刘蓉晖，王毅超

(上海电力学院，上海 200090)

0 引 言

近年来，随着工业化和国民经济水平的不断发展，整个社会对电能的实用更加地广泛，对电能质量的要求也逐步提高，电能质量的合格度直出一种合适的电能质量评估方法用以综合性评估电能质量指标，对改善电能质量优化电力市场有着重要意义。

我国提出了九项电能质量国家标准用以分析电能质量问题，其中分为六项稳态指标和三项暂态指标，由于暂态指标没有明确的数据限值不易进行评估，所以现在的电能质量综合评估主要从稳态指标入手。六项稳态指标分别为供电电压允许偏差、电压波动、电压闪变、谐波畸变率、三相电压不平衡度、电力系统频率允许偏差[1]。

在电能质量综合评估方面，已经提出了很多方法，其中文献[2]所提出的模糊评估法建立隶属度函数上受人为因素影响主观性太重，无法适用于普遍情况；文献[3]所提出的概率统计法评估结果受基准值影响较大，而基准值的选取同样带有较强的主观性不利于电能质量客观评价；文献[4-5]所提出的人工智能算法需采用的样本数据量过大，增加了电能质量评估过程的工作量。文献[6]所提出的雷达图法为代表的图形分析法虽然简单易行，但没有对合格指标和不合格指标作出明确的界限，而且指标的分级方式太过简单。本文结合了雷达图法和隶属度算法的优点，对两种评估方法进行改进得出了逆向雷达图与高斯隶属度相结合的评估方法。……