CN109884421A - 一种配电网电能质量监测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
一种配电网电能质量监测系统，包括电能质量分析器、中央芯片和电能表，所述电能质量分析器检测所述配电网中变压器输出端的系统电压、系统电流，并根据所述电压和电流值进行计算相关的系统电能质量数据，并将所述系统电压、系统电流和系统电能质量数据提供给所述中央芯片，所述中央芯片同时读取所述电能表的用户端电能质量数据，并根据所述系统电能质量数据优化所述用户端电能质量数据。
Description
技术领域
本发明涉及配电网领域，特别涉及一种配电网电能质量监测系统及方法。
背景技术
在配电站中，各个电能表连接着不同的电力用户，这些用户的负载类型千差万别。很多用户的负荷不能满足电网的电能质量要求，尤其是负荷谐波电流注入量。使用标准电能质量检测设备连续监控这些负荷并跟踪电能质量几乎是不可能的。但是，通过标准电能表的通讯端口只能获得有限的电力数据，使用这些数据无法准确计算出谐波畸变率、不平衡度等电能质量参数。
另外，这些电能表的通讯端口通信速率相当低，每次抄读数据都有很大的延时。在试验中我们发现，抄读数据通常需要数秒的时间。在一个配电站中，会有20个以上的电能表，要同步抄读这些电能表的数据一个通讯端口是无法完成的，需要多个通讯端口对这些电能表进行同步抄读。
发明内容
本发明提供一种配电网电能质量监测系统及方法，通过读取普通智能电能表(无谐波测量功能)的抄表数据来间接测算该用户的电能质量数据，如三相电流不平衡度，总谐波电流畸变率，总谐波电流有效值等。
本发明提供一种配电网电能质量监测系统及方法。一种配电网电能质量监测系统，包括电能质量分析器、中央芯片和电能表，所述电能质量分析器检测所述配电网中变压器输出端的系统电压、系统电流，并根据所述电压和电流值进行计算相关的系统电能质量数据，并将所述系统电压、系统电流和系统电能质量数据提供给所述中央芯片，所述中央芯片同时读取所述电能表的用户端电能质量数据，并根据所述系统电能质量数据优化所述用户端电能质量数据。
一种配电网电能质量监测方法，采集所述配电网中变压器输出端的系统电压、系统电流，采集所述配电网中用户端电能表的用户电能质量数据，计算系统电能质量数据，利用系统电能质量数据优化用户电能质量数据。
本发明一优选的实施例中，利用系统电能质量数据采用LMS估计算法优化用户电能质量数据。
有益效果，提高了用户电能质量数据的准确性。
为让发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附图式作详细说明如下。
附图说明
图1本发明配电网电能质量监测系统的框图。
图2本发明配电网电能质量监测系统的具体实施例图。
图3本发明配电网电能质量监测方法的流程图
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
本发明实施例提供一种配电网电能质量监测系统及方法，且简单易实现，以下特举实施例做为本发明确实能够据以实施的范例。另外，凡可能之处，在图式及实施方式中使用相同标号的组件/构件/步骤，系代表相同或类似部件。
图1为本发明的配电网电能质量监测系统实施例框图，所述配电网电能质量监测系统包括：电流互感器12，从变压器11的输出端采集电流；电压互感器13，从变压器11的输出端采集电压；电能质量分析器14，所述电能质量分析器14根据电流互感器12和电压互感器13的采样值进行电能质量分析；中央芯片15，所述中央芯片15 采集电能质量分析器14和多个电能表的161-16N的数据，并进行配电网系统的电能质量参数计算。
图2为本发明的配电网电能质量监测系统一具体实施例，所述配电网电能质量监测系统包括：电流互感器22，从变压器21的输出端采集电流；电压互感器23，从变压器21的输出端采集电压；电能质量分析器24，所述电能质量分析器24根据电流互感器22和电压互感器23的采样值进行电能质量分析，所述电能质量分析器24包括电能计量芯片ADE7880和ADC芯片AD7606，其中电能计量芯片 ADE7880用于计量变压器21输出端的电能质量参数，ADC芯片 AD7606是16位高精度模数转换器，为中央芯片提供变压器21输出的电压和电流采样值；中央芯片25，所述中央芯片25采集电能质量分析器24和多个电能表的261-26N的数据，并进行配电网系统的电能质量参数计算，所述中央芯片25包括数字处理芯片251，具体型号为TMS320F28377，TI公司浮点DSP主频200Mhz，双核心，双协处理器；接口转换和逻辑处理芯片CPLD252，接受各类数据并经过转换处理后传递给数字处理芯片251；隔离芯片2531-N，具体型号为 ISO7221；外部通讯芯片2541-N，具体型号为RS485。所述外部通讯芯片2541-N与电能表261-N连接，将接受到的数据经过隔离芯片 2531-N传递给接口转换和逻辑处理芯片CPLD252。
电能表电能表261-N能够提供以下数据：电流有效值Irms、电压有效值Vrms、有功功率P、无功功率Q，利用这些数据我们可以根据以下算法估算系统的谐波电流有效值Irms(harmonic)。
在假设电网电压畸变率低于5％的情况下，如下推导可以得出无功电流有效值Irms(rea)
相同地，可以推导出有功电流有效值Irms(act)
因此，我们可以从如下总电流有效值公式
推导得到谐波电流有效值
但是由电能表数据估算出的用户独立电能质量数据并不精确，本发明通过利用10KV集中点的电能质量检测数据并引入优化算法，进一步优化单独用户的电能质量估算数据，提高单独用户的电能质量数据精度。
10KV集中点也即变压器21的输出端可以安装电压互感器23和电流互感器22，并利用电能质量检测装置24准确检测出集中点的电能质量数据。
数字处理芯片251中的程序将运行在两个核心上。核心1将负责系统接口和速度不敏感算法。核心2将用于运行时间敏感的必须在固定周期内完成的算法。以下为核心利用的基本结构：
核心1
1通信。
a)用RS232或RS485与电能表通信
b)使用RS232或RS485与主机设备的通信
c)与电能表芯片SPI通信
d)与核心2的数据交换
E)与串行I2C接口的存储器通讯(Flash、FMRAM)等
2读取ADC芯片的数值，校准精度。
3在内存中处理1-2个小时时长的时间窗口的采样数据。
采样数据将从ADC芯片连续读取并发送到核心2进行计算，计算内容包括均方根电流、电压、50次谐波，频率，功率和功率因数等，计算完成的数据将被传送到核心1，核心1将以2个小时为周期计算平均值，并将周内的数据循环存储在FMRAM中。内存的访问控制将通过DMA单元进行，以最小化写入串行RAM的延迟。即使在步骤4中的数据处理过程中，存储过程也将是连续不间断的。
4处理从电能表获取的数据。
在完成一个小时的数据记录后，同时电能表抄读系统也将电能表最后一个小时的数据抄读出来。这些数据将存储在RAM中。数据读取工作完成后，计算均方根电流所需数据将从FMRAM中回读出来。
5在步骤4数据记录完成后，利用LMS估计算法对电能表记录数据进行优化。
LMS估计算法将用于提高从电表读取的某些值的精度。主要有以下几项数据：
有功电流/无功电流：这些数据的精度将根据乘数不确定性来预测，该乘法器将用LMS方法求解。解决此类不确定性LMS问题的几种方法是可变的。我们将使用基于奇异值分解(SVD)的方法。奇异值分解的中等大小的问题是有效的(系统矩阵达到10行和列)
谐波电流的有效值：谐波电流的有效值较难估计，因为电能表采样的带宽不同会导致谐波电流的估计值发生变化，因为，谐波电流的有效值相加后与总谐波电流的关系不确定。然而，大部分的电能表谐波电流有效值是可以精确到少数主要谐波的，这个值可以用来估计每个公用变压器产生的主要低次谐波。简单地说，用这种方式估计的谐波将小于用户产生的实际谐波电流有效值。通过进一步分析单个用户谐波电流和总谐波电流的时变特性，可以提高谐波电流有效值的准确性。
6在数据估计完成后，输出数据将被存储在串行闪存中以供将来检索。
7读电表芯片并利用这些数据对其他数据进行校准。
核心2
估计主变压器的运行数据
1移动窗口谐波估计用FFT对电压和电流进行谐波分析。
2电压和电流有效值计算。
3有功和无功功率估计。
4频率估计。
5不平衡估计。
6闪变的估计。
7数据传输管理核心1。
图3为本发明一种配电网电能质量监测方法的流程图，外部串行通讯处理，ADC芯片读取并进行数据处理和存储，电能变数据读取并进行数据优化和谐波估计，再将数据存储。
本发明具有非常好的效果：为检测35KV/10KV配电变压器的总电能质量数据，将使用常规数据采集系统和计算方法构建一个电能质量评估系统。这些数据可以被计算机或任何其他控制台从串行端口读取。
虽然本发明已以实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的更动与润饰，故本发明的保护范围当视后附的申请专利范围所界定者为准。
Claims (3)
1.一种配电网电能质量监测系统，包括电能质量分析器、中央芯片和电能表，所述电能质量分析器检测所述配电网中变压器输出端的系统电压、系统电流，并根据所述电压和电流值进行计算相关的系统电能质量数据，并将所述系统电压、系统电流和系统电能质量数据提供给所述中央芯片，所述中央芯片同时读取所述电能表的用户端电能质量数据，并根据所述系统电能质量数据优化所述用户端电能质量数据。
2.一种配电网电能质量监测方法，采集所述配电网中变压器输出端的系统电压、系统电流，采集所述配电网中用户端电能表的用户电能质量数据，计算系统电能质量数据，利用系统电能质量数据优化用户电能质量数据。
3.如权利要求2所述一种配电网电能质量监测方法，其特征在于，利用系统电能质量数据采用LMS估计算法优化用户电能质量数据。
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