基于物聯網的電能優化與諧波抑制技術研究

時 翔，陳 明

（國網青島供電公司 營銷部，山東 青島266002）

基于物聯網的電能優化與諧波抑制技術研究

時 翔，陳 明

（國網青島供電公司 營銷部，山東 青島266002）

當前電能系統逐漸發展為變化極快、用戶極多、運行復雜的大規模系統，造成了系統電能質量不穩定和諧波含量較多等問題。針對這一問題，構建用于電能質量管理的物聯網系統，設計遺傳算法對采集到的系統電能指標參數進行優化。首先，分別建立電能質量管理系統的感知層、網絡層和應用層，組建物聯網架構，其次分析電能質量主要指標參數及其與物聯網各層之間的關系，再對通過物聯網采集到的用戶用電數據信息，設計遺傳算法進行優化。最終，應用MATLAB仿真軟件，對基于物聯網的電能質量管理系統進行仿真分析。仿真結果表明，頻率偏差降低57%，供電電壓偏差降低62%，電壓諧波含有率減少52%，該技術可較好的實現電能優化與諧波抑制的目的。

物聯網；電能質量；電能優化；諧波抑制

伴隨著生產力水平和科學技術水平的不斷提高，電能系統逐漸發展為運行復雜、用戶極多、動態變化極快的大規模系統，直接導致其電能質量不穩定，電能系統諧波種類繁多，含有率較高等問題[1-2]。隨著傳感器技術和互聯網技術的飛速發展，物聯網技術已成為了當前世界科技發展的主流，并在諸多領域均有了較為廣泛的應用[3-4]。文中構建基于物聯網的電能質量管理系統，對典型的電能質量指標參數，設計遺傳算法，對其進行優化設計，并應用MATLAB對設計的電能系統進行仿真。

1 基于物聯網的電能質量控制系統

在通信網絡建立和國際互聯網絡廣泛傳播之后，物聯網絡成為了一種逐漸興起并越發重要的網絡系統，物聯網可將物品和物品、物品和人類之間相互連接，通過將物品與物聯網絡建立聯系，可方便的對與其相連接的物品進行辨識、管理和控制。所謂物聯網，是建立在無線射頻識別技術、無線傳感器網絡、無線通信等技術基礎之上，組成一個能涵括各種事物的巨大物品信息網絡。更加深入而言，物聯網絡通過將各種各樣的傳感器嵌入到了交通、建筑設施、供電系統、供水網絡等各式各樣的物體之中，從而建立了物品和物品、物品和人類之間連接的強大信息網絡系統，然后將其和互聯網進行聯接并組合在一起，以該強大網絡之中的高性能服務器為基礎，完成裝備設施、機器構件、涉及人員與基礎設備的動態控制和管理[5]。

典型的物聯網通常是由3部分構成的，這3個組成部分分別是感知層、網絡層和應用層。其中，感知層是對傳感器數據進行采集、對相應通信數據信息進行初始處理工作。網絡層是在感知層的基礎之上建立更加寬廣的互聯網系統，這就需要更加強大的傳感器連接網絡和移動通信技術、互聯網技術進行更加深入的融合。應用層是通過網絡層接收到感知層采集到的傳感器數據，構建出滿足相應需求的動態數據資源庫，應用動態數據資源庫中的相關信息，為所需的業務建立強大的數據支持，最終能實現通過物聯網對被控目標的相應管理和控制的功能[6]。

圖1 基于物聯網的電能質量控制系統框架圖

如圖1所示，為一個用于電能質量控制的物聯網絡的基本框架圖，該物聯網的感知層中包含了大量的無線傳感器網絡，這些無線傳感器網絡能實現對電能相關信息，例如電流、電壓、電能、無功、有功和諧波等電能信息以及用戶信息的實時采集與動態控制。網絡層的組成內容主要包括大數據處理設備以及與其相配套的電力載波信息通訊網絡，其主要的作用是搜集各個電能傳感器采集到的終端電能信息，并可將電能傳感器搜集到的電能參數通過電力載波信息通訊網絡傳輸到應用層的電能質量數據監測控制服務器上。同時，也可將電能質量數據監測控制服務器下達的命令傳送到電能傳感器終端上。應用層的內部構造主要包括數據處理服務器和相應的客戶端，組成電能質量數據監測控制服務器，其的主要功能是對通過網絡層傳輸來的巨量客戶電能傳感器搜集到的電能質量參數和客戶信息進行儲存、整理、分析，并根據算法的分析結果來采取相應的事故診治、繼電保護等措施進行相應的處理工作[7-9]。

基于物聯網的電能質量控制系統從結構角度主要是由感知層、網絡層和應用層3部分構成，感知層的主要作用是對客戶使用端的電能參數信息進行實時采集；網絡層的主要作用是對通過感知層采集到的電能信息進行數據集中和數據傳輸，現在采取的傳輸方式主要是電力載波信息通信傳輸網絡；應用層則將網絡層傳輸到的海量電能信息通過大型服務器進行儲存、整理和分析，最終實現對用戶端的電能質量信息進行實時動態控制的目的。

2 電能質量參數與電能系統諧波

電能質量參數主要有電能系統頻率偏差、供電電壓偏差和電能系統諧波3種。對于整個電能質量控制網絡而言，電能系統頻率偏差會直接影響到電能的質量，因頻率既可用來實時監測系統的電能質量，也能夠作為系統安全運行的重要指標，通過控制其來使電能系統保持穩定[10]。在通常的工作狀況之下，電能系統的工作頻率一般會低于系統的標準頻率。然而為電能系統中用電客戶端的電能負荷時刻處于頻繁變化的進程之中，電能發生設備的運行控制和相應的調節裝置相對于電能負荷的變化存在一定的滯后現象，這就造成了電能系統的頻率總是不斷的改變，所以在電能系統工作狀態中，系統頻率與系統標準頻率之間的偏差需要被控制在規定的變化程度之中，從而保證電能系統能安全可靠的穩定運行[11]。

電能系統頻率的運行值f和電能系統頻率的標準值fs之間的差值為電能系統頻率偏差Δf，其相互關系如下式所示

一般情況下，電能系統頻率偏差Δf控制在±0.2 Hz的范圍以內，若電能系統的內部總體容量相對而言較小時，系統頻率偏差也能進一步擴大到±0.5 Hz的范圍。

電能系統運行的電壓實際值U和電能系統電壓標準值Us之間的偏差稱為電能系統供電電壓偏差ΔU，其表示式為

我國電能系統中供電電壓偏差指標為：220 V單相最高不能超過電能系統標準電壓的+7%，最低不能低于電能系統標準電壓的-10%[12]。

電能系統諧波之所以經常被稱為高次諧波，源于其頻率值是電能系統基波頻率值的整數倍。電能系統諧波一般發生于電能系統穩定運行的過程之中，發生電能系統諧波時伴隨著的畸變電能波形雖在短時間之中是保持連續狀態的，然而電能波形的暫態情況卻經常是在持續若干周期之后就不再存在，電能系統諧波通常因電能系統的狀態變化而改變，電能系統諧波發生通常與電能系統負荷的持續變化狀態緊密相關[6]。針對某次諧波畸變情況，通常使用該次諧波有效值與基波有效值之比來表示 （一般百分數來表示），即該次諧波的含有率。因此，n次諧波電壓的含有率HRUn為：

其中，HRUn為n次諧波電壓的含有率，Un為n次諧波電壓的幅值，Us為基波電壓的幅值。同樣，n次諧波電流的含有率HRIn為：

其中，HRIn為n次諧波電流的含有率，In為n次諧波電流的幅值，Is為基波電流的幅值。

3 基于遺傳算法的電能優化與諧波抑制方法

在建立基于物聯網的電能質量控制系統之后，應用層的服務器可接收到從網絡層傳輸來的感知層的電能傳感器的電能質量數據，如電能系統頻率偏差、供電電壓偏差和電能系統諧波。根據集中到的信息數據可應用成熟的優化算法進行處理，從而實現電能優化和諧波抑制的目的。

遺傳算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群開始，而一個種群則由經過基因編碼的一定數目的個體組成[13]。每個個體實際上是染色體帶有特征的實體。染色體作為遺傳物質的主要載體，即多個基因的集合，其內部表現（即基因型）是某種基因組合，其決定了個體形狀的外部表現，如黑頭發的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。因此，在一開始需要實現從表現型到基因型的映射即編碼工作。由于仿照基因編碼的工作較為復雜，通常會進行簡化，如二進制編碼，初代種群產生之后，按照適者生存和優勝劣汰的原理，逐代演化產生出越來越好的近似解。在每一代，根據問題域中個體的適應度大小選擇個體，并借助于自然遺傳學的遺傳算子進行組合交叉和變異，產生出代表新解集的種群。該過程將導致種群像自然進化一樣的后生代種群比前代更加適應于環境，末代種群中的最優個體經過解碼，可作為問題近似最優解[14]。遺傳算法首先構建模型，并對問題對象進行染色體編碼，然后初始化種群，計算個體適應值，通過執行遺傳算法選擇、交叉、變異等操作之后，判斷是否滿足終止條件，若滿足終止條件，則選擇結束，若不滿足終止條件，則重新進行個體適應值的計算，其流程圖如圖2所示。

圖2 遺傳算法流程框圖

在構建基于物聯網的電能質量管理系統的基礎之上，應用MATLAB仿真軟件，設計相應的遺傳算偏差和電能系統諧波進行優化處理，可得到優化前后電能質量參數變化的情況，如圖3、圖4和圖5所示。

圖3 處理前后頻率偏差變化圖

圖4 處理前后電壓偏差變化圖

圖5 處理前后電壓諧波含有率變化圖

從圖3、圖4和圖5中可知，應用MATLAB仿真軟件，經過優化處理之后，電能系統中的頻率偏差降低57%，供電電壓偏差降低62%，電壓諧波含有率減少52%。由此可知，應用遺傳算法，基于物聯網的電能優化與諧波抑制技術可較好的實現系統中的電能優化和諧波抑制。

4 結束語

文中針對當前電能系統用戶極多、數據龐大、運行復雜的問題，構建感知層、網絡層和應用層，建立用于電能質量控制的物聯網，分析影響電能質量的電能參數（系統頻率偏差、供電電壓偏差和電能系統諧波），設計優化電能系統參數的遺傳算法，并應用MATLAB仿真軟件，對系統進行仿真。仿真結果表明，基于物聯網的電能優化與諧波抑制技術可較好的提高電能質量并抑制諧波。

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Research on power optimization and harmonic suppression technology based on Internet of things

SHI Xiang，CHEN Ming
（State Grid Power Company Marketing Qingdao，Qingdao 266002，China）

Current power system gradually developed for fast changing，user slue，running complex large-scale system，resulting in a power system quality is not stable and harmonious wave as well as many other content problems.In view of this problem，the Internet of things system used for power quality management is constructed，and the genetic algorithm is designed to optimize the parameters of power parameters of the system.Firstly，build up quality management system of the perception layer，network layer and application layer，set up the architecture of Internet of things，followed by the analysis of power quality parameters and and networking relationship between each layer，through networking collected user data information，the design of genetic algorithm to optimize.Eventually，the application of MATLAB simulation software，the power quality management system based on the Internet of things for simulation analysis and simulation results show that，frequency deviation is reduced by 57%，supply voltage deviation is reduced by 62 percent，harmonic voltage with a reduction in the rate of 52%，the technology can achieve better power optimization and harmonic suppression of the objective.

internet of things；power quality；electric energy optimization；harmonic suppression

TN911

：A

：1674－6236（2017）03-0009-05

2016-02-20稿件編號：201602073

時 翔（1975—），男，山東青島人，高級工程師。研究方向：節能及電能替代。