2.2.2FACTS技術

　　FACTS，即基于電力電子控制技術的靈活交流輸電，是上世紀80年代末期由美國電力研究院(EPRI)提出的。它通過控制電力系統的基本參數來靈活控制系統潮流，使輸送容量更接近線路的熱穩極限。采用FACTS技術的核心目的是加強交流輸電系統的可控性和增大其電力傳輸能力。

　　目前有代表性的FACTS裝置主要有：可控串聯補償電容器、靜止無功補償器、晶閘管控制的串聯投切電容器、統一潮流控制器等。

　　2.2.3用戶電力(CustomPower)技術

　　用戶電力技術就是將電力電子技術、微處理機技術、自動控制技術等運用于中低壓配電系統和用電系統中，其目的是加強配電系統的供電可靠性，并減小諧波畸變，改善電能質量。該技術的核心器件IGBT比GTO具有更快的開關頻率，并且關斷容量已達MVA級，因此DFACTS裝置具有更快的響應特性。

　　目前主要的FACTS裝置有：有源濾波器(APF)、動態電壓恢復器(DVR)、配電系統用靜止無功補償器(D-STATCOM)、固態切換開關(SSTS)等。

　　2.32.3電能質量監測裝置

　　由于電能質量需要監測的量很多而且大多是高度畸變的，傳統的方法是采用模擬信號的分析，監測不同的電能質量指標使用不同的儀表。如傳統的測量電壓和電流有效值的電壓表、電流表，測量功率損耗的有功表、無功表，測量頻率的頻率表，還有諧波表、三相不平衡度計、電壓波動和閃變儀[5]。此類儀器的不足之處是可監測的指標少，通用性差、精度較低、自動化程度較低。

　　采用微處理器為核心的新一代數字式儀表已被廣泛應用，核心由DSP(DigitalSignalProceeding)所構成。一般都可和計算機相連，構成數據處理能力較強的PC+DSP主從式結構，具有顯示、存儲、通信、人機對話等功能。對一個站點進行監測，有較好的效果。

　　目前電能質量監測設備的發展趨勢傾向于采用永久性的固定設備對現場數據進行在線監測，對于固定電能質量監測設備而言，需要綜合考慮成本和性能進行專門的研制。基于微處理器的智能化電能質量在線監測設備采用嵌入式系統和數字信號處理技術在設計上具有在線監測、智能化、網絡化、實時性好和成本低的特點。基于雙CPU的嵌入式系統將嵌入式DSP處理器和嵌入式微控制器相結合，通過2個CPU擴充系統資源，共同分擔系統負荷，同時DSP作為高速處理器件也利于保證系統的實時性。這種雙CPU系統結構和DSP的高速處理能力對于保證系統實現在線監測、智能化、網絡化等強大功能而又不犧牲實時性起到了關鍵作用。它具有在線監測、精度高、升級潛力大、實時性好、體積小、成本低的特點，既適用于現場的測量分析，也適用于長期的在線監測。

　　2.42.4電能質量分析方法

　　電力系統中的各種擾動引起的電能質量問題主要可分為穩態事件和暫態事件兩大類。穩態電能質量問題以波形畸變為特征，主要包括諧波、間諧波、波形下陷及噪聲等;暫態事件通常是以頻譜和暫態持續時間為特征，可分為脈沖暫態和振蕩暫態兩大類[6]。

　　電能質量的分析方法主要有時域仿真法、頻域分析方法和基于變換的方法。

　　1時域仿真法

　　時域仿真方法在電能質量分析中的應用最為廣泛，其最主要的用途是利用各種時域仿真程序對電能質量問題中的各種暫態現象進行研究。對于電壓下跌、電壓上升、電壓中斷等有關電能質量暫態問題，由于其持續時間短、發生時間不確定、對頻域分析提出了較高的要求，較多采用時域仿真方法。

　　目前EMTP、EMTDC、NETOMAC等系統暫態仿真程序[7]和SPICE、PSPICE、SABER等電力電子仿真程序在研究中得到了廣泛的應用，有的已經被做成商業軟件。

　　采用時域仿真計算的缺點是仿真步長的選取決定了可模擬的最大頻率范圍，因此必須事先知道暫態過程的頻率覆蓋范圍。此外，在模擬開關的開合過程時，還會引起數值振蕩。

　　2頻域分析法

　　頻域分析方法主要用于電能質量穩態問題。比如諧波、電壓波動和閃變、三相不平衡等。相對于暫態問題，此類事件具有變化相對較慢、持續事件較長等特點。對稱分量法是最常用的方法。它的優點是概念清晰、建模簡單、算法成熟，但耗時長。

　　頻域分析方法主要包括頻率掃描、諧波潮流計算和混合諧波潮流計算等，該方法多用于電能質量中諧波問題的分析。

　　頻率掃描和諧波潮流計算在反映非線性負載動態特性方面有一定局限性，因此混合諧波潮流計算法在近些年中發展起來。其優點是可詳細考慮非線性負載控制系統的作用，因此可精確描述其動態特性。缺點是計算量大，求解過程復雜。

　　3基于變換的方法

　　在電能質量分析領域中廣泛應用的基于變換的方法主要有復立葉變換、神經網絡、二次變換、小波變換和Prony分析等5種方法。

　　(1)傅立葉變換

　　傅立葉變換是電能質量分析領域中的基本方法，傅立葉變換的優點是算法快速簡單。但其缺點也很多：

　　①雖然能夠將信號的時域特征和頻域特征聯系起來觀察，但不能將二者有機地結合起來。

　　②只能適應于確定性的平穩信號(如諧波)，對時變非平穩信號難以充分描述。

　　③短時傅立葉變換(STFT)的離散形式沒有正交展開，難以實現高效算法;只適合于分析特征尺度大致相同的過程，不適合分析多尺度過程和突變過程。

　　④快速傅立葉變換(FFT)變換的時間信息利用不充分，任何信號沖突都會導致整個頻帶的頻譜散布;在不滿足前提條件時，會產生“旁瓣”和“頻譜泄露”現象。

　　傅立葉變換是經典的頻譜分析和信號處理方法。其對含有短時高頻分量與長時間低頻分量的電能質量信號分析具有一定的局限性。目前經改進的快速傅立葉變換(FFT)和(STFT)已經成為電能質量分析的基礎。

　　(2)神經網絡法

　　神經網絡理論是巨量信息并行處理和大規模平行計算的基礎，它既是高度非線性動力學系統，又是自適應組織系統，可用來描述認知、決策及控制的智能行為。

　　神經網絡法的優