【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電能檢測，具體涉及全效電能優化快速檢測系統及其方法。
技術介紹
1、隨著現代電力系統的快速發展和用電負荷的日益復雜，電能質量問題日益突出，表現為無功功率不足、諧波干擾、三相不平衡以及電壓波動和閃變等現象。這些問題不僅影響電網的運行效率和可靠性，還對用戶設備的正常運行產生負面影響，增加了配電系統的能量損耗，甚至可能導致設備故障或停機。
2、為解決上述問題，市場上逐步出現了一系列電能優化裝置，其中keml500全效電能優化裝置憑借其模塊化設計、高可靠性和卓越性能，成為一種有效的解決方案。該裝置能夠快速補償無功功率、濾除諧波、改善三相不平衡以及抑制電壓波動和閃變，其技術特點在實際應用中表現出顯著優勢。
3、現有技術存在以下不足之處：
4、在復雜電網條件下，如多點接地、非線性負載過多或檢測系統傳感器故障，可能導致裝置對無功功率、諧波電流或電壓波動的檢測精度下降，產生錯誤補償指令。這種誤補償可能導致諧波放大、無功功率過補，甚至破壞三相平衡，進一步惡化電能質量。此外，誤補償行為（如諧波放大、無功功率過補或三相平衡破壞）會引起電網參數的進一步惡化，例如諧波電流增加、無功負荷超出設備處理能力。這種惡化的電網狀態可能超出檢測算法的設計范圍，導致檢測算法無法準確分離諧波分量、判斷無功需求或三相負載分配，從而陷入“檢測失準—誤補償—電網惡化”的惡性反饋循環。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種全效電能優化快速檢測系統及其方法，以解決
技術介紹
中不
2、為了實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：全效電能優化快速檢測方法，包括以下步驟：
3、s1：通過安裝在電網母線的高精度傳感器，實時采集電網的電氣參數，包括電壓、電流、頻率、諧波分量及三相不平衡度；
4、s2：在指定頻率范圍內向電網注入小幅擾動電流，測量擾動電流引起的電壓響應，并計算電網在各頻率點的阻抗值，以及通過測量負載電流和電壓的瞬時變化量，計算負載電流變化率與電壓變化率的比值；
5、s3：根據計算得到的各頻率點的阻抗值繪制阻抗頻率特性曲線，分析電網諧波放大異常程度，以及根據計算得到的負載電流變化率與電壓變化率的比值，判斷不同工況下的負載動態響應情況；
6、s4：根據電網諧波放大異常程度和不同工況下的負載動態響應情況，評估全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性，根據評估結果將檢測指令劃分為準確性檢測指令和不準確性檢測指令；
7、s5：對于全效電能優化裝置生成的不準確性檢測指令進行誤差校正，利用pwm技術，根據誤差幅值和相位偏差動態調整占空比，使輸出電流的幅值和相位匹配目標指令；
8、s6：通過對比檢測到的諧波電流、無功功率和負載電流的實時值與理論計算值，評估誤差校正效果，若誤差校正效果差，則對檢測模型和補償策略進行自動調整。
9、優選的，s3中，對阻抗幅值隨頻率變化的曲線進行分析后生成阻抗幅值異常指數，阻抗幅值異常指數的獲取方法為：
10、設定阻抗幅值的原始信號為x(t)，選擇小波函數ψ(t)和分解層數j，對x(t)進行離散小波變換，小波變換系數的計算表達式為：；其中，是平移和尺度變換后的小波函數，a是尺度參數，b是平移參數；通過小波分解得到的近似系數和細節系數，表達式為：；其中，和分別是尺度函數和小波函數，是近似系數，是細節系數；重構各層次的信號分量，分析重構信號的頻率分量，提取通帶內的主頻率分量及其幅度，；式中，為頻率范圍的最小頻率值，為頻率范圍的最大頻率值；為重構信號，識別頻譜中幅值最大的頻率作為主頻率表示在信號頻譜中振幅最大的頻率分量，記錄對應幅值表示主頻率的振幅，對通帶內每個頻率分量的幅度計算均值和標準差，指信號頻譜中的第i個頻率分量，計算阻抗幅值異常指數，表達式為：；hk為阻抗幅值異常指數。
11、優選的，s3中，對負載電流變化率與電壓變化率的比值變化情況進行分析后生成負載波動指數，負載波動指數的獲取方法為：
12、從負載的實時監測中獲取電流變化率和電壓變化率的時間序列數據，數據形式為一個n×2的矩陣，其中，n為時間點數量，第一列為，第二列為：?；對?x中的每列數據進行標準化處理：；其中，是每列數據的均值，是每列數據的標準差，計算標準化數據矩陣，；c是一個?2×2的矩陣，描述了和的方差及其之間的協方差，t為矩陣轉置，計算協方差矩陣c的特征值?λ1,λ2和對應的特征向量v1,v2，表達式為：cv=λv；特征值表示數據在對應特征向量方向上的方差大小；
13、排序特征值，使?λ1≥λ2，對應的特征向量為v1和v2，將標準化數據投影到主成分方向v1，得到主成分分數：是負載波動的變化分量，定義負載波動指數為主成分分數的絕對均值：；式中，lfi為負載波動指數。
14、優選的，s4中，根據電網諧波放大異常程度和不同工況下的負載動態響應情況，評估全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性，具體為：將阻抗幅值異常指數和負載波動指數轉換為綜合特征向量，將綜合特征向量作為機器學習模型的輸入，機器學習模型以每組綜合特征向量預測全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值標簽為預測目標，以最小化對所有全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值標簽的預測誤差之和作為訓練目標，對機器學習模型進行訓練，直至預測誤差之和達到收斂時停止模型訓練，根據模型輸出結果確定全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值，其中，機器學習模型為多項式回歸模型。
15、優選的，將獲取到的全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值與根據歷史數據預設的準確性參考閾值進行比較，若全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值大于等于預設的準確性參考閾值，說明全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性高，此時不生成預警信號，并將檢測指令劃分為準確性檢測指令；若全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值小于預設的準確性參考閾值，說明全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性低，此時生成預警信號，并將檢測指令劃分為不準確性檢測指令。
16、優選的，s5中，對于全效電能優化裝置生成的不準確性檢測指令進行誤差校正，利用pwm技術，根據誤差幅值和相位偏差動態調整占空比，使輸出電流的幅值和相位匹配目標指令，具體為：
17、檢測輸出電流的實際幅值ioutput和目標指令幅值itarget計算幅值誤差：；若eamp>0，輸出電流幅值不足，需增大補償；若eamp<0，輸出電流幅值過大，需減小補償；
18、檢測輸出電流的相位和目標指令相位計算相位偏差：；若，輸出電流滯后于目標指令，需調整相位提前；若，輸出電流超前于目標指令，需調整相位延后。
19、優選的，pwm?技術通過調整占空比d來改變輸出電流的幅值和相位，占空比定義為一個周期內高電平持續時間的比例：；其中：ton為pwm信號的高電平持續時間，t為pwm信號的總周期；
20、根據幅值誤差eamp，調整?pwm?占空比damp，表達式為：；為初始占空比；ka本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.全效電能優化快速檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的全效電能優化快速檢測方法，其特征在于：S3中，對阻抗幅值隨頻率變化的曲線進行分析后生成阻抗幅值異常指數，阻抗幅值異常指數的獲取方法為：
3.根據權利要求2所述的全效電能優化快速檢測方法，其特征在于：S3中，對負載電流變化率與電壓變化率的比值變化情況進行分析后生成負載波動指數，負載波動指數的獲取方法為：
4.根據權利要求1所述的全效電能優化快速檢測方法，其特征在于：S4中，根據電網諧波放大異常程度和不同工況下的負載動態響應情況，評估全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性，具體為：將阻抗幅值異常指數和負載波動指數轉換為綜合特征向量，將綜合特征向量作為機器學習模型的輸入，機器學習模型以每組綜合特征向量預測全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值標簽為預測目標，以最小化對所有全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值標簽的預測誤差之和作為訓練目標，對機器學習模型進行訓練，直至預測誤差之和達到收斂時停止模型訓練，根據模型輸出結果確定全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值，其中，機器
5.根據權利要求4所述的全效電能優化快速檢測方法，其特征在于：將獲取到的全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值與根據歷史數據預設的準確性參考閾值進行比較，若全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值大于等于預設的準確性參考閾值，說明全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性高，此時不生成預警信號，并將檢測指令劃分為準確性檢測指令；若全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值小于預設的準確性參考閾值，說明全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性低，此時生成預警信號，并將檢測指令劃分為不準確性檢測指令。
6.根據權利要求5所述的全效電能優化快速檢測方法，其特征在于：S5中，對于全效電能優化裝置生成的不準確性檢測指令進行誤差校正，利用PWM技術，根據誤差幅值和相位偏差動態調整占空比，使輸出電流的幅值和相位匹配目標指令，具體為：
7.根據權利要求6所述的全效電能優化快速檢測方法，其特征在于：PWM?技術通過調整占空比D來改變輸出電流的幅值和相位，占空比定義為一個周期內高電平持續時間的比例：；其中：Ton為PWM信號的高電平持續時間，T為PWM信號的總周期；
8.根據權利要求7所述的全效電能優化快速檢測方法，其特征在于：S6中，利用傳感器和采樣設備，實時采集電網參數：諧波電流?Iharmonic,detected：電網中諧波分量的實時幅值；無功功率?Qdetected：系統實時無功功率；負載電流Iload,detected：負載端的實時電流值；
9.根據權利要求8所述的全效電能優化快速檢測方法，其特征在于：
10.全效電能優化快速檢測系統，用于實現權利要求1-9任一項所述的全效電能優化快速檢測方法，其特征在于：包括實時數據采集模塊、電網特性分析模塊、諧波與負載分析模塊、檢測指令準確性評估模塊，誤差校正模塊以及優化模塊：
...【技術特征摘要】
1.全效電能優化快速檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的全效電能優化快速檢測方法，其特征在于：s3中，對阻抗幅值隨頻率變化的曲線進行分析后生成阻抗幅值異常指數，阻抗幅值異常指數的獲取方法為：
3.根據權利要求2所述的全效電能優化快速檢測方法，其特征在于：s3中，對負載電流變化率與電壓變化率的比值變化情況進行分析后生成負載波動指數，負載波動指數的獲取方法為：
4.根據權利要求1所述的全效電能優化快速檢測方法，其特征在于：s4中，根據電網諧波放大異常程度和不同工況下的負載動態響應情況，評估全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性，具體為：將阻抗幅值異常指數和負載波動指數轉換為綜合特征向量，將綜合特征向量作為機器學習模型的輸入，機器學習模型以每組綜合特征向量預測全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值標簽為預測目標，以最小化對所有全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值標簽的預測誤差之和作為訓練目標，對機器學習模型進行訓練，直至預測誤差之和達到收斂時停止模型訓練，根據模型輸出結果確定全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值，其中，機器學習模型為多項式回歸模型。
5.根據權利要求4所述的全效電能優化快速檢測方法，其特征在于：將獲取到的全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值與根據歷史數據預設的準確性參考閾值進行比較，若全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性值大于等于預設的準確性參考閾值，說明全效電能優化裝置生成的檢測指令準確性高，此時...
【專利技術屬性】
技術研發人員：馬賀，王麗敏，
申請(專利權)人：科姆勒電氣安徽有限公司，
類型：發明
國別省市：
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