A Low-cost Worst-case Power Quality Monitoring Method for Low-voltage Distribution Networks

LIU Jialin; XU Guangda; MAO Xiaodong; MA Yuan; GENG Xiaolong; NI Xinsheng; WANG Jinyu

doi:10.20204/j.sp.2025.11014

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A Low-cost Worst-case Power Quality Monitoring Method for Low-voltage Distribution Networks

更新时间：2025-12-10

- A Low-cost Worst-case Power Quality Monitoring Method for Low-voltage Distribution Networks
- Vol. 53, Issue 11, Pages: 116-125(2025)
- 作者机构：
  
  1. 国网冀北电力有限公司电力科学研究院,北京,100000
  2. 西安交通大学电气工程学院,陕西,西安,710049
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.11014
  CLC：
- Published：2025
- 稿件说明：
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刘佳林,徐广达,毛晓东,马原,耿晓龙,倪昕晟,王金玉.面向低压配电网的低成本最劣电能质量监测方法[J].智慧电力,2025,53(11):116-125.

LIU Jialin, XU Guangda, MAO Xiaodong, et al. A Low-cost Worst-case Power Quality Monitoring Method for Low-voltage Distribution Networks[J]. 2025, 53(11): 116-125.
刘佳林,徐广达,毛晓东,马原,耿晓龙,倪昕晟,王金玉.面向低压配电网的低成本最劣电能质量监测方法[J].智慧电力,2025,53(11):116-125. DOI： 10.20204/j.sp.2025.11014.

LIU Jialin, XU Guangda, MAO Xiaodong, et al. A Low-cost Worst-case Power Quality Monitoring Method for Low-voltage Distribution Networks[J]. 2025, 53(11): 116-125. DOI： 10.20204/j.sp.2025.11014.

摘要

针对现有低压有源配电网（LVADNs）电能质量监测方法对电网参数依赖性强、部署成本高的问题，提出一种低成本、低参数依赖性的最劣电能质量监测方法。该方法通过构建电气量耦合传导模型，可在不依赖精确电网参数的条件下，有效刻画规模化光伏接入后LVADNs中最劣电压与电流的分布规律，进而精准定位关键监测点。藉此，仅需在少数关键节点部署设备，即可辨识区域配电网中的最劣电能质量工况。硬件在环实验结果表明，所提方法能显著减少监测设备数量，有效降低系统投资与工程部署难度，并具备良好的实用性。

Abstract

Existing power quality monitoring methods for low-voltage active distribution networks （LVADNs） often suffer from strong reliance on grid parameters and high deployment costs. To address these issues， this paper proposes a low-cost and low-parameter-dependency method for monitoring the worst-case power quality conditions. By establishing an electrical quantity coupling and propagation model， the proposed method can effectively characterize the distribution patterns of the worst voltage and current profiles in LVADNs with high penetration of photovoltaic systems， without requiring precise grid parameters. This enables the accurate identification of key monitoring locations. As a result， only a limited number of devices need to be deployed at critical nodes to identify the worst-case power quality scenarios in the regional distribution network. Hardware-in-the-loop experimental results demonstrate that the proposed method significantly reduces the number of monitoring devices， lowers system investment and engineering deployment complexity， and exhibits strong practical applicability.

关键词

Keywords

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