安防之家讯：cript>从电能质量的基本概念出发，论述了电能质量综合评判的重要性与必要性，提出了一种利用模糊综合评判的方法对电能质量进行综合评价的二级评判法。这种方法先确定各电能质量指标的隶属度函数及隶属度，再采用模糊综合评判方法的二级评判模型对电能质量进行综合评判，从而给出客观、全面、综合唯一的电能质量评价指标。该方法可为电力市场环境下的电能的优质优价服务分析提供基础。
关键词：电能质量；模糊综合评判；隶属度函数；电力系统


1引言
电能质量的好坏直接影响着电力效益及国民经济效益。由于电力负荷的急剧增长，特别是冲击性、非线性负荷的不断增多，使得电网发生电压畸变、电压波动、闪变和三相不平衡等电能质量问题。近年来，由于电能质量引发的事故和问题呈上升趋势，对电能质量的管理和对电力污染的治理工作势在必行。
随着电能质量问题的日益突出，各国都根据各自的实际情况制定了相关的电能质量标准。但是所制定的标准只是给电能质量指标定了一把尺子，判断其是否合格。实际上更希望能从总体上对电能质量做一综合评价。
电能是一种特殊商品，同样要讲求质量。电力部门关心的是电压与频率是否合格，系统是否可靠运行。电力用户关心的是电力部门所提供的电能能否向负荷正常供电，能否使负荷正常运行。然而电能质量问题的研究是由电力用户的生产需求推动的，用户的衡量标准应占有优先地位。因而，由于电压、电流或频率的偏差，造成用户设备故障或误动的任何电力问题都应是电能质量问题[1]。
我国颁布的电能质量指标主要包括：①电压偏差；②频率偏差；③谐波含量；④电压波动和闪变；⑤三相电压不平衡度。这些指标是电能质量的技术性指标，是从供电是否合格的角度提出的。随着电力的市场化，电能质量的另一项指标——服务性指标[2,3]越来越受到人们的重视，在电能质量评判中，其地位也是越来越明显。此指标是从引导用户合理用电、降低费用、节约能源等角度提出的，体现了电力的公益服务性。
2电能质量综合量化指标的方法分析
电能质量的分析方法，一般是指电能质量指标的单项分析方法，主要包括基于时域的、频域的和变换域的分析方法。是通过采集某一地点、某一个考核区域内相关指标的数据，然后对这些数据用上述方法进行分析，判断该指标的合格程度。由于这些单项指标的分析方法，已经不适应电力市场环境下对电能质量指标评价的要求。然而电能质量指标中的一些指标对问题的描述具有模糊性，很难用确切的定量关系表示。模糊理论是一种处理模糊信息的有效工具。cript>
文献[3]应用模糊模式识别方法判断所考核的电能质量各指标的综合情况，并与事先确立的质量指标的级别进行比较，最后得到该电能质量属于哪一等级的结论。但是该方法对电能质量的综合评价不够细致、清晰和全面，主要原因在于贴近度对模糊关系的刻划不够细致，最大隶属度原则掩盖了介于两个隶属度之间的差别，严重时可能会导致判断偏差太大。
本文所选用的模糊方法是模糊综合评判方法。首先是对电能质量的各个指标进行分级，然后从最低一级开始评判，在评判完这一级之后再进入下一级，直到最后获得综合评判结果。同时，在每一级评判中引入相应的评判权重，以表示不同指标在该级中的重要程度。最后一级的综合评判采用加权平均法，以避免最大隶属度原则的片面性。
3基于模糊理论的电能质量综合量化指标
3.1电能质量分项指标的模糊模型
模糊模型的选择与确立在模糊方法中起着至关重要的作用。隶属度函数的有效与否，直接影响着最后评判结果的可信程度。
在电能质量指标中，有些指标的隶属属性是相类似的。例如电压偏差与频率偏差，它们大部分都落在一定区间内，而且有接近于零的趋向，落在零值两边的概率是随机的，离零值越远出现的概率越小，很符合正态分布的特点，所以它们均可采用具有正太分布特点的高斯函数作为其隶属度函数。事实上，要使偏差为零是很困难的。因而，一般当偏差落在靠近零的一定区域内时，则可认为该项电能质量指标很好，其对应的隶属度为1。基于这种考虑，需将靠近零这一区域的隶属度函数定义为1，且对正态分布进行改造，改造后的隶属度函数如图1所示。

3.1.1电压偏差隶属度函数
所选用的电压偏差隶属度函数为

式中△U为电压偏差百分比；σ、U1、U2为常数，由实际情况确定。
3.1.2电压偏差持续时间的隶属度函数
同时，还要考虑偏离某一标准的持续时间和发生频次。持续时间越小，发生频次越低，则认为其隶属度越高，否则越低。因而电压偏差持续时间的隶属度函数定义为

式(1)和式(2)的参数的确定，可以对实际采集的数值经滤除坏数据后进行数学拟合，再用专家经验进行修正得到。实际应用中，这些参数要经应用反馈再修正的过程，直到结果满意为止。以下常数的确定方法与此类似，不再阐述。
电压波动和闪变指标、电压波形畸变指标和三相电压不平衡指标等有着相同的形式，隶属度函数的选择也与上面相类似。这里仅以电压波动和闪变指标为例，确定其隶属度函数为cript>


3.1.3供电可靠性隶属度函数
供电的可靠性指标IR的取值范围是[0,1]，一般接近于1。IR对停电和设备故障的时间的反应很不灵敏，隶属度函数可表示为

3.1.4关于服务性指标
对于电能质量的服务性指标，不能用隶属度函数直接描述，需要通过专家初打分、用户调查、用户反馈等方式来获得，最后组织专家打分以考核服务性指标的良好程度。
3.2电能质量综合量化指标的模糊评判
（1）对某一区域在一定考核期内采集到的数据进行隶属度计算。如电压偏差量，采集到的一组数据为T△UN)，将每组数据代入相应的隶属度函数，便可以得到相应的隶属度。在这些指标中，有些考虑持续时间的电能质量指标（如电压偏差），需要将偏离标准的隶属度与持续时间的隶属度采用文献[3]中的“和”运算进行综合。对于那些不能通过隶属度函数直接得到隶属度指标的，则可以通过专家打分等方法赋予一定的隶属度。这样，每一个指标都有了相应的隶属度。[FS:PAGE]
（2）对每一个指标进行等级评定，评出“质量优”、“质量合格”、“质量低”和“质量不合格”，分别记为Q1、Q2、Q3和Q4，根据上面计算得出的每一指标的所有组数据的隶属度，再参照上述4种等级界限，可以得出隶属度大于Q1的百分比，介于Q1和Q2之间、Q2和Q3之间、Q3和Q4之间以及小于Q4的百分比。如果把评判集定义为Q＝（良好、较好、一般、差、很差），那么上述5个百分数便为该指标分别属于“良好”、“较好”、“一般”、“差”、“很差”的隶属度。对于那些没有隶属度函数的指标同样可以根据所得来的数据（如调查的、专家评出的结果等）给出相应的隶属度，再根据所规定的隶属度得出其各个级别的隶属度。例如对技术性指标的某一项调查中一共调查了100个用户，认为“良好”、“较好”、“一般”、“差”和“很差”的分别占a、b、c、d和e，那么a、b、c、d和e可分别作为其隶属度。
（3）根据实际情况对每一级评判进行因素划分。本文采用的是二级评判，因素划分如表1所示。
（4）采用模糊方法具体计算评判结果。设定各指标的等级界限如表2所示。


1）采用海明距离贴近度进行评判。
参照表2，按照海明距离贴近度的定义[3]可以

所以评定电力质量为合格。
2）采用模糊综合评定进行评判。
对电压偏差、电压波动与闪变、三相不平衡、频率和可靠性的评判矢量用rcript>UD、rUF、rUB、rf、rR表示，电压波形畸变、服务性指标和综合评判结果用BU、BDF、BSER和BSY表示。
参照表2，由得到的隶属度对各指标的评判结果，电压偏差的评判矢量为

因此对电压的评判矩阵为

得对电压的评判结果为

上面进行的是指标的一级评判。另外两项单因素的指标与上面的3项一起进入到下面的二级评判，其评判矢量分别为

在二级评判中总共是5个指标因素，它们的权重矢量取为ASY=[0.4000.1500.1000.1000.250]，其中数字依次分别代表电压、频率、波形畸变、可靠性指标、服务性指标的权重。评判矩阵为

其中评判矩阵中行矢量由上到下所对应的次序与权重矢量中的次序相同，因而可得综合评判结果为

对评判结果进行加权平均法处理。首先是给等级数量化，上述评判的5个等级分别以1、2、3、4、5表示，然后根据评判结果矢量中的隶属度进行加权平均，对上述加权平均的结果为

由于2.320介于2与3之间，且更接近于2，所以最终的评判结果为电能质量介于“较好”与“一般”之间，且更接近于“较好”，所以评定电能质量为合格。
虽然，上面两种方法对电能质量的评价结果相同，但前者实际上只考虑了最突出的因素，其它因素并未真正起作用，从而存在片面性；后者考虑了所有因素，其评判结果较为全面合理。
4结语
电能质量问题日益突出，关于电能质量问题的研究也越来越多，对于电能质量的综合评判就是其中内容之一。本文提出的电能质量综合评判方法¾¾模糊综合评判法，综合考虑了电能质量指标的各个方面，评判客观、全面、合理，具有一定的应用价值。

参考文献

[1]肖湘宁，徐永海（XiaoXiangning，XuYonghai）．电能质量问题剖析（Powerqualityanalysisanditsdevelopment）[J]．电网技术（PowerSystemTechnology），2001，25(3)：66-69．
[2]马晓春（MaXiaochun）．公用电网电能质量及其改善（Electricpowerqualityinpublicsupplynetworkanditsimprovement）[J]．华北电力技术（NorthChinaElectricPower），1998，12，49-52．
[3]贾清泉，宋家骅，兰华，等（JiaQingquan，SongJiahua，LanHuaetal）．电能质量及其模糊方法评价（Qualityofelectricitycommodityanditsfuzzyevaluationcript>）[J]．电网技术（PowerSystemTechnology），2000，24(6)：46-49．
[4]ClarwWG．Theconceptofdemand-sidemanagementforelectricutilities[J]．ProceedingsoftheIEEE，1985，73(10)：1372-1374．
[5]谢季坚．模糊数学方法及其应用[M]．武汉：华中理工大学出版社，2000．

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