電能質(zhì)量檢測監(jiān)控新技術(shù)

電能質(zhì)量檢測分析監(jiān)控新技術(shù)摘要：隨著科技的進(jìn)步，現(xiàn)代電力系統(tǒng)中用電負(fù)荷結(jié)構(gòu)發(fā)生了重大變化，諸如半導(dǎo)體整流器、晶閘管調(diào)壓及變頻調(diào)整裝置、煉鋼電弧爐、電氣化鐵路和家用電器等負(fù)荷迅速發(fā)展，由于其非線性、沖擊性以及不平衡的用電特性，使電網(wǎng)的電壓波形發(fā)生畸變成引起電壓波動和閃變以及三相不平衡，甚至引起系統(tǒng)頻率波動等，對供電電能質(zhì)量造成嚴(yán)重的干擾或“污染”[1]。電網(wǎng)中正面對越來越多的電能質(zhì)量問題，這使得電能質(zhì)量的研究十分緊迫。電能質(zhì)量檢測是獲得電能相關(guān)數(shù)據(jù)的最直接手段，也是電能質(zhì)量其他后續(xù)高級應(yīng)用研究的前端。關(guān)鍵字：電能質(zhì)量檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1電能質(zhì)量研研究中新技術(shù)術(shù)的應(yīng)用背景景隨著科技的進(jìn)步步，現(xiàn)代電力力系統(tǒng)中用電電負(fù)荷結(jié)構(gòu)發(fā)發(fā)生了重大變變化，諸如半半導(dǎo)體整流器器、晶閘管調(diào)調(diào)壓及變頻調(diào)調(diào)整裝置、煉煉鋼電弧爐、電電氣化鐵路和和家用電器等等負(fù)荷迅速發(fā)發(fā)展，由于其其非線性、沖沖擊性以及不不平衡的用電電特性，使電電網(wǎng)的電壓波波形發(fā)生畸變變成引起電壓壓波動和閃變變以及三相不不平衡，甚至至引起系統(tǒng)頻頻率波動等，對對供電電能質(zhì)質(zhì)量造成嚴(yán)重重的干擾或“污染”[1]。電網(wǎng)中正正面對越來越越多的電能質(zhì)質(zhì)量問題，這這使得電能質(zhì)質(zhì)量的研究十十分緊迫。另一方面，電電能質(zhì)量正逐逐步受到供電電企業(yè)和電力力用戶的共同同關(guān)注。進(jìn)入入20世紀(jì)90年代以來、隨隨著半導(dǎo)體、計(jì)計(jì)算機(jī)技術(shù)的的迅速發(fā)展，一一批高新技術(shù)術(shù)企業(yè)應(yīng)運(yùn)而而生，出現(xiàn)大大量的微機(jī)控控制裝置和生生產(chǎn)線.對電能質(zhì)量量提出了新的的要求；而電電力市場的發(fā)發(fā)展，使供電電企業(yè)進(jìn)一步步認(rèn)識到：用用戶的需要也也是自身的需需要。在這樣樣的背景下，因因電能質(zhì)量不不良而使用戶戶設(shè)備停機(jī)或或出次品的情情況.仍應(yīng)看作電電能質(zhì)量不合合格。當(dāng)然，電電能質(zhì)量不良良有多種情況況，用戶對電電能質(zhì)量的敏敏感程度也各各不相同。一一船來說，供供電企業(yè)可對對不同的電能能質(zhì)量劃分等等級、分別定定價(jià)、用戶可可以自由選擇擇。但由于我我國目前還未未能實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)質(zhì)優(yōu)價(jià)。因此此，進(jìn)一步改改善電能質(zhì)量量的工作基本本上要求在用用戶側(cè)解決。隨隨著各種用電電設(shè)備對電能能質(zhì)量敏感度度的變化，電電能質(zhì)量的范范圍進(jìn)一步擴(kuò)擴(kuò)大.分類更細(xì)要要求更高[2]。在新的電電力市場環(huán)境境下，電能質(zhì)質(zhì)量已成為電電能這種商品品的消費(fèi)特性性，很大程度度上體現(xiàn)了供供電部門服務(wù)務(wù)品質(zhì)。所以以有關(guān)部門正正在加大對電電能質(zhì)量的監(jiān)監(jiān)管和治理。這些背景下，電電能質(zhì)量的研研究迫切需要要一些新技術(shù)術(shù)來推動，通通過這些新技技術(shù)的應(yīng)用，從從而使電能質(zhì)質(zhì)量從檢測、分分析和監(jiān)控等等方面得到提提高，從而有有利發(fā)現(xiàn)問題題和規(guī)律、改改善供電質(zhì)量量和服務(wù)。2電能質(zhì)量檢檢測中的新技技術(shù)電能質(zhì)量檢測是是獲得電能相相關(guān)數(shù)據(jù)的最最直接手段，也也是電能質(zhì)量量其他后續(xù)高高級應(yīng)用研究究的前端。2.1當(dāng)前電電能質(zhì)量檢測測的情況對電能質(zhì)量進(jìn)行行監(jiān)測是獲得得電能質(zhì)量信信息的直接途途徑，雖然這這方面的檢測測儀器已不少少，但大多數(shù)數(shù)只局限于持持續(xù)性和穩(wěn)定定性指標(biāo)的檢檢測，而傳統(tǒng)統(tǒng)的基于有效效值理論的檢檢測技術(shù)由于于時(shí)間窗太長長，僅測有效效值已不能精精確描述實(shí)際際的電能質(zhì)量量問題，因此此需發(fā)展?jié)M足足以下要求的的新檢測技術(shù)術(shù)[3]：①能捕捉快速(ms級甚至ns級)瞬時(shí)干擾的的波形。因?yàn)闉樵S多瞬間擾擾動很難用個(gè)個(gè)別參量(如有效值)來完整描述述，同時(shí)隨機(jī)機(jī)性強(qiáng)，因此此需要采用多多種判據(jù)來啟啟動量和裝置置，如幅值、波波形畸變、幅幅值上升率等等。②需要測量各各次諧波以及及間諧波的幅幅值、相位，需需要有足夠高高的采樣速率率，以便能測測得相當(dāng)高次次諧波的信息息。③建立有效的的分析和自動動辨識系統(tǒng)，使使之能反映各各種電能質(zhì)量量指標(biāo)的特征征及其隨時(shí)間間的變化規(guī)律律。隨著電力的市場場化和電能質(zhì)質(zhì)量的法規(guī)化化，供電質(zhì)量量將引起越來來越廣泛的重重視，開發(fā)出出考慮電能質(zhì)質(zhì)量監(jiān)測的新新的SCADA系統(tǒng)是配電電能量管理系系統(tǒng)的新研究究方向。這一一領(lǐng)域的難點(diǎn)點(diǎn)將是對電流流、電壓的同同時(shí)持續(xù)測量量，對質(zhì)量指指標(biāo)的分類辨辨識和統(tǒng)計(jì)，數(shù)數(shù)據(jù)量大，因因此需要開發(fā)發(fā)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)據(jù)庫來進(jìn)行有有效管理。2.2新技術(shù)術(shù)應(yīng)用當(dāng)前，電能質(zhì)量量在硬件和軟軟件上應(yīng)用了了主要有數(shù)字字信號處理（DSP），虛擬儀儀器等新技術(shù)術(shù)以及新的如如小波變換的的算法。[4]介紹了有有關(guān)電能質(zhì)量量的基本概念念和衡量標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)，并給出了了適合數(shù)字測測量的分析方方法和閃變檢檢測仿真波形形。[5]討論了DSP器件在電能能質(zhì)量補(bǔ)償器器中的檢測應(yīng)應(yīng)用，重點(diǎn)介介紹用該器件件實(shí)現(xiàn)物理硬硬件和控制軟軟件方面的實(shí)實(shí)際開發(fā)。[6]根據(jù)電能質(zhì)質(zhì)量檢測對于于系統(tǒng)實(shí)時(shí)性性和支持復(fù)雜雜算法的特殊殊要求，提出出一種基于雙雙CPU的嵌入式實(shí)實(shí)時(shí)系統(tǒng)解決決方案。主要要討論設(shè)備的的硬件系統(tǒng)設(shè)設(shè)計(jì)和基于雙雙CPU系統(tǒng)的軟件件設(shè)計(jì)思想。設(shè)設(shè)計(jì)經(jīng)過實(shí)際際的調(diào)試和運(yùn)運(yùn)行，電路功功能正常，證證明了該設(shè)計(jì)計(jì)的合理性和和可用性。相相對于以往的的設(shè)計(jì)，具有有實(shí)時(shí)性好、體體積小和成本本低的優(yōu)點(diǎn)。[7]對基于連續(xù)續(xù)小波變換的的信號奇異性性檢測原理及及其在電能質(zhì)質(zhì)量暫態(tài)信號號檢測中的應(yīng)應(yīng)用進(jìn)行了詳詳細(xì)的研究，通通過基于標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)偏差估計(jì)的的小波消噪算算法，有效排排除了噪聲干干擾，實(shí)現(xiàn)了了精確的故障障時(shí)刻定位。[8]根據(jù)小波變變換的理論,結(jié)合電能質(zhì)質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)據(jù)的特點(diǎn),文中將基于于小波變換系系數(shù)的門限方方法應(yīng)用于電電能質(zhì)量檢測測數(shù)據(jù)的壓縮縮。仿真計(jì)算算結(jié)果及其分分析表明,該方法簡單單而且壓縮效效果較好,能保留壓縮縮信號的局部部特征,計(jì)算速度快,很適合于實(shí)實(shí)時(shí)性要求較較強(qiáng)的場合。[9]對電能質(zhì)量量檢測系統(tǒng)的的組成部分和和工作原理進(jìn)進(jìn)行了詳細(xì)介介紹。電能質(zhì)質(zhì)量檢測系統(tǒng)統(tǒng)的軟件應(yīng)用用MATLAAB與C++語言的混合合編程技術(shù)進(jìn)進(jìn)行開發(fā)。該該系統(tǒng)不但能能實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)數(shù)數(shù)據(jù)的精確采采樣,還可以分析析電網(wǎng)的各項(xiàng)項(xiàng)電能質(zhì)量指指標(biāo),并以直觀的的圖形顯示出出來。[10]介紹了虛擬擬儀器的電能能質(zhì)量檢測和和分析系統(tǒng)的的組成,介紹LabVIIEW軟件實(shí)現(xiàn)的的頻率跟蹤技技術(shù),并介紹了使使用網(wǎng)絡(luò)對電電能質(zhì)量進(jìn)行行遠(yuǎn)程檢測和和數(shù)據(jù)分析的的方法,最后給出了了部分程序。3電能質(zhì)量分分析中的新技技術(shù)電能質(zhì)量的分析析計(jì)算涉及對對各種干擾源源和電力系統(tǒng)統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述述，需要開發(fā)發(fā)相應(yīng)的分析析軟件和工程程方法來對各各種電能質(zhì)量量問題進(jìn)行系系統(tǒng)的分析，為為改善電能質(zhì)質(zhì)量提供指導(dǎo)導(dǎo)。由于干擾擾源性質(zhì)各異異，干擾的頻頻譜從0Hz到GHz的廣寬范圍圍內(nèi)，電網(wǎng)元元件在不同干干擾作用下呈呈現(xiàn)不同的性性能，因此建建立干擾源和和電網(wǎng)元件(或局部電網(wǎng))準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)學(xué)模型有時(shí)困困難很大，而而分析計(jì)算的的準(zhǔn)確性不僅僅取決于數(shù)學(xué)學(xué)模型和計(jì)算算方法，還有有賴于電網(wǎng)基基礎(chǔ)資料的可可信度。近年來，基于數(shù)數(shù)字技術(shù)的各各種分析方法法已在以下電電能質(zhì)量領(lǐng)域域中得到應(yīng)用用：①分析諧波在在網(wǎng)絡(luò)中的分分布②分析各種擾擾動源引起的的波形畸變及及在網(wǎng)絡(luò)中的的傳播③分析各種電電能質(zhì)量控制制裝置在解決決相關(guān)問題方方面的作用；；④多個(gè)控制裝裝置的協(xié)調(diào)以以及與其他控控制器的綜合合控制等問題題。目前所采用的方方法有三種：：(1)時(shí)域仿仿真方法該方法在電電能質(zhì)量分析析中的應(yīng)用最最為廣泛，其其主要的用途途是利用各種種時(shí)域仿真程程序?qū)﹄娔苜|(zhì)質(zhì)量問題中的的各種暫態(tài)現(xiàn)現(xiàn)象進(jìn)行研究究。目前較通通用的時(shí)域仿仿真程序主要要有EMW、EMTEC、NETOMMAC、BPA等系統(tǒng)暫態(tài)態(tài)仿真程序和和SPICE、PSPICCE、MATLAAB、SABER等電力電子子仿真程序兩兩大類。由于于這些仿真程程序在不斷發(fā)發(fā)展中，其功功能日益強(qiáng)大大，還可利用用它們進(jìn)行電電力設(shè)備、元元件的建模和和電力系統(tǒng)的的諧波分析。(2)頻域分分析方法該方法主要要用于諧波問問題的分析計(jì)計(jì)算，包括頻頻率掃描，諧諧波潮流計(jì)算算等?？紤]到到一些非線性性負(fù)載的動態(tài)態(tài)特性，近年年來又提出一一種混合諧波波潮流的計(jì)算算方法，即在在常規(guī)的諧波波潮流計(jì)算法法基礎(chǔ)上，利利用EMTP等時(shí)域仿真真程序?qū)Ψ蔷€線性負(fù)載進(jìn)行行仿真計(jì)算，可可求出各次諧諧波動態(tài)電流流失量，從而而得到動態(tài)諧諧波潮流解。(3)基于變變換的方法這里主要指Fouriier變換方法、短短時(shí)Fouriier變換方法和和小波變換(waveelet)方法。作為為經(jīng)典的信號號分析方法Fouriier變換具有正正交、完備等等許多優(yōu)點(diǎn)，而而且有象FFT這樣的快速Fouriier算法，因此此已在電能質(zhì)質(zhì)量分析領(lǐng)域域中得到廣泛泛應(yīng)用。但在在運(yùn)用FR時(shí)，必須滿滿足以下條件件：①滿足采樣定定理的要求，即即采樣頻率必必須是最高信信號頻率的兩兩倍以上；②被分析的波波形必須是穩(wěn)穩(wěn)態(tài)的、隨時(shí)時(shí)間周期變化化的。因此；；當(dāng)采樣頻率率或信號不能能滿足上列條條件時(shí)，利用用FFT分析會給分分析帶來誤差差。此外，由由于FFT變換是對整整個(gè)時(shí)間段的的積分，時(shí)間間信息得不到到充分利用；；信號的任何何突變，其頻頻譜將散布于于整個(gè)領(lǐng)帶。為為解決上述問問題，Gabor利用加窗，提提出了短時(shí)Fouriier變換方法，即即將不平穩(wěn)過過程看成是一一系列短時(shí)乎乎穩(wěn)過程的集集合，將Fouriier變換用于不不平穩(wěn)信號的的分析。由于于實(shí)際多尺度度過程的分析析要求時(shí)—佰窗口具有有自適應(yīng)性，即即高頻時(shí)頻窗窗大、時(shí)窗小?。坏皖l時(shí)頻頻窗小，時(shí)窗窗大，而STFT的時(shí)—頻窗口則固固定不變。因因此，它只適適合于分析特特征尺度大致致相同的過程程，不適合分分析多尺度過過程和突變過過程。而且這這種方法的離離散形式?jīng)]有有正交展開，難難以實(shí)現(xiàn)高效效算法。小波波變換由于具具有時(shí)—頻局部化的的特點(diǎn)，克服服了以上FFT和STFT的缺點(diǎn)，特特別適合于突突變信號和不不平穩(wěn)信號的的分析。小波波變換作為一一種新的數(shù)字字技術(shù)被引入入工程界后，已已在圖像處理理、數(shù)據(jù)壓縮縮和信號分析析等領(lǐng)域得到到廣泛應(yīng)用。由由于小波函數(shù)數(shù)本身衰減很很快，也屬一一種暫態(tài)波形形，將其用于于電能質(zhì)量分分析領(lǐng)域，尤尤其是暫態(tài)過過程分析領(lǐng)域域?qū)⒕哂蠪FT、STFT所無法比擬擬的優(yōu)點(diǎn)。最近，已有有文獻(xiàn)介紹應(yīng)應(yīng)用小波變換換方法進(jìn)行電電能質(zhì)量評估估、電磁暫態(tài)態(tài)波形分析和和電力系統(tǒng)擾擾動建模等電電能質(zhì)量問題題的研究。4電能質(zhì)量研研究中的人工工智能新技術(shù)術(shù)最近幾年，以專專家系統(tǒng),神經(jīng)網(wǎng)，模模糊邏輯和進(jìn)進(jìn)化計(jì)算為代代表的人工智智能新技術(shù)已已開始較全面面地應(yīng)用于電電能質(zhì)量研究究，因?yàn)樗鞘莻€(gè)較復(fù)雜，工工作量和數(shù)據(jù)據(jù)處理量很大大的系統(tǒng)工作作。特別是在在電能質(zhì)量分分析方面,很多人工智智能應(yīng)用來進(jìn)進(jìn)行輔助分析析，對復(fù)雜的的問題進(jìn)行處處理。而且這些新新技術(shù)的一個(gè)個(gè)突出特點(diǎn)就就是交叉應(yīng)用用的非常廣泛泛，有時(shí)很難難斷言就是哪哪種技術(shù)，而而是以某種為為主，其它為為輔的。也就就通常所說的的混雜技術(shù)。4.1專家系系統(tǒng)盡管專家系統(tǒng)成成本較高且在在開發(fā)過程中中耗時(shí)過長，但但依然出現(xiàn)了了很多應(yīng)用[11-222]。這些主要要體現(xiàn)在對畸變的電壓和和波形進(jìn)行分分類；利用專家系統(tǒng)分分析諧波；對電能質(zhì)量問題題的解決方案案在專家系統(tǒng)統(tǒng)架構(gòu)下進(jìn)行行開發(fā)；測量和分析電能能質(zhì)量及電力力系統(tǒng)電磁兼兼容性；識別電能質(zhì)量的的事件通過一一個(gè)可擴(kuò)展的的系統(tǒng)；管理電能質(zhì)量數(shù)數(shù)據(jù)，培訓(xùn)電電能質(zhì)量問題題的專業(yè)咨詢詢?nèi)藛T；4.2神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)作為為較成熟的智智能技術(shù)，在在電能質(zhì)量中中已有較廣泛泛的應(yīng)用，它它們主要包含含[23-337]:從非電能質(zhì)量信信息中識別電電能質(zhì)量事件件；對諧波的產(chǎn)生模模式進(jìn)行建模模；在電網(wǎng)中估計(jì)和和評價(jià)諧波畸畸變和其它電能能質(zhì)量問題；；以神經(jīng)網(wǎng)整合小小波變換分辨辨和識別電能能質(zhì)量事件；；在需要避免噪聲聲和子諧波時(shí)時(shí)對諧波進(jìn)行行分析；為電力工程師們們解決電能質(zhì)質(zhì)量問題開發(fā)發(fā)一個(gè)輔助工工具；4.3模糊邏邏輯模糊邏輯和帶神神經(jīng)網(wǎng)學(xué)習(xí)能能力的模糊邏邏輯是當(dāng)前最最流行人工智智能技術(shù)。它它們在電能質(zhì)質(zhì)量研究方面面也取得了不不少新進(jìn)展[11-113],[338-49]]：診斷各種電能質(zhì)質(zhì)量問題；對電能質(zhì)量工作作人員提供實(shí)實(shí)用性的輔助助工具；管理電能質(zhì)量數(shù)數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)數(shù)據(jù)挖掘以獲獲得相關(guān)知識識；開發(fā)對供電部門門人員和用戶戶進(jìn)行電能質(zhì)質(zhì)量問題專業(yè)業(yè)培訓(xùn)的系統(tǒng)統(tǒng)；對引起電能質(zhì)量量問題的各種種干擾進(jìn)行分分類；適應(yīng)性的采集電電能量，方均均根電壓和電電流；研究在適當(dāng)?shù)臅r(shí)時(shí)候?qū)Υ?lián)電電容器進(jìn)行投投切來控制諧諧波的畸變水水平；在模糊約束下建建立評價(jià)電能能質(zhì)量的指標(biāo)標(biāo)；利用基于模糊邏邏輯的控制方方案開發(fā)一個(gè)個(gè)統(tǒng)一的電能能質(zhì)量管理器器；預(yù)測和識別系統(tǒng)統(tǒng)的非正常運(yùn)運(yùn)行情況；為保證供電電壓壓質(zhì)量實(shí)施基基于模糊邏輯輯的無功補(bǔ)償償5電能質(zhì)量監(jiān)監(jiān)控中的新技技術(shù)在電能質(zhì)量監(jiān)控控方面，我認(rèn)認(rèn)為有兩個(gè)趨趨勢：其中之之一就是上節(jié)節(jié)中提及的智智能化，智能能化旨在減輕輕人的勞動，能能自動對電能能質(zhì)量問題進(jìn)進(jìn)行識別和數(shù)數(shù)據(jù)處理，從從而實(shí)現(xiàn)全面面的無人監(jiān)控控功能。另一個(gè)則是遠(yuǎn)程程化。隨著電電力工業(yè)的發(fā)發(fā)展和電網(wǎng)規(guī)規(guī)模的擴(kuò)大，供供電部門和用用戶都迫切需需要對較大量量的監(jiān)測點(diǎn)進(jìn)進(jìn)行監(jiān)控，然然而各點(diǎn)的分分散，距離遠(yuǎn)遠(yuǎn)近不同，監(jiān)監(jiān)測電能質(zhì)量量的問題也根根據(jù)用戶和電電網(wǎng)的需要而而各不相同。所所以遠(yuǎn)程化就就可以適應(yīng)不不同層次的監(jiān)監(jiān)控要求，從從而使電能質(zhì)質(zhì)量的監(jiān)控點(diǎn)點(diǎn)能夠分布到到電網(wǎng)中的任任何地方,并且具有良良好的在線功功能。但遠(yuǎn)程化必然帶帶來的問題就就是，監(jiān)測點(diǎn)點(diǎn)和監(jiān)控站之之間的通信問問題以及大量量的電能質(zhì)量量數(shù)據(jù)的傳輸輸問題都十分分重要。[50]以電力線載載波通訊為基基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)了較較為簡單的遠(yuǎn)遠(yuǎn)程監(jiān)控。計(jì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技技術(shù)的發(fā)展,為不同地點(diǎn)點(diǎn)供電系統(tǒng)電電能質(zhì)量的遠(yuǎn)遠(yuǎn)程集中監(jiān)測測和分析提供供了有效的手手段。[51]論述了基于Inteernet的供電系統(tǒng)統(tǒng)電能質(zhì)量的的監(jiān)測與分析析系統(tǒng),主要包括利利用GPS授時(shí)技術(shù)進(jìn)進(jìn)行多點(diǎn)同步步采樣,利用WinddowsNNT2000和IIS建立網(wǎng)絡(luò)平平臺,利用SQLServeer數(shù)據(jù)庫管理理供電網(wǎng)絡(luò)運(yùn)運(yùn)行數(shù)據(jù),使用多種分分析軟件對供供電系統(tǒng)的電電能質(zhì)量進(jìn)行行仿真分析,并提出治理理措施。該系系統(tǒng)可為供電電系統(tǒng)的安全全運(yùn)行提供保保障。[52]介紹某地220kV主要樞紐變變電站進(jìn)行連連續(xù)監(jiān)測的實(shí)實(shí)際使用情況況。結(jié)果表明明，在變電站站中使用PM30記錄儀，可連連續(xù)實(shí)時(shí)地實(shí)實(shí)現(xiàn)電能質(zhì)量量的監(jiān)測、記記錄、存儲和和遠(yuǎn)傳，使電電能質(zhì)量技術(shù)術(shù)監(jiān)督實(shí)現(xiàn)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)化和自動動化成為可能能。然而,目前電電能質(zhì)量監(jiān)控控遠(yuǎn)程化的成成熟應(yīng)用還不不太多。能否否在遠(yuǎn)程在線線的要求形成成完整的大系系統(tǒng)和全面的的監(jiān)控功能，還還有待進(jìn)一步步研究和開發(fā)發(fā)。此外，網(wǎng)網(wǎng)化的電能質(zhì)質(zhì)量監(jiān)控所用用的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)構(gòu)必然會隨著著所采用通信信方案而不同同，誰優(yōu)誰劣劣，尚未能進(jìn)進(jìn)行相關(guān)的比比較。參考文獻(xiàn)[1]林海雪雪.現(xiàn)代電能質(zhì)質(zhì)量的基本問問題.電網(wǎng)技術(shù).20001,25((10)：pp5-112.[2]奚珣..電能質(zhì)量的的更高要求及及對策.供用電.20002,19((1)：pp40--41.[3]韓英鐸鐸，等.信息電力與FACTS及DFACTTS技術(shù).20000(19)):pp11-7.[4]向農(nóng)宣揚(yáng)張俊敏.電能質(zhì)量及及其數(shù)字檢測測方法.高電壓技術(shù).20033,29(44).-466-48[5]張朋..DSP在電能質(zhì)量量補(bǔ)償器中的的應(yīng)用.工業(yè)儀表與與自動化裝置置.20033(2).--46-488,56[6]段成剛剛宋政湘陳德桂王建華.嵌入式電能能質(zhì)量監(jiān)測器器的設(shè)計(jì).繼電器.20033,31(55).-499-52[7]尚捷陳紅衛(wèi)李彥.小波變換在在電能質(zhì)量暫暫態(tài)信號檢測測中的應(yīng)用.繼電器.20033,31(22).-277-30[8]歐陽森森.宋政湘.陳德桂.王建華.基于小波原原理的電能質(zhì)質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)據(jù)實(shí)時(shí)壓縮方方法.電網(wǎng)技術(shù)2003年02期.[9]楊杰..賴聲禮.秦華標(biāo).用MATLAAB與VisuaalC+++混合編程技技術(shù)開發(fā)的電電能質(zhì)量檢測測系統(tǒng).電測與儀表2003年03期.[10]李震震梅.胡文軍.饒明忠.基于LabVIIEW的電能質(zhì)量量檢測和分析析系統(tǒng).電工技術(shù)雜雜志2003年05期.[11]D..G.Kreeiss,“Analyyzingvoltaagediisturbbancessusinngaffuzzylogiccbaseedexppertssystemm,”inPrroc.EEPRIPPQACoonf.:PowerrQuallityAAssesssment,,End--UseAAppl.Persppectivves,vvol.1,,1994,,papeerA-22.02.[12]D..G.Kreeiss,“Arulles-baasedssystemmforanalyyzingpowerrquallitypprobleems,”ASHRRAETrrans.,pt..1,vool.1011,pp..672–676,1995..[13]H..KochhukutttananndA.Chanddrasekkaran,,“Devellopmenntofafuzzzyexxpertsysteemforrpoweerquaalityappliicatioon,”inPProc.29thSouthheast..Sympp.Sysst.Theeory,11997,ppp.2399–243.[14]J..J.CCollinns,W..G.HHurleyy,T.P.MccHale,,andP.J..Nolaan,“Classsi-fiicatioonofpowerrquallitypprobleemsussingnneurallnetwworksandeexperttsysttemsaapproaaches,,”inPProc.28thUniv..PoweerEngg.Connf.,19993,ppp.5066–509.[15]J..J.CCollinnsanddW.GG.Hurrley,“Appliicatioonofexperrtsysstemsandnneurallnetwworkstothhediaagnosiisofpowerrquallitypprobleems,”inPProc.EPRIPQACConf.::PoweerQuaalityAssesssmentt,Ennd-UseeAppll.Perrspecttives,,vol..1,19994,paaperA--2.03..[16]M..P.Colllins,,W.G.HHurleyy,andEE.Jonees,“Theaappliccationnofwwaveleettheeoryiinanexperrtsysstemfforpoowerqqualittydiaagnosttics,”inPProc.30thUniv..PoweerEngg.Connf.,11995,pp.2274–277.[17]D..D.SShipp,,W.VVilcheeck,MM.E.Swarttz,anndN.H.Wooodleyy,“Experrtsysstemfforannalysiisofelecttricppowersysteemharrmoniccs,”inPProc.IEEEAnnu..PulppPapeerInddustryyTechh.Connf.,11993,pp.112–19.[18]W..E.KKazibwweanddH.MM.Senndaulaa,“Experrtsysstemttargettspowwerquualityyissuues,”IEEEECompput.AAppl.Powerr,voll.5,pp.229–33,11992.[19]J..Schllabbacch,“ExperrtsysstemmmeasurreshaarmoniicsanndEMCC,”IEEEECompput.AAppl.Powerr,voll.7,pp.226–29,11994.[20]M..KezuunoviccandI.Riikalo,,“Autommatinggtheanalyysisooffauultsaandpoowerqqualitty,”IEEEECompput.AAppl.Powerr,voll.12,,pp.46–50,11999.[21]S..Santtoso,J.Laamoreee,W.M.Grrady,E.J..Poweers,aandS..C.BBhatt,,“ScalaablePPQeveentiddentifficatiionsyystem,,”IEEEETranns.PoowerDDeliveery,vvol.115,ppp.7388–743,Apr.2000..[22]A..K.GGhoshandDD.L.Lubkeeman,“Classsificaationofpoowerssystemmdis--turbaancewwavefoormsuusinganeuuralnnetworrkappproachh,”IEEEETranns.PoowerDDeliveery,vvol.110,ppp.109–115,Feb.1995..[23]A..K.GGhoshandDD.L.Lubkeeman,“Thecclassiificattionoofpowwersyystemdistuurbanccewavveformmsusiinganeuraalnettworkapprooach,”inPProc.IEEEPowerrEng..Soc..Trannsm.DDistriib.Coonf.,1994,,pp.323–329.[24]W..TanandVV.I.John,,“Nonliinearfluorrescenntsysstems::Theiirimppactoonpowwerquualityy,”inIIEEECCan.CConf.Electt.Commput.Eng.,,vol..1,HHalifaax,NSS,Cannada,1994,,pp.144–147.[25]P..K.DDash,S.K..Pandda,A..C.LLiew,B.Miishra,,andR.K..Jenaa,“Newaapproaachtoomoniitorinngeleectriccpoweerquaality,,”Elecct.PoowerSSyst.Res.,,vol..46,no.11,pp..11–20,11998.[26]P..K.DDash,D.P..Swaiin,A..Routtray,andAA.C.Liew,,“Harmooniceesti-mmationninaapoweersysstemuusingadapttiveppercepptronss,”Procc.Insst.Ellect.Eng.,,vol..143,,no.6,ppp.5655–574,1996..[27]P..K.DDash,S.K..Patnnaik,andSS.K.Pandaa,“Adapttivenneurallnetwworkfforreeal-tiimeesstimattionoofbassicwaaveforrmsoffvolttagesandccurrennts,”Int..J.EEng.IIntelll.Sysst.Ellect.Eng.CCommunn.,vool.4,,no.1,ppp.33–42,11996.[28]P..K.DDash,D.P..Swaiin,A..C.LLiew,andSS.Rahhman,“Anaddaptivvelinnearccombinnerfooron--linetrackkingoofpowwersyystemharmoonics,,”IEEEETranns.PoowerSSyst.,,vol..11,pp.11730–1736,,Julyy19966.[29]P..K.DDash,D.P..Swaiin,B..R.MMishraa,anddS.RRahmann,“Powerrquallityaassesssmentusingganaadaptiiveneeuralnetwoork,”inPProc.IEEEInt.Conf..PoweerEleectronn.,Drrives,,EnerrgySyyst.IIndusttrialGrowtth,vool.2,,19966,pp..770–775.[30]S..Santtoso,J.P..Edwaard,WW.M.Gradyy,anddA.CC.Parrsons,,“Powerrquallityddisturrbanceewaveeformrecoggnitioonusiingwaavelett-baseedneuuralcclassii-fierr—Part1:Thheoretticalfounddationn,”IEEEETranns.PoowerDDeliveery,vvol.115,ppp.2222–228,Feb.2000..[31]S..Santtoso,J.P..Edwaard,WW.M.Gradyy,anddA.CC.Parrsons,,“Powerrquallityddisturrbanceewaveeformrecoggnitioonusiingwaavelett-baseedneuuralcclassiifier—Part2:Appplicaation,,”IEEEETranns.PoowerDDe-livvery,vol.15,ppp.2229–235,Feb.2000..[32]S..Santtoso,E.J..Poweers,aandW..M.GGrady,,“Powerrquallityddis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