号方面具有独特优势。与傅里叶变换不同，小波变换能够在时域和频域同时对信号进行分析，通过选择合适的小波基函数，对

信号进行多分辨率分析。

在市政电力自动化控制系统中，当采集到电能质量信号后，小波变换可以将信号分解成不同频率的子信号，同时保留信号在不同时刻的特征信息。例如，对于电压暂降这种非平稳的电能质量故障，小波变换能够准确地检测出电压暂降发生的时刻、持续时间以及电压下降的幅度等信息。通过对这些特征信息的分析，可以快速判断故障类型和严重程度。

2.3 人工神经网络诊断技术

人工神经网络（ANN）是模拟生物神经网络结构和功能的一种智能诊断技术，在电能质量故障诊断中发挥着重要作用。ANN 由大量的神经元组成，这些神经元通过权重相互连接，形成一个复杂的网络结构。

ANN 在电能质量故障诊断中的工作原理是，首先利用大量已知的电能质量故障样本数据对网络进行训练。在训练过程中，网络通过调整神经元之间的权重，使网络的输出与实际的故障类型相匹配。当训练完成后，将采集到的实时电能质量信号输入到训练好的 ANN 中，网络就能根据已学习到的知识，对信号进行分析和判断，输出对应的故障类型。

2.4 专家系统诊断技术

专家系统是一种基于领域专家知识和经验的电能质量故障诊断技术。它主要由知识库、推理机、数据库等部分组成。知识库中存储着专家关于电能质量故障诊断的知识和经验，这些知识以规则的形式表示，例如“如果电压偏差超过 ±10% ，且持续时间超过 1 分钟，则判断为电压偏差故障”。

在实际应用时，将采集到的电力系统电压、电流等数据输入到专家系统中，推理机根据知识库中的规则对数据进行分析判断。如果满足某条规则的条件，就得出相应的故障诊断结论。专家系统诊断技术的优点是能够充分利用专家的经验知识，诊断过程具有明确的逻辑推理过程，结果易于理解和解释。然而，专家系统的知识库构建难度较大，需要大量的专家知识和经验积累，而且知识库的更新维护也需要专业人员进行，不够灵活。

2.5 多技术融合诊断技术

考虑到单一故障诊断技术存在的局限性，多技术融合诊断技术应运而生。这种技术将多种诊断技术的优势结合起来，以提高电能质量故障诊断的准确性和可靠性。

例如，可以将傅里叶变换与小波变换相结合。傅里叶变换在分析周期性信号方面具有优势，而小波变换对非平稳信号的处理能力强。先利用傅里叶变换对采集到的电能质量信号进行初步分析，获取信号的整体频谱特征，判断是否存在谐波等故障。

还可以将人工神经网络与专家系统融合。专家系统具有明确的逻辑推理和解释能力，而人工神经网络具有强大的自学习和非线性映射能力。利用专家系统的规则对神经网络的训练样本进行筛选和预处理，提高样本的质量和代表性。然后，将经过预处理的样本数据用于训练神经网络，增强神经网络的诊断准确性。

结束语

市政电力自动化控制系统中的电能质量故障对电力供应和用户设备有着重要影响。通过对常见电能质量故障的分析，我们了解了其产生原因和危害。同时，研究各种电能质量故障诊断技术，发现它们各有优劣。在实际应用中，应根据具体情况选择合适的诊断技术，或者采用多技术融合的方式，提高故障诊断的准确性和可靠性，保障市政电力自动化控制系统的稳定运行，为城市的正常运转和居民的生活提供可靠的电力支持。

参考文献

［1］华冬.煤矿电气设备谐波诊断技术研究及电能质量分析装置研制［J］.煤矿机械，2023，44（3）：169-172.［2］罗松立 .含分布式电源的配电网故障诊断和电能质量研究［D］.宁波：宁波大学，2021.［3］姜田田.微电网短路故障诊断与电能质量评价［D］.济南：山东大学，2021.