物联网与AI驱动的区域电网电能质量综合优化策略

"基于物联网技术和人工智能的区域电网电能质量综合优化技术研究是由西安交通大学的卓放教授在2019年8月23日深圳第六届全国电能质量会议上所做的报告。该研究针对日益严重的电能质量问题，特别是在新能源配网环境下，如分布式电源并网引发的一系列问题，如电压偏差、电压波动、功率因数问题、负荷控制问题、逆潮流、高次谐波以及三相不平衡等，提出了创新的解决方案。 报告的核心内容包括以下几个方面： 1. 多种类电能质量治理设备最优配置方法：探讨了如何通过物联网技术实时监测和分析电能质量数据，从而找出最适合的电能质量治理设备配置策略，以确保设备的高效运行并减少电能损失。 2. 电能质量治理设备在线协调控制方案：研究了如何通过人工智能算法实现电能质量治理设备的智能化协调控制，例如，通过预测模型预测电能质量问题，提前调整设备状态，以保持电网的稳定性。 3. 多维度电能质量问题综合评价体系的建立：构建了一套全面的电能质量评估框架，涵盖电压闪变、电压偏差、三相不平衡、谐波等多个维度，以便对电能质量进行全面而准确的量化评估。 4. 研究背景与挑战：指出电力电子接口装置的广泛应用推动了新能源并网，但也带来了电能质量的新挑战。例如，分布式电源的接入可能导致电压不稳定、功率不平衡等问题，这需要通过先进的技术手段来解决。 5. 电能质量综合治理的必要性：随着工业、商业和居民用电需求的提升，特别是高端制造业对电能质量的严格要求，实施电能质量综合优化变得至关重要，以满足优质电力的需求并保障设备安全运行。 6. 未来趋势：讨论了分布式能源市场的发展趋势以及如何通过物联网和人工智能进一步提升电能质量治理的智能化水平，以适应不断变化的能源结构和电能需求。 该研究旨在通过整合物联网技术与人工智能的力量，提出一套系统性的电能质量优化策略，以提升区域电网的稳定性和效率，确保电能质量达到国际标准，同时满足不同用户群体的多样化需求。"