面向非干预式负荷监测的居民负荷微观特性研究.pdf

第４２卷第１０期２０１４年５月ｌ６日电力系统保护与控制ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ、，０１．４２ＮＯ．１０Ｍａｙ１６，２０１４面向非干预式负荷监测的居民负荷微观特性研究郑小霞，刘庆强，林顺富，李东东，张铭（上海电力学院电气Ｘ－程学院，上海２０００９０）摘要：非干预式负荷监测技术是未来负荷监测的重要发展方向，基于此技术开发创新性服务产品需要对非干预式负荷监测技术应用基础展开详细研究。建立了非干预式负荷监测应用体系；提出体系中负荷识别算法的实现原理；由于负荷特性研究是非干预式负荷监测的基础，各类创新性服务产品的开发必须以负荷特性研究为基础对居民负荷的微观特性进行深入研究，基于实测波形提取了典型电器的多个微观特征参数，如波峰系数、瞬时功率峰值和有效值、，特性曲线面积及中心线斜率等，并提出了各负荷特性特征值的计算方法。该成果为后续的基于非干预式负荷监测的用电可视化服务研究工作打下基础。关键词：非干预式负荷监测；居民负荷；负荷识别；负荷特性；用电可视化ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆｔｈｅｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃｓｉｇｎａｔｕｒｅｓｏｆｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｌｏａｄｓｆｏｒＮＩＬＭ———ＺＨＥＮＧＸｉａｏｘｉａ，ＬＩＵＱｉｎｇｑｉａｎｇ，Ｌ１ＮＳｈｕｎ－ｆｕ，ＬＩＤｏｎｇｄｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＭｉｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃ￣ｉｃＰｏｗｅｒ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｎｏｎｉｎｔｒｕｓｉｖｅｌｏａｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ（ＮＩＬＭ）ｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｄｉ￣ｉｏｎｏｆｔｈｅｆｕｔｕｒｅｌｏａｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｉｎｎｏｖａｔｉｖｅｓｅｒｖｉｃｅｐｒｏｄｕｃｔｂａｓｅｄｏｎＮＩＬＭｎｅｅｄｓｔｏｃａｒｒｙｏｕｔａｄｅｔａｉｌｅｄｓｔｕｄｙｏｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｏｆＮＩＬＭ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｏｆＮＩＬＭｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ；ｓｅｃｏｎｄ，ｔｈｅｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｓｙｓｔｅｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＴｈｅｓｔｕｄｙｏｆｌｏａｄｓｉｇｎａｔｕｒｅｓｉｓｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＮＩＬＭ，ｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｌｌｋｉｎｄｓｏｆｉｎｎｏｖａｔｉｖｅｓｅｒｖｉｃｅｐｒｏｄｕｃｔｍｕｓｔｂｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｌｏａｄｓｉｇｎａｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｎｄｕ￣ｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃｓｉｇｎａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｔｙｐｉｃａｌｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｌｏａｄｓａｎｄｂｕｉｌｄｓｔｈｅｉｒｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｍｏｄｅｌｉｎｇ．Ｓｅｖｅｒａｌｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃｓｉｇｎａｔｕｒｅｖａｌｕｅｓａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｒｏｍｍｅａｓｕｒｅｄｃｕｒｒｅｎｔｗａｖｅｆｏｒｍｓ，ｓｕｃｈａｓｃｒｅｓｔｆａｃｔｏｒ，ｐｅａｋａｎｄｒｉｌｌｓｖａｌｕｅｓｏｆｔｒａｎｓｉｅｎｔｐｏｗｅＬａｒｅａａｎｄｓｌｏｐｆａｃｔｏｒｏｆＶ－１ｃｕｒｖｅ，ｅｔｃ，ａｎｄｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｔｈｅｌｏａｄｓｉｇｎａｔｕｒｅｖａｌｕｅｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＲｅｓｅａｒｃｈｗｏｒｋａｎｄａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｌａｙｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｂａｓｅｄｏｎＮＩＬＭ．ＴｈｉｓｗｏｒｋｉｓｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（Ｎｏ．５１２０７０８８）．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｎｏｎｉｎｔｒｕｓｉｖｅｌｏａｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ；ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｌｏａｄ；ｌｏａｄｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｌｏａｄｓｉｇｎａｔｕｒｅ；ｐｏｗｅｒｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ中图分类号：ＴＭ９３文献标识码：Ａ—文章编号：１６７４－３４１５（２０１４）１０００６２．０９０引言清洁高效、使用便捷、应用广泛的电力能源现已成为能源技术革命的中心，成为各行各业的主要能源消耗形式，因此实现电力能源的节约节能是实现节能减排的一重要环节。随着节能理念被越来越多的人所接受，人们节能意识的不断增强，电力节能技术的发展受到了广泛的关注Ｌ１Ｊ。基金项目：国家自然科学基金（５１２０７０８８）；上海市重点实验室电站自动化技术实验室（０４ＤＺ０５９０１）；上海电力学院科研基金（Ｚ－２０１２－０４５）居民家庭的用电监测，就是在配电板及用电器等位置设置传感器，通过无线通信、电力线载波或以太网等方式采集电力消耗量，并实时显示给用户，是家庭能源管理系统（ＨｏｍｅＥｎｅｒｇｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍ，ＨＥＭＳ）的普遍形式ｌ引。现有的用电监测系统在功能上主要分为两类：一类是只能显示整个家庭的用电量，而不能显示具体电器的用电消耗量，这类系统结构简单、成本低且易于实现，但显示信息单一，不能指导用户采取具体的节能措施；另一类是采用分立式传感器监测电器，不仅能显示整个家庭的用电量，也能显示具体电器的用电量和用电时间等，它能够设置每个电器的用电水平，并规划郑小霞，等面向非干预式负荷监测的居民负荷微观特性研究和指导用户采取具体的节能措施，这类系统是用电监测服务产品未来的发展方向【３４Ｊ。但是采用分立传感器造成系统硬件成本高、网络结构复杂且不便于用户维护，不利于技术产品的市场推广和应用。非干预式负荷监测技术ｆＮｏｎ．ＩｎｔｒｕｓｉｖｅＬｏａｄＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ＮＩＬＭ）有望解决这一难题ｐＪ。ＮＩＬＭ通过在配电板处安装集中式监测装置，利用居民负荷特性来识别并细化每个电气设备的操作信息和用电消耗量，实现集中式监测方案，具有现有两类监测方案的优点，即采用集中式传感器降低硬件成本和系统复杂度，且结合智能负荷识别技术，能将总用电信息细化至每个电器级别，指导用户用电，达到削峰填谷和节能减耗的目的【６Ｊ。实现居民用电的集中式监测方案需要三部分工作内容：１）建立非干预式负荷监测体系；２）负荷特性研究，负荷特性是用电设备耗电时特有的电气特征，主要包括用电设备的电流、有功和无功、谐波、瞬时功率、开关暂态、曲线等特性［８－９］；３）负荷识别算法研究。负荷特性研究作为实现非干预式负荷监测技术应用的关键，决定了居民用电的集中式监测方案的可行性与准确性。本文第二部分建立了非干预式负荷监测体系，详细阐述了非干预式负荷监测的应用实现原理，并基于负荷特性数据库提出负荷识别算法的实现原理；第三部分对居民负荷特性进行深入研究，并基于实测波形提取了典型电器的多个微观特征参数，如波峰系数、瞬时功率峰值和有效值、Ｖ－Ｉ特性曲线面积及中心线斜率等。为后续的基于非干预式负荷监测的用电可视化服务研究工作打下基础。１非干预式负荷监测体系相较于传统的负荷监测方法，非干预式负荷监测系统的优点如下：（１）便于安装维护，ＮＩＬＭ只需要在电力入口处安装表计即可；（２）便于数据采集，ＮＩＬＭ不需要侵入系统就可以方便地采集到系统内任一负荷的有用信息；（３）便于数据分析，ＮＩＬＭ可以在主站进行数据采集和分析。非干预式负荷监测系统是未来负荷监测的一个重要发展方向，并且随着电力系统的不断发展，会衍生出更多的作用和功能，开发出其他创新性的产品和服务，如负荷的分类与识别、监测重要设备的运行状态等【ｌ¨Ｊ，其应用体系如图１所示。各电器设备电量信—息数据库（已知）预事件及记录ＩＩ一ＪＬＩ嘉嚣茬亲｝一一．［至蔓亘负荷特性提取ｌ图１非干预式负荷监测应用体系结构图Ｆｉｇ．１ＮＩＬＭｓｅｒｖｉｃｅｓｙｓｔｅｍｓｔｒｕｃｔｕｒｅ各模块功能如下。１）数据采集模块本模块采集居民进线端节点下所有负荷总的电压电流信息，采样频率为２０００Ｈｚ。２）数据预处理模块本模块主要对数据进行预处理，为后续工作中数据的应用降低计算量，处理工作主要有电压电流相位调节、数据归一化处理、滤波等。３）事件检测及记录模块本模块监测居民中是否有家用电器状态发生改变（如设备的开启与关断等），当检测到有事件发生则继续下一步，若没有则继续监测直到有事件发生。４）负荷特性提取模块本模块是在己检测到有事件发生的条件下对采集到的电量信息进行负荷特性的提取，其提取的负荷特性主要有尸Ｑ、谐波特性、Ｖ－Ｉ特性等。５）负荷识别模块本模块在有事件发生的条件下，依据采集的电压电流信息计算提取负荷特性与已经建立的各用电设备的负荷特性数据库对负荷进行识别，识别出是哪一负荷状态发生改变，及改变的状态。其实现算法原理如下。已知＝…［１，２，，，Ｐ】＝｛．．，…，．｝实测数据获得的特征矩阵为…Ｙ＝｛，，，，）所求状态相量为＝…Ｉｘｌ，，ｘ３，，］函数描述为电力系统保护与控制ｍｉｎｅ，＝ｍ，（Ｏ，ｌ，）＝ｍ，（（），Ｉ，）＝上ｍ（（×ｆ），Ｙ）＝ｉ＝１（（×，，），）ｉ＝１其中：为进线端节点下所有电器设备的负荷特性矩阵；，为设备ｆ的．，负荷特性值；为数据库中负荷特性的种类数；尸为进行端节点下所有电器设备数；ｙ为基于实测数据提取出的各负荷特性值；为负荷的状态向量（０表示关断状态，１表示开状态）；函数ｍ（＠，ｙ）的功能是求解实测数据与已知负荷特性数据库在负荷特性，下的最小差值的状态向量。上述问题可以转化为求解最小二乘问题，可以参照文献［１２］采用的基于优化最小二乘支持向量机进行求解或采用智能算法进行直接求解，如神经网络、遗传算法等。６）识别结果本模块主要是对识别结果的存储记录模块，进一步实现负荷识别的应用服务或者开发其他创新性产品。７）结果应用模块本模块是对非干预式负荷监测技术的应用模块，如用电可视化服务、用电设备状态监测服务等。其实际应用意义重大，以用电可视化服务为例，本服务可以将总的用电量细分到各个电器上，实现各电器设备的用电明细化，对用户节能起指导意义。８）各电器设备负荷特性数据库本模块是非干预式负荷监测应用的基础及关键，从负荷识别算法中也可以看出，负荷识别是以负荷特性为基础进行识别的，本模块也是决定整个体系精确的一个关键因素，因此需要对各负荷特性进行深入研究。２居民负荷特性分析居民家庭中电器种类繁多，本文挑选居民中常见且典型的电器进行负荷特性的深入研究。根据文献中一项对欧洲１２国家的家用电器拥有情况及使用模式的调查显示，冰箱、洗衣机、洗碗机、电视、ＤＶＤ、电脑等电器的家庭占有率比较高【】引。结合我国实际情况，根据《中国建筑节能年度发展研究报告》中涉及到的针对北京各类型近干户住宅基本情况及行为模式的调研结果，统计得到各主要家用电器的住户拥有率如图２所示。５１．２－＿Ｉ图２北京住宅用电设备拥有率统计图Ｆｉｇ．２ＯｗｎｅｒｓｈｉｐｒａｔｅｃｈａｒｔｓｏｆＢｅｉｊｉｎｇｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｅｌｅｃｔｒｉｃａｌａｐｐｌｉａｎｃｅ由以上调研结果的分析，并考虑到居民中普遍存在但没有统计进入图２的用电设备及用电设备的耗电量大小、家用电器使用频率等因素，确定本研究的主要对象为：空调、电冰箱、洗衣机、热水器、电视机、台式机、笔记本电脑、饮水机、微波炉、电加热、电磁炉、荧光灯。选取的电器设备信息如表１所示。表１居民电器信息表Ｔａｂｌｅ１Ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｅｌｅｃｔｒｉｃａｌａｐｐｌｉａｎｃｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔａｂｌｅ额定功率／设备名称容量／规格／品牌设各型号Ｗ空调９３０分体挂壁式房间空调ＫＦＲｄ．２６ＧＷ电冰箱８９０冷冻／藏室４６／１０４Ｌ新飞ＢＣＤ．１５０洗衣机ｌ２０～２４０洗／脱容量４ｋｇ／３ｋｇＸＰＢ４２．８００６３热水器ｌ１０Ｏ～２０００海尔６０Ｌ储水式ＦＣＤ．ＨＸ６０Ｅ电视机７０产品规格２１寸Ｔ２１６８Ｋ台式机戴尔ＯｐｔｉｐＸ５２０笔记本戴尔Ｎ４０５０饮水机５５０温热型加热１８．９Ｌ／桶ＹＤ．微波炉１１８Ｏ格兰仕Ｐ７０Ｄ２０ＴＬ．Ｄ４电加热１０００￣３０００电膜式加热ＮＤＹＣ．２１电磁炉１２００规格４３６×２５６（ｒａｍ）Ｄ２２荧光灯ｌ１环形灯管８６Ｄ２．１电流曲线特性对以上研究范围内的典型居民电器，对其电流进行实测研究。记录电器正常工作状态电流的变化情况。电力测量仪器采用日置８８６０记录仪，采样周期为２０００Ｈｚ。实测结果如图３所示。由图３可以看出不同电器的电流波形存在明显差异。电加热器、热水器、饮水机是线性负荷，其电流近似正弦波，但幅值不同。电冰箱、电磁炉、空调、洗衣机近似线性负荷，其电流相差较大；荧光灯、电视机、笔记本、微波炉、台式机为非线性郑小霞，等面向非干预式负荷监测的居民负荷微观特性研究．６５．负荷，其中荧光灯、电视机、笔记本、台式机电流畸变严重，不同的用电设备电流曲线差异明显。蟋图３各用电设备稳态电流曲线Ｆｉｇ．３Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌａｐｐｌｉａｎｃｅｓｔｅａｄｙ－ｓｔａｔｅｃｕｒｒｅｎｔｇｒａｐｈ为反映各用电器电流波形的差异，计算提取出各个电器的电流波形的均方根值、幅值和波峰系数，其计算公式如下。√均方一姒）幅值＝ｍａｘ（ｉ（ｋ）），０ｋ＜Ｎ波峰系数Ｉｃ＝‘』提取出电流曲线特性的特征值如表２所示。由表２可以看出，对于线性负荷其波峰系数接近１．４，非线性程度越大，波峰系数越大，荧光灯、电视机、台式机依据波峰系数参数易于识别；不同的电器其峰值不同，电磁炉、热水器、电加热与微波炉依据幅值易于识别；热水器与微波炉依据均方根易于识别。若依据三个参数组合进行负荷识别，各用电器的特征参数差异明显，在技术上可以实现负荷识别。表２各用电设备稳态运行下电流曲线特征值Ｔａｂｌｅ２Ｃｕｒｒｅｎｔｃｕｒｖｅｅｉｇｅｎｖａｌｕｅｓｉｎｔｈｅｓｔｅａｄｙ－ｓｔａｔｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆａｌｌｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｅｑｕｉｐｍｅｎｔ均方波峰均方波峰名称根幅值系数名称幅值根系数荧光灯０．０８０．２２２．８７空调制热３．９２５．０６１．２９电视机０．３５１．３０３．７４空调制冷３．０５３．９２１．２９笔记本０．１３０．２３１．７５微波炉５．８１９．３６１．６１电冰箱Ｏ８７１．２３１．４１洗衣机洗０．８３１．３９１．６８电磁炉４．７６７．１０１．４９洗衣机甩０．８１１．２６１．５５热水器９．０８１２．７９Ｉ．４１饮水机２．３４３．３５１．４３电加热４．４５６．２６１．４１台式机０．４７１．１１２．３９２．２谐波特性不同的用电设备非线性程度不同，谐波含量不同，电流的畸变程度越厉害，其谐波含量越丰富。谐波含量分析是反映设备非线性的一个重要指标，因此采用文献［１４１中谐波计算方法对各设备的电流数据进行快速傅里叶变换分析，其谐波含量对比如图４、图５所示，其中设备顺序见图中ＴＨＤ表示顺序。各设备各次谐波电流幅值＿佚光村ＴＩＩＤ＝ｌ１４９９８５％电视帆，Ｄ＝ｌ７０２３２２％笔木，＝４８３２５％一ｔｂ冰箱肿：６２５９６％电融炉ＴＨＤ＝５９８３４％热水器＂ｌ３０７３％－电ｌ热ＴＨＤ－１Ｉ７５３％渊制热７＝Ｉ４５２２４％一空调制冷Ｄ＝ｌ４３２３５％微波炉ＴＨＤ＝－４２２６２３％洗扛机洗ＴＨＤ＝Ｉ１２ｌ１７％一洗投机甩ＴＨＤ＝７６８４５％ｌＩ饮水机ＴＨＤ＝１４４４６％＿ｌｌ台式机８８７６０５％Ｉ１．１．０１．ＪＩＩ。．．．Ｉｌ＿１．一Ｉ．Ｏ５Ｏ１Ｏ０１５０２００２５０３００ｆＰｒｌｚ图４各用电设备谐波分析图Ｆｉｇ．４Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌａｐｐｌｉａｎｃｅｈａｒｍｏｎｉｃａｎａｌｙｓｉｓｃｈａｒｔ各ｌ歧备各次谐波电流幅值１．００．８罩０．６迥粤Ｏ．４０．２０．００５Ｏ１００１５０２００２５０３００ｆｌＨｚ图５各用电设备谐波对比图（以基波归一化）Ｆｉｇ．５Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌａｐｐｌｉａｎｃｅｈａｒｍｏｎｉｃｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｃｈａｒｔ（ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ）２０８６４２０ｖ／罂电力系统保护与控制由图４、图５可以看出，不同的用电设备其谐波含量不同，荧光灯、电视机、笔记本、台式机谐波含量丰富，电流畸变程度厉害，以３次谐波、５次谐波、７次谐波为主；不同的设备各次谐波幅值相差较大，微波炉３次谐波幅值达到４Ａ，空调电流中２次谐波幅值较大。基于上述分析，提取各次谐波的幅值及ＴＨＤ作为谐波特性的特征。２．３ＰＱ特性有功功率和无功功率是描述用电设备耗电特性的最常用的指标。根据文献［１５］所定义的有功功率及无功功率的求解算法，计算公式如下。∑∑Ｐ＝＝ＵｋＩｃｏｓ（￣Ｄｋ＝０ｋ＝Ｏ∑∑Ｑ：＝ｓｉｎ（￣ｋ）其中：和为用电设备工作时电压与电流的有效值；为用电设备正常工作时功率因数角；ｋ为谐波次数。依据文献［１６】以上所述设备的有功无功功率如图６所示。各次谐波有功功率（去除基波有功功率）如图７所示。各次谐波无功功率（去除基波无功功率）如图８所示。图６中数字对应用电设备的标号，对应关系如表３所示。，表３标号与设备名称对应表Ｔａｂｌｅ３Ｌａｂｅｌｏｆｔｈｅａｐｐｌｉａｎｃｅｎａｍｅ有功功率／ｗ图６各设备有功无功对比图Ｆｉｇ．６Ａｃｔｉｖｅａｎｄｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｅａｃｈａｐｐｌｉａｎｃｅ由图６可以看出对于大功率设备在尸Ｑ图上差别明显，易于识别；而荧光灯等设备由于功率较小，因此在Ｊｐ９图上较近，特性相似性高。备用电设备备次谐波有功功率氟流分量图７各设备各次谐波有功功率Ｆｉｇ．７Ｅａｃｈｈａｒｍｏｎｉｃａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｏｆｅａｃｈａｐｐｌｉａｎｃｅ备用电设备各淡谐波无功功率图８各设备各次谐波无功功率Ｆｉｇ．８Ｅａｃｈｈａｒｍｏｎｉｃｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｏｆｅａｃｈａｐｐｌｉａｎｃｅ由图７、图８可以看出，电磁炉与微波炉２次谐波有功、无功功率较大，且微波炉３次、５次谐波有功、无功功率也较大；空调、洗衣机３次谐波无功功率也较明显。基于上述分析，提取ＰＱ、直流分量、２次、３次、４次、５次、６次及７次谐波功率作为尸Ｑ特性的特征值。２．４瞬时功率波形特性瞬时功率波形定义为电压与电流的乘积，如下式所示。ｐ（ｔ）＝（，）×ｉ（ｔ）郑小霞，等面向非干预式负荷监测的居民负荷微观特性研究．６７．本文选取用电设备正常工作时一个周期内的电压电流数据，计算绘制出各设备的瞬时功率波形，如图９所示。各用电设备瞬时功率比较图５４薹３甚ｚ墓ｌｔ｝ｓｆａ】分图ｌ备用电设备瞬时功率比较图微波炉饮水机空调制热模式空调制冷模式电磁炉热水器电加热—一电视机—－日一电冰箱—＋一荧光灯一笔记本—－・一洗衣机甩——一洗衣机洗—－日一台式机０００００．００５０．０１Ｕ００１５ＵＩ）２Ｄｔ／ｓ（ｂ）分图２图９各用电设备瞬时功率对比图Ｆｉｇ．９Ｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓｐｏｗｅｒｗａｖｅｆｏｒｍｓｏｆｔｙｐｉｃａｌｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌａｐｐｌｉａｎｃｅｓ由图９可以看出不同用电设备的瞬时功率波形相差较大，各用电设备在一个周期内瞬时功率波形幅值不同，且相差较大。基于上述分析，计算瞬时功率波形的幅值，双峰面积作为瞬时功率波形的特征，计算公式如下所不ｏⅣ∑双峰面积为Ｓ＝』ｐ（ｔ）ｄｔ＝ｐ（七）０』Ｖ＝０幅值为＝ｍａｘ（ｐ（ｋ）），０ｋ＜Ｎ提取瞬时功率波形特征值数据如表４所示。由表４可以看出，各设备瞬时功率曲线的幅值特征明显，热水器幅值高达４２１８．５ＶＡ，荧光灯幅值为５８．３ＶＡ，数值间差异巨大，易于实现负荷识别。表４瞬时功率波形特征值Ｔａｂｌｅ４Ｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓｐｏｗｅｒｗａｖｅｆｏｒｍｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ名称双峰面积幅值名称双峰面积幅值荧光灯０．２５８．３空调制热１７．８１９９４．１电视机０．８４５２．４空调制冷１４．０１５８５．７笔记本０．４７９．０微波炉２４．４３２１６．４电冰箱２．８３７６．４洗衣机洗３．９４７２．２电磁炉２１．５２４０９．７洗衣机甩３．９４３０．７热水器４１．６４２１７．５饮水机ｌ０．７１１４７．６电加热２０．３２１２６．４台式机１．６３５０．４２．５电流包络线特性对于电动机负载，如空调、洗衣机等，其电流波形具有纹波特性。为了捕捉到它们的动态特性，提取设备运行时电流的包络线来反映设备的运行特性，如图１０所示。由图１０可以看出，不同的设备其电流包络线完全不同，电视机、空调、微波炉、洗衣机洗状态启动时有短时的脉冲电流；空调、洗衣机具有明显的波纹；电磁炉、洗衣机甩状态、空调等设备由关到开启再到稳态所需时问较长。选取电流包络线的脉冲电流幅值（取绝对值），稳态运行时平均值及开启时阶跃高度作为电流包络线的特征值。ｌｏ１１，￣－０．５１００１２３４０５１０１５２００１０２０３０４０翟＿＜一２：：ｏｌＩ菩馨图１０用电设备电流包络线Ｆｉｇ．１０Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌａｐｐｌｉａｎｃｅｃｕｒｒｅｎｔｅｎｖｅｌｏｐｅ—２．６ＶＩ特性以一个周期（２０ｍｓ）内的电压数据作为横坐标，电流数据作为纵坐标绘制Ｖ－Ｉ曲线，Ｖ－Ｉ曲线可以从图形角度反映出设备谐波含量的高低ｌ】７１，对于电阻负载其Ｖ－Ｉ图形是一条直线；感性容性负载其Ｖ－Ｉ曲线是一个椭圆；若只对３次谐波电流绘制Ｖ－Ｉ曲线其必有两个交点。因此Ｖ＿Ｉ曲线可以从图形角度反映出电流中所含谐波成分的高低，若绘制的Ｖ．Ｉ曲线有交点其谐波含量必然很高；若图形与椭圆形状相差很大，则其谐波含量必然很高。绘制各电器设备的Ｖ－Ｉ曲线，如图１１所示。由图１１可以看出不同设备的Ｖ＿Ｉ曲线相差明显，空调、微波炉、洗衣机、微波炉电器，其Ｖ－Ｉ曲线具有交点；各电器Ｖ．Ｉ曲线的面积各不相同；草２０２≤馨电力系统保护与控制各电器Ｖ．Ｉ曲线中心线倾斜角不同。计算提取Ｖ＿Ｉ曲线的中心线斜率、封闭区域面积、交叉点个数作为Ｖ－Ｉ曲线的特征点，如表５所示。其中心线定义如图１２所示。垂一１≤５髫１０蚕。一１。４蚕４委螽委２０００２００电压，ｖ２０００２００２０００２００电压，ｖⅣ电压图ｌ１各设备Ｖ－Ｉ曲线图Ｆｉｇ．１１Ｖ－Ｉｃｕｒｖｅｓｏｆｅａｃｈａｐｐｌｉａｎｃｅ图１２Ｖ．Ｉ曲线特征点定义图Ｆｉｇ．１２ＴｈｅＶ－Ｉｃｕｒｖｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｄｅｆｉｎｅｄ表５ｖ＿Ｉ曲线特征值Ｔａｂｌｅ５ＶＩｃｕｒｖｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｖａｌｕｅ斜率，区域交斜率／区域名称名称交点（ｍＡＮ）面积点（ｍＡ／Ｖ）面积空调荧光灯Ｏ．００３３．５０１４．Ｏ５９７８．５２制热空调电视机Ｏ．００４８．２２ｌ２－８７９０７．２２制冷微波笔记本０．０５９２．９０ｌ１．４２６０４．３２炉洗衣电冰箱２．７０１０２２．００４．０４２０４．６０机洗洗衣电磁炉２０．３８１２９９．８０２．９４３４．９２机甩饮水热水器３８．８９２０６３．１０１０．２７３３２．３０机台式电加热１９７６５２．１００．４４４４．２２机由表５可以看出，依据Ｖ＿Ｉ曲线是否有交点可以将电视机、空调、微波炉和台式机与其他电器设备区分开，再结合区域面积或斜率特征可以将各个电器设备识别出。２．７开关暂态特性分析各电器开启到达稳态所需的时间有所差异，开启时电流的变化形式各不相同，对于电阻负载直接进入稳态，对于非线性负载电流启动时会有脉冲电流。各设备的开关暂态波形如图１３所示。由图１３可以看出热水器、饮水机、电磁炉等设备其过程短暂；电视机、微波炉等所需时间较长；开启过程伴随有脉冲电流出现；洗衣机电视机用电电器伴随有衰减电流。基于上述分析选取脉冲电流和暂态过渡时问作为开关暂态特性的特征值，如表６所示。表６开关特性特征值Ｔａｂｌｅ６Ｓｗｉｔｃｈｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｓｉｇｎａｔｕｒｅ脉冲过渡脉冲过渡名称名称峰值时间，ｓ峰值时间／ｓ荧光灯Ｏ．３４Ｏ．２５空调制热２５．６４０．１４电视机１０．５１２．７空调制冷２５．６ｌ０１１笔记本０．３８６０微波炉２５．５６２．２电冰箱１．２５一洗衣机洗２．７３．８电磁炉４．６２０洗衣机甩１．９５３．２热水器１２．７５０饮水机３．３７０电加热６．０２０台式机１．１１１２０一一一～●吡０４２Ｏｔ０１一一一一一一一一一郑小霞，等面向非干预式负荷监测的居民负荷微观特性研究０４０．２００罂一０．２－０．４２≤媛０删－２１０●要。＿－ｌ１Ｌ……Ｌ～…Ｉ。’Ｊｌ……～…～１１１１ｐｌｌ电视机ｌＩｌｌｌ２０≤０２０一００００．０５０．１００．１５０＿２００．２５—■——■—●■Ｌ一—■■—■■广．＿１］．一洗衣机洗Ｉ图１３开关特性对比图Ｆｉｇ．１３Ｓｗｉｔｃｈｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｃｈａｒｔ２．８小结本节对居民负荷用电特性进行了详细分析，从各负荷微观特性上的差异可以看出负荷识别在技术上是可行的，并给出了各负荷特征值的计算方法，为后续工作中对负荷识别算法实现打下基础。３总结本文首先建立了非干预式负荷监测体系结构，对各模块实现的功能进行详细阐述，并基于负荷特性数据库提出负荷识别算法的实现原理；其次对居民家庭中常见负荷的７种负荷特性（谐波特性、ＰＱ特性、Ｖ－Ｉ特性、瞬时功率特性等）进行详细分析，结果表明各电器设备的各负荷特性存在着明显的差异，基于负荷特性数据库完成负荷识别在技术上是可行的；最后在负荷特性分析过程中提出各个负荷特性特征值的计算方法，为非干预式负荷监测体系的应用打下基础。本文的负荷特性研究还为后续的创新性产品和服务开发研究工作特别是负荷的分类与识别，及基于负荷识别技术实现用电可视化的研究工作打下基础。下一步的工作重点是在负荷微观特性研究基础上对基于非干预式负荷监测的用电可视化集中式监测方案的实现展开深入研究，搭建家庭用电模拟系统，验证非干预式负荷监测系统的优越性及用电可视化技术的节能效果。参考文献［１］孙中权．电力节能技术的研究和应用『Ｊ１．电力系统保护与控制，２００９，３７（２４）：２２７．２２９，２３１．ＳＵＮＺｈｏｎｇ－ｑｕａｎ．Ｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｐｏｗｅｒｓａｖｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｔ，ｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２００９，３７（２４）：２２７－２２９，２３１．［２］梁明，李学瑞，石永华，等．智能家居能耗管理的研究进展［Ｊ］．日用电器，２０１２（１２）：３８．４２．—ＬＩＡＮＧＭｉｎｇ，ＬＩＸｕｅｒｕｉ，ＳＨＩＹｏｎｇ－ｈｕａ，ｅｔａ１．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆｓｍａｒｔｈｏｍｅｅｎｅｒｇｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｊ］．ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＡｐｐｌｉａｎｃｅｓ，２０１２（１２）：３８－４２．［３］李东东，崔龙龙，林顺富．家庭智能用电系统研究及２Ｏ２《＼．７０．电力系统保护与控制智能控制器开发［ＪＪ＿电力系统保护与控制，２０１３，４１（４）１２３．１２９．——ＬＩＤｏｎｇｄｏｎｇ，ＣＵＩＬｏｎｇｌｏｎｇ，ＬＩＮＳｈｕｎ－ｆｕ．Ｓｔｕｄｙｏｆｓｍａｒｔｐｏｗｅｒｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｓｍａｒｔｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｆｏｒｈｏｍｅｓ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄ—Ｃｏｎｔｒｏｌ，２０１３，４１（４）：１２３１２９．［４］牟龙华，朱国锋，朱吉然．基于智能电网的智能用户—端设计［Ｊ］．电力系统保护与控制，２０１０，３８（２１）：５３５６．ＭＯＵＬｏｎｇ－ｈｕａ，ＺＨＵＧｕｏ－ｆｅｎｇ，ＺＨＵＪｉ－ｒａｎ．Ｄｅｓｉｇｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｅｒｍｉｎａｌｂａｓｅｄｏｎｓｍａｒｔｇｒｉｄ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１０，３８（２１）：５３－５６．［５］ＨＡＲＴＧＰｒｏｔｏｔｙｐｅｎｏｎｉｎｔｒｕｓｉｖｅａｐｐｌｉａｎｃｅｌｏａｄｍｏｎｉｔｏｒ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｄｉｎｇｓｏｆＩＥＥＥ，１９９２，８０（１２）：１８７０．１８９１．［６］ＭＡＲＴＩＮＳＪＬＯＰＥＳＲ，ＬＩＭＡＣ，ｅｔａ１．ＡｎｏｖｅｌｎｏｎｉｎｔｒｕｓｉｖｅｌｏａｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＳ－Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ［Ｃ】／／ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｑｕｉｐｍｅｎｔ（ＯＰＴＩＭ），２０１２１３ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅＦｅｎｃｅｏｎ，２０１２：９７３－９７８．［７］ＲＡＨＩＭＩＳ，ＣＨＡＮＡＤＣ，ＧＯＵＢＲＡＮＲＡ，ｅｔａ１．Ｎｏｎｉｎｔｒｕｓｉｖｅｌｏａｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｄｅｖｉｃｅｓｉｎｈｅａｌｔｈｓｍａｒｔｈｏｍｅｓ［Ｃ］／／ＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（Ｉ２ＭＴＣ），２０１２—ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，２０１２：２３１３２３１６．［８］ＬＥＥＷＫ，ＦＵＮＧＧＳＫ，ＬＡＭＨｅｔａ１．Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｏｎｌｏａｄｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃＩｎｔＣｏｎｆＥｌｅｃｔＥｎｇ，Ｊａｐａｎ，Ｊｕｌ，２００４．２：６９０－６９４．［９］ＬＩＡＮＧＪｉａｎ，ＮＧＳ，ＫＥＮＤＡＬＬＧｅｔａ１．Ｌｏａｄｓｉｇｎａｔｕｒｅｓｔｕｄｙ－＿ｐａｒｔＩ：ｂａｓｉｃｃｏｎｃｅｐｔ，ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ａｎｄｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＤｅｌｉｖｅｒｙ，２０１０，２５（２）：５５１－５６０．［１０］ＬＡＩＹｉ－ｓｈｅｎｇ，ＣＨＥＮＹｕｎｇ・ｃｈｉ，ＴＳＡＯＳｈｉａｏ－ｌｉ，ｅｔａ１．Ａｎｏｖｅｌｓｅａｒｃｈｓｃｈｅｍｅｆｏｒｎｏｎｉｎｔｒｕｓｉｖｅｌｏａｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓ［Ｃ］／／ＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＩＣＩＴ），２０１２ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅＦｅｎｃｅｏｎ，２０１２：１０２－１０７．——［１１］ＣＨＡＮＧＨｓｕｅｈｈｓｉｅｎ，ＣＨＥＮＫｕｎｌｏｎｇ，ＴＳＡＩＹｕａｎ－ｐｉｎ，ｅｔａ１．Ａｎｅｗｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｆｏｒｐｏｗｅｒｓｉｇｎａｔｕｒｅｓｏｆｎｏｎｉｎｔｒｕｓｉｖｅｄｅｍａｎｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｌｏａｄｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＩｎｄｕｓｔｒｙＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，—２０１２，４８（２）：７６４７７１．［１２］秦业，袁海文，袁海斌，等．基于优化最小二乘支持向量机的电能质量扰动分类［Ｊ］＿电工技术学报，２０１２，—２７（８）：２０９２１４．——ＱＩＮＹｅ，ＹＵＡＮＨａｉｗｅｎ，ＹＵＡＮＨａｉｂｉｎ，ｅｔａ１．Ｃｌａｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｐｏｗｅｒｑｕａｌｉｔｙｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓｂａｓｅｄｏｎｏｐｔｉｍｉｚｅｄｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｓｕｐｐｏｎｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌＳｏｃｉｅｔｙ，２０１２，—２７（８）：２０９２１４．［１３］ＤＥＡＬＭＥＩＤＡＡ．Ｒｅｐｏｒｔｗｉｔｈｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｓｕｒｖｅｙｓｂａｓｅｄｏｎｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅｓｆｏｒａｌｌｃｏｕｎｔｒｉｅｓ［Ｒ］．Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ—ＥｎｅｒｇｙＥｕｒｏｐｅ，ＥＩＥ／０５／１２４／ＳＩ２．４１９６５７．［１４］张鹏，李红斌．一种基于离散小波变换的谐波分析方法【ＪＪ．电工技术学报，２０１２，２７（３）：２５２－２５９．ＺＨＡＮＧＰｅｎｇ，ＬＩＨｏｎｇ－ｂｉｎ．Ａｎｏｖｅｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｈａｒｍｏｎｉｃａｎａｌｙｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｄｉｓｃｒｅｔｅｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌ—Ｓｏｃｉｅｔｙ，２０１２，２７（３）：２５２２５９．［１５］ＡＲＲＩＬＬＡＧＡＪ，ＷＡＴＳＯＮＮＲ，ＣＨＥＮＳ．Ｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｑｕａｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ［Ｍ］．ＮｅｗＹｏｒｋ：Ｗｉｌｅｙ，２０００．［１６］滕召胜，罗志坤，孙传奇，等．基于小波包分解与重构算法的谐波电能计量ＩＳ］．电工技术学报，２０１０，２５（８）：２００．２０６．ＴＥＮＧＺｈａｏ－ｓｈｅｎｇ，ＬＵＯＺｈｉ－ｋｕｎ，ＳＵＮＣｈｕａｎ－ｑｉ，ｅｔａ１．Ｈａｒｍｏｎｉｃｅｎｅｒｇｙｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ—ｏｆＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌＳｏｃｉｅｔｙ，２０１０，２５（８）：２００２０６．［１７］ＬＡＭＨＹＦＵＮＧＧＳＫ，ＬＥＥＷＫ．Ａｎｏｖｅｌｍｅｔｈｏｄｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔｔａｘｏｎｏｍｙｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃａｌａｐｐｌｉａｎｃｅｓｂａｓｅｄｏｎｌｏａｄｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＣｏｎｓｕｍｅｒＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２００７，—５３（２）：６５３６６０．收稿日期：２０１３－０６－２３；—修回Ｂ期：２０１３－０８１２作者简介：郑小霞（１９７８－），女，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为智能电网用户钡｛方向的研究、风力发电故障诊断和—运行维护研究；Ｅｍａｉｌ：ｚｘｘｋｘ＠１２６．ｃｏｍ刘庆强（１９８８－），男，硕士研究生，研究方向为智能用电：林顺富（１９８３－），男，通信作者，教授，硕士生导师，从事智能电网用户侧方向的研究（电能质量分析、智能用电及节能等）。第４２卷第１０期２０１４年５月１６日电力系统保护与控制ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＶｂ１．４２ＮＯ．１０Ｍａｙ１６，２０１４电力系统实时动态监测主站系统检测评估方法研究赵昆，邹昱，邢颖，窦成龙，周京阳（中国电力科学研究院，北京１００１９２）摘要：以ＷＡＭＳ（ＷｉｄｅＡｒｅａＭｅａｒｓｕｒｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍ）实际应用情况为背景，提出了ＷＡＭＳ主站系统评估方案。把评估内容分为三个层次，分别为系统硬件、系统软件基本功能和系统应用功能，三个层次逐一递进展开评估，并设计了对应的评估方法和评估函数。设计了综合考虑三个层次的ＷＡＭＳ主站系统整体评估方法和评估函数，针对主站系统的稳定性和可靠性设计了某时段ＷＡＭＳ系统连续多次评估方法和评估函数。设计的各评估方法和函数可以为当前电网ＷＡＭＳ主站系统提供评价量化指标，通过各量化指标可以反映出主站系统各层次的稳定性、功能和性能，以及整个系统的稳定性、功能和性能。通过某实际系统仿真分析，证明了评估方法的有效性。关键词：相量量测；ＷＡＭＳ主站；评估方法；检测规范Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｎｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｒｅａｌｔｉｍｅｄｙｎａｍｉｃｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍａｓｔｅｒｓｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ—ＺＨＡＯＫｕｎ，ＺＯＵＹｕ，Ｘ１ＮＧＹｉｎｇ，ＤＯＵＣｈｅｎｇｌｏｎｇ，ＺＨＯＵＪｉｎｇ－ｙａｎｇ（ＣｈｉｎａＥｌｅｃ￣ｉｃＰｏｗｅｒＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＢａｓｅｄｏｎｏｐｅｒａｔｉｏｎＯｆＷＡＭＳｉｎｔｈｅｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ．ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｈｅｍｅｏｆＷＡＭＳｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｃｏｎｔｅｎｔｉｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｈｒｅｅｌｅｖｅｌｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｓｙｓｔｅｍｈａｒｄｗａｒｅ，ｓｙｓｔｅｍｓｏｆｔｗａｒｅｂａｓｉｃｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｓｙｓｔｅｍａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｆ’ｕｎｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｔｈｒｅｅｌｅｖｅｌｓｃｏｎｔｅｎｔａｒｅｅｖａｌｕａｔｅｄｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅｌｙｏｎｅｂｙｏｎｅ，ａｎｄｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｅｖｅｒｙｌｅｖｅｌａｒｅｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔｈｒｅｅｌｅｖｅｌｓ，ｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｗｈｏｌｅＷＡＭＳｍａｓｔｅｒｓｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍａｌｅｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｆｕｎｃｔｉｏｎｓａｒｅｄｅｓｉｇｎｅｄｆｕｒａｃｅｒｔａｉｎｐｅｒｉｏｄ．Ａｔｌａｓｔｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｂｏｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｆｕｎｃｔｉｏｎｓ，ａｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｉｓｐｒｏｖｉｄｅｄｆｕｒｔｈｅＷＡＭＳｍａｓｔｅｒｓｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈ●ｒｅｆｌｅｃｔｓｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙ，ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ａｎｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｅｖｅｒｙｌｅｖｅｌａｎｄｔｈｅｗｈｏｌｅｍａｓｔｅｒｓｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｒｅａｌｓｙｓｔｅｍｔｅｓｔｓｈｏｗｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌｉｔｙｏｆｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｈａｓｏｒｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ；ＷＡＭＳｍａｓｔｅｒｓｔａｔｉｏｎ；ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ；ｔｅｓｔｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ中图分类号：ＴＭ７１文献标识码：Ａ———文章编号：１６７４３４１５（２０１４）１０００７１０６Ｏ引言２０世纪９０年代以来同步相量测量（ＰｈａｓｏｒＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＵｎｉｔ，ＰＭＵ）技术的出现，为电网的动态监视和事故分析提供了一种新技术实现方案的可能。ＰＭＵ主要特点在于信息的实时性（２５～１００帧／ｓ）和带有ＧＰＳ时钟同步标识Ｌ１Ｊ，由此，对于电网运行的应用提升带来很大的想象空间。以ＰＭＵ为应用标志的广域测量在国内外电网中得到了不同类型的试点应用［２－７］，随着现代化大电网技术的发展，基于ＰＭＵ技术的动态监视、控制系统的研究已成为电网实时动态安全分析、控制技术领域的发展热点。目前我国投入电网运行的ＰＭＵ装置已超过２５００套，成为世界上安装ＰＭＵ装置最多的国家。我国已在各网省电力调度中心建立了ＷＡＭＳ系统，２００３年前后，国调、华北、东北、华东、西北、南方、江苏、广东等电网相继建成了完整的ＷＡＭＳ系统，实现了利用ＰＭＵ信息的电网动态监视Ｌ８训、电网低频振荡监视与分析［１１－１２］、电网扰动识别［１３－１４１（事故后分析）、发电厂一次调频评价【ｊ、电力系统模型和参数校核等功能。随着ＰＭＵ装置的大量接入、ＷＡＭＳ系统的建立和推广，ＷＡＭＳ系统相关标准化工作也陆续展开，２００３年３月我国国家电力调度中心颁布了《电力系统实时动态监测（控制）系统技术规范》（试行版），２００４年ｌＯ月完成了第一次修订，为了规范电力行业对ＰＭＵ子站、ＷＡＭＳ主站的技术要求，相继开展了一系列标准的制定，主站系统检测方面的