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電能質量擾動檢測與識別方法綜述

來源：電工電氣發布時間：2025-03-03 15:03瀏覽次數：356

電能質量擾動檢測與識別方法綜述

葉鵬^1，2，宋弘³，吳浩^1，2，邱函^1，2

(1 四川輕化工大學自動化與信息工程學院，四川宜賓 644000；

2 人工智能四川省重點實驗室，四川宜賓 644000；

3 阿壩師范學院，四川阿壩 624000)

摘要：隨著新能源發電設施的快速發展，電能質量擾動(PQDs)問題愈發嚴峻，對其高效檢測與準確識別提出了更高要求。梳理了 PQDs 研究中包括信號特征檢測精度不足、特征選擇冗余及擾動類型識別能力有限等關鍵問題，對國內外相關研究成果進行歸納總結，詳細闡述了電能質量擾動檢測與識別方法的最新研究進展；探討了基于先進信號處理技術的特征檢測方法和智能算法的特征提取策略，以及依托深度學習模型的分類識別技術，分析了各類方法的優勢與不足。指出在電能質量擾動檢測與識別方面存在的問題，并對未來發展趨勢進行了展望。

關鍵詞： 電能質量擾動；擾動檢測；擾動信號；特征選擇；擾動識別；深度學習模型

中圖分類號：TM712 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2025)02-0001-09

A Review of Detection and Classification Methods for

Power Quality Disturbances

YE Peng^{1, 2}, SONG Hong³, WU Hao^{1, 2}, QIU Han^{1, 2}

（1 School of Automation and Information Engineering, Sichuan University of Science and Engineering, Yibin 644000, China;

2 Key Laboratory of Artificial Intelligence in Sichuan Province, Yibin 644000, China;

3 Aba Teachers College, Aba 624000, China）

Abstract: With the rapid development of renewable energy generation facilities, the issue of power quality disturbances (PQDs) has become increasingly severe, raising higher demands for efficient detection and accurate identification. This paper first identifies key issues in PQDs research, including inadequate detection accuracy of signal characteristics, redundancy in feature selection, and limited capability in identifying types of disturbances. It summarizes relevant research findings from both domestic and international sources and elaborates on the latest advancements in detection and identification methods for power quality disturbances. Next, it focuses on feature detection methods based on advanced signal processing techniques, feature extraction strategies using intelligent algorithms, and classification and recognition techniques relying on deep learning models, offering a comprehensive analysis of the strengths and weaknesses of various approaches. Finally,the problems in power quality disturbance detection and identification are pointed out, and the future development trend is outlooked.

Key words: power quality disturbance; disturbance detection; disturbance signal; featur selection; disturbance identification; deep learning model

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