智能配电网电能质量数据挖掘、智能诊断及预控技术研究

历时两年的《智能配电网电能质量数据挖掘、智能诊断及预控技术研究》科技项目完成了，2017年12月26日通过了专家委员会验收，可视为新年的最好礼物！

1、项目内容及目的

本项目基于辅助决策的思路，从预防的角度入手，针对分布式发电、电动汽车充电站及其它电能质量污染负荷大量接入配电网，基于电能质量约束例如电压偏差、谐波问题、三相不平衡、快速电压变化及其他约束例如电力系统现有基础设施等，提出可行的规划方案并给予咨询；在此基础上，以电容器、变压器为对象，开展基于电气运行环境的设备运行在线预警诊断研究，开发预警系统，并开展辅助决策及预警诊断示范应用。

2、项目成果

在项目研究的基础上，项目组开发了如下设备（系统）及辅助决策软件，并申请4件发明专利，两篇核心期刊文章。

1）基于电能质量危害的变压器运行实时预警终端及其预警系统

2）基于电能质量危害的电容器运行实时预警终端及其预警系统

3）基于电能质量危害的分布式电源辅助决策软件

4）基于电能质量危害的充电桩布点辅助决策软件

5）用户接入系统电能质量辅助决策支持软件

3、项目积累的经验

1） 实践上开展电能质量数据挖掘不仅是可行的，而且有很强的现实意义；

2） 实践上开展电能质量规划工作是可行的，不会引起由于“海量”电能质量指标约束导致的大量新能源、电动汽车、其他非线性负荷无法接入电网这一令人担忧的现象；同时，项目开展的工作及结论有助于降低电力公司及用户对电能质量的”敏感性“，进一步常态化开展电能质量日常管理工作；

3） 采用约束降维及约束权重化的思路，结合电能质量控制设备是可以有效开展电能质量规划工作的；也有助于实现电力系统整体性能的可控目标；

4） 电能质量危害的量化模型研究是实现电能质量监测数据广泛应用的基础，例如，应用半年的电能质量监测数据，借助我们研究的基于电能质量危害的电容器运行实时预警终端及其预警系统就找到了长期困扰某电力公司的电容器频繁损坏的原因。

4、展望

1） 数据挖掘、人工智能技术如何更好地应用于基于电能质量约束的辅助决策；

2） 由于电能质量监测系统目前仍属于信息孤岛，因而给电能质量监测数据的进一步挖掘带来了困难，实践中需要引起重视。

5、验收结论

验收专家委员会认为：该项目完成了任务书规定的全部研究内容，同意通过验收。根据国网电力科学研究院科技查新咨询中心提供的国内外查新资料，项目研究成果整体处于国内领先水平，其中电能质量规划总体方法达到国际先进水平。