《风电场电能质量测试方法》（NB/T31005-2011）是由中国电力科学研究院起草、国家能源局发布的能源行业标准，规定了风电场电能质量测试的基本要求、测试项目及方法。该标准要求测试时风电场运行容量需达到额定容量的95%以上，涵盖闪变、谐波、间谐波、电压波动等指标，并明确了数据采集系统配置及测试结果评价体系 。2022年发布的NB/T31005-2022对其进行了修订，保留框架的同时新增高频分量测试、不平衡度分析等技术内容。2022年发布的NB/T31005-2022对其进行了修订，保留框架的同时新增高频分量测试、不平衡度分析等技术内容。高效检测电能，释放电力系统潜能。广西分布式光伏电站电能质量
电压的波动和闪变主要由冲击性负荷产生，抛开设备的性能方面，我们可以从提高电网供电能力和安装补偿设备来的控制电压波动和闪变。提高供电能力措施1、提高供电电压等级2、架设特殊大型负荷群的线路3、在敏感负荷附近采用分散发电技术安装补偿设备1、静止无功补偿器SVC。其中较为简单的有晶闸管投切电容器，用晶闸管组成无触点的电力电子开关快速投切电容器组，来实现容性无功功率的调节。其关键技术是在电容器电流过零时的瞬间切除2、静止无功发生器SVG。静止无功发生器具有连续调节，调节范围大、响应速度快、控制精度高、运行可靠等优点，是目前性能比较好的动态无功补偿装置。SVG是指由自换相的电力电子桥式整流器来进行动态无功补偿的装置，具有自整流充电能力，SVG实际上是将自换相桥式电路通过电抗器并联在电网上，形成可以产生超前相位或者滞后相位电流的逆变器。与TCR型SVC装置不同的是SVG的电压调节范围不受电网参考电压的影响，效应速度快。电压波动电能质量评估电能质量护航，企业发展无忧。
屋顶光伏接入公用电网的电能质量预测评估应包含电压偏差、电压波动、谐波电流、谐波电压等电能质量指标。应针对屋顶光伏接入公用电网的PCC开展电能质量预测评估。屋顶光伏接入电网的电能质量预测评估应依据背景量测数据、电网等值数据、拟并网光伏设备参数等开展。电能质量预测评估应在屋顶光伏以额定功率接入公用电网的工况下进行。基于电能质量指标预测评估值和GB/T12325、GB/T12326、GB/T37408、GB/T17625.8、GB/T14549、GB/T15543中规定的电能质量指标限值，评估屋顶光伏接入后对公用电网电能质量的影响，指导屋顶光伏的新增和扩容。
屋顶光伏接入公用电网的电能质量预测评估流程如下：a)收集背景电能质量数据、电网等值数据、拟并网光伏参数及电能质量特性等数据；b)计算电压偏差、电压波动、谐波电流、谐波电压含有率、电压总谐波畸变率等电能质量指标值；c)将预测评估值与标准限值进行对比分析，超标时给出相应的治理建议；d)编制评估报告。
谐波电流预测评估按照GB/T14549的计算方法，对屋顶光伏并网后的谐波电流进行预测评估，明确评估值是否满足国家规范要求。a)屋顶光伏并网后PCC的2～25次谐波电流预测评估值；b)将谐波电流预测评估值与GB/T14549中规定的谐波电流限值比较，评估各次谐波电流是否越限。如果预测的任意一次谐波电流超过了规定的谐波电流限值，则判定谐波电流超标。
谐波电压预测评估按照GB/T14549的计算方法，对屋顶光伏并网后的谐波电压进行预测评估，明确评估值是否满足国家规范要求。a)屋顶光伏并网后PCC的2～25次谐波电压含有率预测评估值、电压总谐波畸变率预测评估值；b)将各次谐波电压含有率预测评估值、电压总谐波畸变率预测评估值与GB/T14549规定的各次谐波电压含有率限值、电压总谐波畸变率限值比较，评估谐波电压是否越限。如果预测的任一次谐波电压含有率或电压总谐波畸变率超过限值，则判定谐波电压超标。 专业把关电能质量，助力企业节能增效。
电能质量，是指电力系统指定点处的电特性，关系到供用电设备正常工作（或运行）的电压、电流、频率的各种指标偏离基准技术参数的程度。电能质量指标包括电力系统频率偏差、供电电压偏差、谐波（间谐波）、三相电压不平衡、电压波动与闪变、电压暂升/暂降与短时中断等，各项电能质量指标应符合下列国家标准：1.《电能质量电力系统频率偏差》(GB/T15945)；2.《电能质量供电电压偏差》(GB/T12325)；3.《电能质量公用电网谐波》(GB/T14549)；4.《电能质量公用电网间谐波》(GB/T24337)；5.《电能质量三相电压不平衡度》(GB/T15543)；6.《电能质量电压波动和闪变》(GB/T12326)；7.《电能质量电压暂降与短时中断》（GB/T30137）；8.其他电能质量相关国家标准。电能质量把关，护航企业用电无忧。北京电能质量有哪些
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在对分布式电源接入电网前进行可研分析时，应既关注电能质量表现又应该关注分布式电源本身和治理方面的因素。数据包络分析(dataenvelopment analysis DEA)的基本功能是评价，尤其是进行多个同类样本间的“相对优劣性”的评估。本文把数据包络分析理论应用于电能质量综合评估中，不仅可以避免主观影响，对优劣进行排序，还能指引分布式电源供电方在分布式电源接入电网前分析电能质量问题。
超级效率模型(supper efficiency)可以用来解决DEA模型中样本效率值B为1无法比较排序的问题。求解的样本效率值B不会限制在0-1范围内，可以超过1。超级效率模型依据原来的模型，将所要评估的特定DMU从限制式中移除。如概述图所示，以决策单元DMU}为例说明超效率模型思路，C点位于有效生产前沿面上，DEA的CCR模型下DMU的效率值B值为1。 广西分布式光伏电站电能质量
