一种分布式能源接入下的电能质量控制方法与流程

本发明涉及电能质量控制，具体是指一种分布式能源接入下的电能质量控制方法。

背景技术：

1、随着环保意识的增强以及能源结构的转型加速，分布式能源如光伏电站、风力发电场等在电力系统中的占比日益攀升。然而，分布式能源的间歇性、波动性以及其接入位置的分散性，给电网电能质量带来了诸多严峻挑战。

2、一方面，分布式能源发电受自然条件影响显著，光伏发电随日照强度与云层遮挡变化，风力发电则依风速不稳定波动，致使电网电压、频率频繁波动，严重时可引发电压骤降、闪变等问题，影响工业生产设备正常运转，像精密电子制造车间，电压稍有不稳就会造成次品率大幅上升；另一方面，分布式能源接入点众多，大量电力电子设备接入易引入谐波，非线性负载使电网电流谐波畸变加剧，干扰通信系统、降低电力设备使用寿命，如医院医疗设备因谐波干扰可能出现误诊误判，威胁患者生命健康。

3、传统电能质量控制手段多针对集中式发电模式设计，难以适应分布式能源复杂接入格局，无法实时、精准应对多变电能质量问题，故急需创新、高效且具针对性的电能质量控制方法。

技术实现思路

1、本发明为解决上述各种问题，提出了一种分布式能源接入下的电能质量控制方法。

2、为解决上述的技术问题，本发明提出的技术方案为：

3、数据采集与传输：于分布式能源接入电网的关键节点精准部署电压、电流、谐波及功率传感器，这些传感器凭借高灵敏度与稳定性，迅速捕捉电能参数细微变化。为确保数据可靠传输，采用兼具自动纠错与抗干扰能力的有线及无线混合通信链路，无线部分选用低延迟5g专网模块，充分利用其高速率、低时延特性，有线则采用工业级光纤，保障数据以极小传输时延、极低丢包率实时传输至电能质量管控中枢。

4、数据分析与诊断：数据分析与诊断：管控中枢配备多核处理器，内置融合快速傅里叶变换、小波变换及深度学习算法的智能分析软件，迅速处理接收数据，精准剖析电压波动、定位谐波参数、核算功率失衡，依严格电能质量标准及自定义高精度阈值，快速判别电能质量异常与否，并智能追溯异常根源。

5、协同控制策略生成与执行：一旦判定电能质量不达标，管控中枢依在线可更新策略库迅速行动。一方面，即刻向静止无功补偿装置(svg)、有源电力滤波器(apf)下达精准指令，svg依电压及无功状况毫秒级响应输出无功电流，apf依反向谐波注入策略高效滤除谐波；另一方面，与分布式能源发电设备控制器双向毫秒级交互，精细调控发电功率，调节步长精度达额定功率千分之一；与此同时，联动采用锂电池与超级电容混合架构的储能系统，依荷电状态(soc)及电网瞬态需求切换充放电模式，全方位协同作业，确保电网电能质量迅速恢复至优质区间，维持分布式能源与电网的动态平衡。

6、优选的，所述传感器具备自动校准功能，能依据环境温度在-20℃至60℃范围内、湿度在20％至90％相对湿度范围内以及电网频率波动幅度在±0.5hz内，动态校准测量精度，校准周期依据干扰变化速率智能调整，确保数据采集误差率不超过±0.5％，为后续精准控制提供可靠数据基础。

7、优选的，所述有线与无线混合通信网络采用的光纤为单模光纤，具备至少10gbps的传输带宽，5g专网模块支持5gnrstandalone架构，可实现小于1毫秒的空口传输时延，且网络设置三重数据加密节点，运用高级加密标准256位加密算法以及循环冗余校验校验方法，保障数据传输丢包率低于0.01％，传输过程安全可靠。

8、优选的，所述融合多种算法的智能分析软件具备自学习能力，每周至少利用1000组涵盖不同分布式能源出力场景、各类负荷特性以及多种干扰因素组合的大数据样本更新算法权重与模型结构，学习频率可依电能质量问题复杂程度在月更新1次至日更新3次灵活调整，持续提升对新型电能质量干扰特征的识别速度，使判定响应时间缩短至少30％。

9、优选的，所述静止无功补偿装置采用碳化硅功率器件，具备小于2毫秒的响应时间，可在0.1毫秒内实现无功电流从0至额定值的阶跃变化，补偿量调节分辨率达到额定无功功率的0.1％，能无缝适配电网无功需求动态变化，快速平复电压波动。

10、优选的，所述有源电力滤波器运用基于瞬时无功功率理论的自适应谐波检测技术，实时追踪2至100次谐波变化轨迹，对各次谐波的滤除效率高达97％以上，且能根据谐波频谱特性每10毫秒自动优化一次滤波参数，最大程度降低电网总谐波畸变率至3％以下。

11、优选的，所述储能系统的锂电池与超级电容混合架构里，锂电池负责提供大容量的能量存储，容量不低于100千瓦时，超级电容用于瞬间大功率充放电支撑，瞬间放电功率可达500千瓦，荷电状态监测系统实时精准反馈储能水平，监测精度达±1％，依电网实时工况智能切换充放电模式，灵活支撑电网电能质量调节。

12、本发明与现有技术相比优点在于：

13、数据采集精准高效：传感器灵敏度及稳定性高，能敏锐捕捉电能参数细微变化，在复杂环境条件下，如不同温湿度范围及电网频率波动区间，均可动态校准，校准周期智能调整，保障采集误差率低至±0.5％以内，为后续控制提供坚实数据基础，相比传统固定校准或精度不足的传感器，极大提升数据可靠性。

14、通信链路稳固可靠：有线采用高带宽单模光纤，无线选用低延迟5g专网模块，融合架构不仅实现极小传输时延和极低丢包率，还设置多重加密校验节点，数据传输安全私密，有效避免外界干扰及信息泄露，远胜传统易受干扰、带宽有限的通信方式。

15、分析诊断智能敏捷：融合多种先进算法的智能分析软件具备强大自学习能力，依据海量且多样的大数据样本定期更新，灵活调整学习频率，能迅速锁定新型电能质量干扰，使判定响应时间大幅缩短至少30％，精准追溯异常根源，而传统方法多依赖经验，难以及时应对复杂多变干扰。

16、协同控制精细灵活：静止无功补偿装置响应极速，无功调节分辨率达0.1％，有源电力滤波器对2-100次谐波滤除率超97％且参数优化迅速，分布式能源发电功率调控精细，储能系统充放电智能，各环节紧密配合，全方位实时保障电能质量稳定，降低设备故障停机概率，提高能源利用与分配效率，传统手段难以实现如此多元、精准且动态的协同控制效果。

技术特征：

1.一种分布式能源接入下的电能质量控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种分布式能源接入下的电能质量控制方法，其特征在于：在s1数据采集与传输步骤中，所述传感器具备自动校准功能，能依据环境温度在-20℃至60℃范围内、湿度在20％至90％相对湿度范围内以及电网频率波动幅度在±0.5hz内，动态校准测量精度，校准周期依据干扰变化速率智能调整，确保数据采集误差率不超过±0.5％，为后续精准控制提供可靠数据基础。

3.根据权利要求1所述的一种分布式能源接入下的电能质量控制方法，其特征在于：在s1步骤里，所述有线与无线混合通信网络采用的光纤为单模光纤，具备至少10gbps的传输带宽，5g专网模块支持5gnrstandalone架构，可实现小于1毫秒的空口传输时延，且网络设置三重数据加密节点，运用高级加密标准256位加密算法以及循环冗余校验校验方法，保障数据传输丢包率低于0.01％，传输过程安全可靠。

4.根据权利要求1所述的一种分布式能源接入下的电能质量控制方法，其特征在于：在s2数据分析与诊断步骤中，所述融合多种算法的智能分析软件具备自学习能力，每周至少利用1000组涵盖不同分布式能源出力场景、各类负荷特性以及多种干扰因素组合的大数据样本更新算法权重与模型结构，学习频率可依电能质量问题复杂程度在月更新1次至日更新3次灵活调整，持续提升对新型电能质量干扰特征的识别速度，使判定响应时间缩短至少30％。

5.根据权利要求1所述的一种分布式能源接入下的电能质量控制方法，其特征在于：在s3协同控制策略生成与执行步骤中，所述静止无功补偿装置采用碳化硅功率器件，具备小于2毫秒的响应时间，可在0.1毫秒内实现无功电流从0至额定值的阶跃变化，补偿量调节分辨率达到额定无功功率的0.1％，能无缝适配电网无功需求动态变化，快速平复电压波动。

6.根据权利要求1所述的一种分布式能源接入下的电能质量控制方法，其特征在于：在s3步骤里，所述有源电力滤波器运用基于瞬时无功功率理论的自适应谐波检测技术，实时追踪2至100次谐波变化轨迹，对各次谐波的滤除效率高达97％以上，且能根据谐波频谱特性每10毫秒自动优化一次滤波参数，最大程度降低电网总谐波畸变率至3％以下。

7.根据权利要求1所述的一种分布式能源接入下的电能质量控制方法，其特征在于：在s3步骤中，所述储能系统的锂电池与超级电容混合架构里，锂电池负责提供大容量的能量存储，容量不低于100千瓦时，超级电容用于瞬间大功率充放电支撑，瞬间放电功率可达500千瓦，荷电状态监测系统实时精准反馈储能水平，监测精度达±1％，依电网实时工况智能切换充放电模式，灵活支撑电网电能质量调节。

技术总结
本发明涉及电能质量控制技术领域，公开了一种分布式能源接入下的电能质量控制方法，其步骤包括：S1：数据采集传输。在关键节点部署高性能传感器，灵敏度高、稳定性强，确保数据低时延、低丢包实时送达管控中枢。S2：分析诊断。管控中枢多核处理器运行融合快速傅里叶变换、小波变换及深度学习算法的软件，依高标准阈值判别电能质量，智能追溯异常源头。S3：协同控制。电能质量不达标时，管控中枢依策略库指挥SVG毫秒级输出无功电流、APF滤除谐波，协同恢复优质电能质量，平衡能源与电网。本发明的优点在于：数据采集精准高效、通信链路稳固可靠、分析诊断智能敏捷、协同控制精细灵活。

技术研发人员：王鸿雁
受保护的技术使用者：浙江鸿熹智能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/3/24