1、為何要研究針對微網(wǎng)的電能質(zhì)量檢測方法？
微網(wǎng)為新能源及可再生能源分布式發(fā)電規(guī)?；瘧?yīng)用提供了有效的技術(shù)途徑，為滿足智能電網(wǎng)對分布式發(fā)電的并網(wǎng)運行要求提供了技術(shù)保障。但由于分布式電源和非線性波動性負(fù)荷的種類復(fù)雜多樣，特別是風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電輸出功率的波動性、隨機性、間歇性特點，常常導(dǎo)致微網(wǎng)內(nèi)的電源與負(fù)荷之間功率難以平衡。另外，逆變器、固態(tài)開關(guān)等電力電子設(shè)備大量使用也導(dǎo)致微網(wǎng)中的電能質(zhì)量問題更為復(fù)雜。因此，開展微網(wǎng)中的電能質(zhì)量研究具有非常重要的意義。
電能質(zhì)量治理的前提是對電能質(zhì)量擾動量的準(zhǔn)確、快速檢測。微網(wǎng)的電能質(zhì)量問題主要包括：電壓與電流諧波、電壓暫降、電壓突升、電壓短時中斷、電壓波動與閃變、電壓與電流不平衡分量等。微網(wǎng)中的諧波與間諧波具有豐富的頻譜特性，同時電壓波動與閃變信號也是隨機的、動態(tài)的非平穩(wěn)信號。對于微網(wǎng)中的電能質(zhì)量擾動量檢測，需要一種既可以分析諧波與間諧波信號，又可以分析非線性、非平穩(wěn)信號的檢測方法。Hilbert-Huang變換（HHT）是一種自適應(yīng)的時頻分析方法，它能根據(jù)信號自身的特性對信號進(jìn)行自適應(yīng)分解，從而實現(xiàn)電能質(zhì)量擾動特征的自動提取，在處理非線性、非平穩(wěn)信號分析方面有很大優(yōu)勢。與傅里葉變換相比，HHT變換可以分析非平穩(wěn)和非周期性信號；與小波變換相比，HHT變換不僅具有小波變換的優(yōu)勢，同時也不存在基函數(shù)的選擇問題。因此，本文提出采用改進(jìn)HHT變換的方法對微網(wǎng)中的電能質(zhì)量擾動量進(jìn)行檢測。
2、如何改進(jìn)HHT變換來抑制端點效應(yīng)？
HHT變換包括經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD)和Hilbert變換（HT）。通過EMD，可以把一個非線性、非平穩(wěn)序列分解為有限個固有模態(tài)函數(shù)(IMF)和一個趨勢項，這個過程稱為EMD篩選過程。分解得到的IMF分量必須滿足以下2個條件：
1）其過零點和極值點的數(shù)目必須相等或者最多相差一個；
2）連接局部極大值所形成的上包絡(luò)線和連接局部極小值所形成的下包絡(luò)線的平均值在任一點處都為零。
對每一個IMF分量作HT變換，求取瞬時頻率和瞬時振幅，可獲知信號蘊含的不同時間尺度的振蕩特征。在EMD和HT變換中，兩個過程中信號失真的疊加會造成HHT變換的端點部分無法正確反映信號所包含的信息，形成端點效應(yīng)。為了提高HHT變換在電能質(zhì)量擾動量檢測中的精確性，本文提出自適應(yīng)波形匹配延拓方法來解決HHT變換中的端點效應(yīng)問題。
自適應(yīng)波形匹配延拓法的基本思想是：假設(shè)在信號內(nèi)會重復(fù)出現(xiàn)類似波形，在信號波形中尋找與邊界最匹配的三角波形，再根據(jù)匹配波形的局部值來預(yù)測信號邊界處的局部值，最大限度地維護(hù)原始信號的自然變化趨勢并實現(xiàn)延拓波形與原始信號的光滑過渡。而對內(nèi)在規(guī)律較弱、邊界數(shù)據(jù)變化異常的信號可以只利用邊界處極值點進(jìn)行預(yù)測。當(dāng)電能質(zhì)量發(fā)生擾動時，一般會持續(xù)一定的時間，所以在電能質(zhì)量信號內(nèi)部包含端點處的電能質(zhì)量擾動量信息，這一特點滿足自適應(yīng)波形匹配延拓假設(shè)。因此，采用自適應(yīng)波形匹配延拓的HHT變換更適用于電能質(zhì)量擾動檢測。
3、如何應(yīng)用改進(jìn)HHT變換來檢測微網(wǎng)電能質(zhì)量？
應(yīng)用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與鏡像延拓的改進(jìn)HHT方法和基于改進(jìn)自適應(yīng)波形匹配延拓的改進(jìn)HHT方法分別分別對電壓暫降、整數(shù)次諧波、間諧波、和電壓波動與閃變進(jìn)行檢測，檢測結(jié)果分別如圖1-4所示。
從圖1中可以看出，電壓暫降發(fā)生的起止時間分別為0.15s和0.35s，電壓暫降發(fā)生時，電壓擾動幅值為0.3，并且兩種方法都可以改善端點效應(yīng)。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和鏡像延拓的改進(jìn)HHT方法的幅值誤差率、頻率誤差率和耗時分別為2.21%，2.02%和0.1037s。基于自適應(yīng)波形匹配延拓的改進(jìn)HHT方法的幅值誤差率、頻率誤差率和耗時分別為1.23%，0.71%和0.0450s?？梢缘玫接谧赃m應(yīng)波形匹配延拓的改進(jìn)HHT與于自適應(yīng)波形匹配延拓的改進(jìn)HHT相比較，幅值精度提高、頻率精度提高和耗時的減少分別為0.98%，1.31%和0.0587s。可見，改進(jìn)HHT變換能夠更加精確地檢測微網(wǎng)中的電壓暫降的檢測。
從圖2中可以看出2種方法都可以改善端點效應(yīng)?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)和鏡像延拓的改進(jìn)HHT方法的幅值誤差率和頻率誤差率分別為1.22%(5th)，0.95%(7th)和0.21%(5th)，0.14%(7th)，耗時0.0986s?；谧赃m應(yīng)波形匹配延拓的改進(jìn)HHT方法的幅值誤差率和頻率誤差率分別為0.33%(5th)，0.11%(7th)和0.04%(5th)，0.03%(7th)，耗時0.0413s?？梢缘玫接谧赃m應(yīng)波形匹配延拓的改進(jìn)HHT與于自適應(yīng)波形匹配延拓的改進(jìn)HHT相比較，幅值精度提高和頻率精度提高分別為0.89%(5th)，0.84%(7th)和0.17%(5th)，0.11%(7th)，耗時的減少為0.0573s?？梢?，改進(jìn)HHT方法能夠能精確地檢測出微網(wǎng)中的整數(shù)次諧波。