5GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019電磁兼容綜述第8部分：公用電網諧波電流發射與電壓間相角未來預期本文件旨在提供有關公用供電網絡上主要針對3次和5次諧波電流的主導相角的當前狀況和未來發展的信息。通過監測一些電網、預測技術變化的影響來實現這一目標。本文件提供信息，以指導對可能采用的減緩技術的有效性進行討論，以及對所選電流諧波的主導相角位置的影響進行歸納。本文件主要涉及3次和5次諧波電流的相角，但也包含其他諧波的信息。2規范性引用文件本文件沒有規范性引用文件。3術語和定義下列術語和定義適用于本文件。ISO和IEC在以下網址維護術語數據庫以用于標準化：·IEC電子媒體：/·ISO在線瀏覽平臺：/obp3.1與基波相電壓Up1相關的5次諧波電流（I5）的相角phaseangleofI5relatedtothefundamentalphase-to-neutralvoltageUp1如圖1所示確定的5次諧波電流相角。[來源：IEC61000-3-12：2011，3.16，有修改——已刪除對圖2的引用。]6GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖15次諧波電流相角的定義（I5超前Up1，α5>0）3.2主導矢量prevailingvectorxpv=xqm.ejxvs_ph（1）公式中：幅值的二次均值為(xi)2為復數值x平方的幅值（絕對值），且公式中矢量和的相位為主導矢量的相位：xvs_ph=tan-1（3）3.3同相因子in-phasefactor公式中：矢量和的幅值為且幅值的算術和為：7GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019xas_mg=（6）3.4離散因子dispersionfactor偏差因子deviationfactor從數字1中減去同相因子。1-（7）3.5總諧波電流totalharmoniccurrent;THC2～40次的諧波電流分量的總方均根值。THC=（8）3.6總諧波畸變率totalharmonicdistortion;THD所有諧波分量（在此情況下為2～40次諧波電流分量Ih）總方均根值與基波分量有效值之比。4現場測量和數據分析總結4.1現場測量方法及概念本文件所有測量數據均源自ForumNetztechnik/Netzbetrieb（FNN，德國電氣工程師協會電網技術/電網運營論壇）倡議，并在德累斯頓工業大學承擔的一項由FNN資助的研究任務范圍內。電網公司N-ERGIE（現為MDN）與其他幾個電網公司一起參與了現場測量。數據已移交給研究伙伴，但是電網公司也可自行分析。除了合作伙伴的研究任務外，N-ERGIE還檢查了其他測試點，并繼續進行數據分析，重點是相關性方面。本文件主要基于N-ERGIE的調查結果，與更大范圍的FNN的研究結果是一致的。FNN的數據庫體現了大量隨機測試（在德國）的巨大優勢。大量的數據必須進行大量壓縮才能得到一個有意義的結論，盡管這種壓縮會忽略某些細節。當然，也開展了更為詳細的分析，特別是相關性的分析，并給出了分析過程和結果。根據文獻[1]1給出的電網規模、負荷類型、發電廠類型等信息選擇測試點。表1列出了這些不同的測試點，代表N-ERGIE電網區域中的各種拓撲和負荷類型。8GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019分析了8個住宅區電網（如表1“類別”欄中的“A1”和“A2”，定義見表9）和4個包括商業辦公樓、商業體和零售商店的電網。另外，在后四個電網中，有一個針對M9測試點、用諧波電壓相位角代替諧波電流相位角的重復測量，記為M17。在M1～M8測試點，測量時間從2012年12月中旬至2013年1月中旬，持續時間35天至40天。2013年5月，對M9～M12測試點進行測量。2013年7月，在相同的測試點重復這些測試，記為M13～M16，修改M10～M12的測量間隔時間（由1s改為60s），分別為M14～M16。為便于區分，這些測試點（M9～M12）的新測數據被記為M13～M16。在選擇了測量期間時，有意識地考慮了以下因素，一方面在冬季和夏季進行測量，另一方面在不同用戶行為的時間窗口進行測量（大約在年初的工作時間和假期）。背景是識別由用戶行為和負荷結構導致的電網參數依賴關系，特別是諧波的主導相角。表1中的16個測量點代表一個典型良好的公用供電實例，從后續更詳細的數據審查可以看出，包含了統計上有意義的樣本集分析一般可以外推至220/230V50Hz公用電網。盡管尚未嘗試將這些發現結果外推至其他電網拓撲，但考慮到120V60Hz電網的負荷結構的相似性，本文件得到的結果一定程度上也適用于其他電網。現場測量僅包括位于本地電網變壓器終端的公用低壓電網。電流和電壓的大小和相位分別在三個階段進行測量。測量窗口為200ms，采樣率為100kS/s。除M10～M12間隔1s采集數據外，測量重復率為1min。N-ERGIE使用的測量儀器記錄了最高至50次的諧波和基本電氣參數，包括電流和電壓的相角信息。諧波電流相角參照IEC61000-3-12[3]規定的電壓基波過零（正過零）測量。4.2節給出了測量結果的簡要總結，以及技術和社會發展對未來的潛在影響。然后對數據進行詳細分析，包括對技術和經濟因素進行更詳細的分析，以進一步對結果進行解釋。9GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019表1測試（測量）點結構測試點負荷發電類別a天數M1中型電網獨立住宅，小型住宅區無可再生能源N2A1SE140M2大型電網獨立住宅，小型住宅區零星的可再生能源N3A1SE240M3大型電網獨立住宅，中型住宅區零星的可再生能源N3A1ME243M4大型電網獨立住宅，中型住宅區少數可再生能源N3A1ME336M5大型電網獨立住宅，大型住宅區少數可再生能源N3A1LE336M6大型電網多戶住宅，中型住宅區無可再生能源N3A2ME141M7大型電網多戶住宅，大型住宅區無可再生能源N3A2LE143M8大型電網多戶住宅，大型住宅區少數可再生能源N3A2LE341M9中型電網辦公樓無可再生能源N2A4E1M10小型電網商店無可再生能源N1A3E1bM11小型電網商店大量可再生能源N1A3E4bM12中型電網辦公樓大量可再生能源N2A4E4bM13中型電網辦公樓無可再生能源N2A4E127M14小型電網商店無可再生能源N1A3E126M15小型電網商店大量可再生能源N1A3E427M16中型電網辦公樓大量可再生能源N2A4E426M17中型電網辦公樓無可再生能源N2A4E1a“類別”的描述見表8、表9、表10。b這些測量累積時間1s而不是60s。4.2測量結果總結、分析和結論文獻[2]、[3]中的諧波發射標準是基于各專家和機構之前的分析結果而制定。通過對電網進行多次測量和長時間監測，發現低次諧波H3和H5占主導地位，對電壓畸變的影響最大。因此，電網公司和主管部門主要關注H3和H5的發射水平，在一定程度上關注H7的發射水平。在過去十年中，一些IEC工作組認為，也許可以“引導”技術或電網拓撲和結構的發展，以實現發射補償，在某種意義上，一組產品或特定技術的發射或可補償電網的主導諧波。因此，如果能夠可靠地確定電網主導相角，并且足夠一致，則有可能設計出具有功率輸入拓撲的產品或技術（如有），產生與電網畸變相反的諧波，即補償電網畸變。4.1所述的測量結果似乎消除了對電網中已有畸變“引導補償”的可能性。圖2、圖3、圖4用16個測量點中的3個，即M1-M7-M16的測量結果來說明這一初步觀測結果。在測量之前，假設諧波發射為低次諧波（H3、H5）且分布相對集中，如下圖4中測試點M16所示。然而，其他測試點處發射的相角和幅值卻呈現為廣泛分布。M1測試點觀測到H3呈現高分散和H5呈現中等分散。M7測試點觀測到的5次（和7次）諧波的幅值和相位分布極為廣泛。此外，M1測量點處呈中等分散的H5的主導相角，與M7測量點處呈集中分布的主導相角相反。同樣，M7測量點處呈高度分散的H5的主幅值，與M16測量點處呈集中分布的主幅值相反。在比較M15、M16等其他測量點時，也可以得出類似結論（參見附錄A）。GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖2M1測試點，3次、5次、7次三相諧波電流各相的主導矢量極坐標圖圖3M7測試點，3次、5次、7次三相諧波電流各相的主導矢量極坐標圖GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖4M16測試點，3次、5次、7次三相諧波電流各相的主導矢量極坐標圖鑒于諧波電流相角變化較大，3次、5次、7次諧波電壓相角也隨測量點的不同而變化。圖5～圖9以不同形式對此進行了描述。圖55次諧波電流的計算主導相角注1：同相因子的定義見3.3。本文件未使用術語主導比。圖65次諧波電流的計算同相因子GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖73次諧波電流的主導矢量（三相，各測試點）圖85次諧波電流的主導矢量（三相，各測試點）圖97次諧波電流的主導矢量（三相，各測試點）從前圖明顯可見，推薦特定技術或電網拓撲形式進行“引導補償”即便可行，也極為困難。不同測量點的電壓（和電流）畸變差異如此之大，以至于對一個測量點進行“補償”，可能會加劇另一個測量點畸變水平。換言之，以某些產品對其他產品的發射進行補償，或對電網的全局性畸變水平進行補償，只在極為局部區域具有可行性。GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019為了量化測量數據，對這些數據進行了詳盡分析，并對各種計算參數進行了評估。分析方法和技術將在第6章、第7章加以說明。隨后，給出了較為詳細的結論。在詳細介紹技術與數據分析之前，可評估經濟和社會狀況，評估電力需求和/或負荷類型是否會因經濟原因而發生重大變化，比如顛覆性新技術和/或顯著改變電力需求產品的廣泛采用。5對潛在經濟影響的主要評價5.1概述發達國家的電力消費和需求相對穩定。即使固態照明等新技術會產生一些影響，但照明只占不到10%的總耗電量，而固態照明只占其中的一部分。類似的情形也適用于可再生能源及節能電機驅動的影響。由于每個類別只占總用電需求的很小一部分，每個類別的變化又只占適用該類別的很小一部分，因此發達國家的電力消費或發射模式都不會發生重大改變。一個特例是電動汽車及相關電池充電樁的廣泛應用，但這種變化至少需要5到10年的時間才能顯現。即使發展，工業和家庭用電仍將占主導地位，因此預計未來諧波電流的發射模式不會有重大改變。在過去20年左右的時間里，金磚國家的電力消費迅速增長（見圖10），電子產品的用電模式與發達國家相似，因此，預計這些國家的諧波發射不會有差異。經濟影響因素將在本文件后面更詳細地討論。5.2與電氣參數的相關性到目前為止，還沒有考慮經濟因素對諧波電流相角的潛在影響。例如，如果經濟因素導致用電發生重大轉變，這也會影響諧波發射相角。5.3與非電影響量的相關性5.3.1概述目前可以斷定，對于選定諧波的補償效果，初始電網結構與發電廠結構之間并沒有直接聯系。到目前為止，電網拓撲和結構主要是保障為用戶提供可靠的供電。大多數發達國家都有電能質量要求，但“諧波補償”尚未成為電網結構設計的標準。在經濟方面，消費行為的變化會對技術產生反饋影響，從而對各種產品諧波電流矢量疊加的多樣性或多樣性的缺乏產生反饋影響。考慮這些影響后進行詳細分析，這些影響似乎仍然是有限的。最后，氣候變化也會對技術發展產生影響，進而反饋到電力系統。然而，現狀如5.3.2～5.3.4所述，主要影響是為經濟驅動。5.3.2經濟發展和能源需求1980年全球電力需求達到7328TWh，2008年增加到17455TWh。相當于年增長率為3.15%。圖10顯示了世界各區域2，3的電能需求4分布情況。2金磚國家：巴西、俄羅斯、印度、中國、南非。4數據來源：美國能源信息署GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖10能源需求發展圖11工業國家各產業經濟發展幾十年來，工業國家生產力在產業間轉移。第一產業（農業）保持穩定，份額較小，只占5%。第二產業（工業）份額占15%～25%，由于第三產業（服務業）的發展，第二產業份額正在縮小，而第三產業份額增至80%（圖11）。第三產業的門類分布如下：l衛生和教育（20%增長中。l貿易、酒店業、餐飲業、文化娛樂業（20%～25%）。l企業相關服務、咨詢、會計、設計、IT、房地產、金融、保險和物流（20%）。l國家管理與安全、一般行政、司法系統、警察和軍隊（10%）。在這些門類，需要越來越多的電氣設備，特別是不斷引進提高生產力的新技術，例如：-照明-IT-消費電子產品-電動機-廚具-白色家電（洗衣機、廚房電器）-供暖設備/空調-電動車預期增長率趨勢如何發展？GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019a)照明：-在行業競爭驅動下誕生高度創新（供給側）-消費者需求無彈性，因為它是低檔/普通商品，需求收入彈性：∈(x,Y)<1-變化（尤其是替代）進展比較慢b)IT、消費電子產品：-在行業競爭驅動下誕生高度創新（供給側）-消費者需求有彈性，因為它是高檔/新穎商品，需求收入彈性：∈(x,Y)>1-變化（尤其是擴張）進展比較快5.3.3耐用消費品耐用消費品（經濟意義上的耐用品）的數據可以從數據庫GENESIS5[4]獲取。在德國，借助統計評估，總結出了低壓電網中家用電氣電子產品的增長率。在發達工業國家，家用電力消耗（電能）約占整個電能消耗的三分之一。根據選定的消費品，對產品擁有率（市場滲透率）進行了分析，分別為家用電器類（表2）、信息與通信技術類（表3）和娛樂電子產品類（表4）。這些表格上半部分用百分比表示每戶家庭對上述每一類消費品的產品擁有率。至于未說明的每百戶家庭消費品數量（這是衡量一戶家庭多種產品的標準通過計算所有預計家庭擁有量的消費品總數加以反映。表2、表3和表4的下半部分以百萬件為單位列出了上述每一類消費品的總數。在消費品總數增長的基礎上，通常是以第一次統計調查的年份為基準計算動態平均年增長率。與說明連續兩年的年增長率的發展情況相比，上述方法更適合長期對比。圖12、圖13、圖14顯示了上述每一類選定消費品的動態平均增長率。在分析中，新技術引入后，消費品的產品擁有率總是呈現一定程度的飽和，體現為動態平均增長率持續接近于零值。圖表準確地顯示了哪些新技術在市場滲透方面已經停止，哪些還在持續。可以對選定技術的數目作進一步的數學預測，以便可以再次評估技術發展對電網的影響，特別是諧波及其相角方面。表2家用電器產品擁有率家用電器及其他（EHA）200020012002200320042005200620072008預計家庭擁有量（1000）34390347773500935375355283555535887家庭占比(設備占比率)，用百分比表示冰箱99.2%99.3%98.8%98.9%99.4%98.6%冰柜66.0%63.3%60.6%57.8%52.4%洗碗機48.3%51.3%52.3%56.6%56.7%61.6%62.4%62.5%微波爐58.2%58.7%62.7%62.3%67.0%68.0%68.7%69.6%洗衣機93.5%95.5%烘干機31.8%33.3%33.3%36.5%36.8%39.3%34.5%40.0%38.5%家用身體訓練器21.6%24.3%26.6%27.3%28.4%28.9%27.5%電動自行車以百萬件為單位的商品數量冰箱39.540.540.641.041.642.443.4冰柜25.925.024.023.022.121.2洗碗機20.120.322.9微波爐20.721.122.522.624.424.925.325.8洗衣機32.933.833.534.4烘干機家用身體訓練器8.59.8電動自行車家用電器及其他200920102011201220132014201520162017預計家庭擁有量（1000）364623652136640367013652236343366503720737381家庭占比(設備占有率)，用百分比表示冰箱98.7%97.8%99.4%99.7%99.8%99.9%100.0%99.9%冰柜54.0%57.2%57.2%50.5%50.8%50.8%50.3%51.6%GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019洗碗機64.8%65.7%67.0%68.3%67.3%68.3%69.5%69.8%71.5%微波爐71.9%72.9%72.0%72.4%72.9%73.3%73.3%73.9%洗衣機95.0%96.0%94.5%95.6%93.9%96.2%96.4%烘干機38.6%39.9%39.7%40.0%40.3%39.5%41.1%42.2%家用身體訓練器29.7%30.3%28.7%24.6%26.0%26.3%25.6%25.3%電動自行車3.4%4.2%以百萬件為單位的商品數量冰箱43.843.844.444.644.544.645.246.446.7冰柜22.022.123.423.720.520.720.921.121.7洗碗機23.924.424.925.425.125.326.026.527.3微波爐26.927.527.227.326.827.527.828.228.6洗衣機35.536.035.535.835.436.937.2烘干機家用身體訓練器電動自行車2.02.53.1圖12家用電器產品擁有增長率GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019表3信息與通信產品擁有率信息與通信技術（ICT）200020012002200320042005200620072008預計家庭擁有量（1000）34390347773500935375355283555535887家庭占比(設備占有率)，用百分比表示98.2%98.5%98.7%98.7%99.3%99.4%99.4%99.0%固定電話96.4%96.4%94.5%95.9%95.2%95.4%89.7%移動電話29.8%55.7%69.8%72.5%76.4%80.6%81.8%86.3%傳真機14.9%16.0%16.2%20.7%17.2%18.7%18.9%18.6%20.7%個人電腦47.3%53.4%57.2%61.4%63.6%68.6%71.6%72.8%75.4%臺式計算機45.6%51.6%58.2%58.7%62.9%64.5%63.8%筆記本電腦5.5%7.9%10.7%13.3%17.2%21.3%25.1%34.7%互聯網接入16.4%27.3%36.0%46.0%47.1%54.6%57.9%60.0%64.4%汽車導航4.4%7.7%12.3%20.7%以百萬件為單位的商品數量47.663.382.678.785.792.995.897.1固定電話35.435.442.438.140.8移動電話27.937.040.240.644.948.750.755.6傳真機個人電腦20.924.126.429.931.735.038.039.844.0臺式計算機21.823.425.826.528.229.429.629.0筆記本電腦8.5互聯網接入6.220.321.422.525.0汽車導航2.84.6信息與通信技術（ICT）200920102011201220132014201520162017預計家庭擁有量（1000）364623652136640367013652236343366503720737381家庭占比(設備占有率)，用百分比表示99.5%99.4%99.6%99.7%99.8%99.9%99.9%99.9%100.0%固定電話91.5%91.6%92.7%93.4%90.5%91.5%91.5%91.0%90.9%移動電話86.7%88.9%90.0%90.3%92.7%93.6%93.5%95.5%傳真機19.2%20.1%19.0%18.8%23.8%個人電腦78.8%80.8%82.0%83.5%85.2%87.0%88.3%88.6%90.0%臺式計算機62.9%59.6%53.3%54.0%51.3%49.4%48.6%筆記本電腦40.0%45.5%51.9%57.5%65.2%68.3%73.5%75.4%79.0%互聯網接入68.9%72.9%75.9%79.4%80.2%78.8%88.2%89.3%汽車導航27.0%33.2%38.9%42.7%46.3%48.3%49.7%50.8%50.6%以百萬件為單位的商品數量98.799.8102.7102.8108.2108.3112.9固定電話41.541.042.042.045.544.845.345.745.9移動電話57.258.860.760.862.763.563.765.766.9傳真機6.98.9個人電腦47.150.653.256.860.262.871.976.180.3臺式計算機29.629.528.527.724.422.7筆記本電腦21.124.729.135.838.648.853.257.6互聯網接入26.728.330.540.9汽車導航20.120.922.122.2圖13ICT產品擁有量增長率GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019表4娛樂電子產品擁有率娛樂電子產品（EE）200020012002200320042005200620072008預計家庭擁有量（1000）34390347773500935375355283555535887家庭占比(設備占有率)，用百分比表示MP3播放器14.7%22.8%29.0%37.3%平面電視5.0%9.3%15.7%衛星接收器31.5%31.7%33.2%36.8%36.7%39.0%40.3%付費電視解碼器4.4%4.7%DVB-T解碼器11.9%16.2%錄像機65.9%68.6%68.9%67.8%69.7%69.4%攝像機18.0%18.2%21.9%19.8%19.4%19.7%20.0%19.5%數字攝像機4.7%7.0%6.6%7.5%8.6%9.7%DVD錄像機27.1%36.4%59.3%62.9%數字照相機19.4%31.9%41.8%48.7%58.3%游戲機14.4%14.9%19.4%以百萬件為單位的商品數量MP3播放器6.620.0平面電視2.03.66.3衛星接收器付費電視解碼器DVB-T解碼器6.8錄像機27.729.330.328.629.930.129.7攝像機7.97.7數字攝像機DVD錄像機5.622.526.930.239.5數字照相機7.521.326.5游戲機6.57.5娛樂電子產品（EE）200920102011201220132014201520162017預計家庭擁有量（1000）364623652136640367013652236343366503720737381家庭占比(設備占有率)，用百分比表示MP3播放器39.8%41.2%42.3%42.2%45.3%44.0%41.4%40.3%37.7%平面電視25.8%36.7%48.7%58.9%76.4%81.3%84.4%86.9%衛星接收器39.9%41.0%42.1%43.0%44.6%42.9%45.9%47.3%47.0%付費電視解碼器5.3%4.7%5.2%6.3%17.7%17.6%17.9%19.0%DVB-T解碼器19.9%21.4%24.6%27.2%17.9%16.7%15.8%錄像機攝像機20.4%20.0%21.6%22.0%18.8%19.0%18.3%17.8%17.3%數字攝像機10.9%11.4%12.8%14.0%12.4%12.5%11.9%12.0%11.5%DVD錄像機71.6%70.8%71.3%72.2%70.8%74.7%67.0%65.3%64.5%數字照相機67.7%71.7%72.8%73.3%75.6%73.6%游戲機20.3%22.5%23.9%25.5%27.8%26.7%25.3%25.8%26.1%以百萬件為單位的商品數量MP3播放器22.823.925.024.726.824.622.722.220.7平面電視23.329.234.040.645.349.352.5衛星接收器20.321.422.322.8付費電視解碼器8.0DVB-T解碼器8.69.4錄像機攝像機數字攝像機DVD錄像機41.634.534.534.632.935.533.432.932.8數字照相機31.033.536.937.938.139.639.339.138.1游戲機GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖14娛樂電子產品擁有量增長率5.3.4發達工業國家的資本收入比衡量繁榮發展的一項指標是文獻[5]所述的市場價值，即私人資本與國民收入比的。公式（10）描述了每年私人資本存量K與國民收入Y的關系。在發達工業國家6，過去幾十年私人資本與國民收入比大約為600%。即私人資本存量相當于國民年收入的6倍（見圖15）。國民經濟支出等于國民收入Y，是投資I、消費C、政府支出G和凈出口EX./.IM的總和，見公式（11）。資本K與勞動力L的國民支出由公式（12）所述的生產函數得出。資本存量K與國民收入Y的發展驅動因素是投資率（儲蓄率s）與產出Y的增長率g。因此，根據公式（13長期來看，私人資本與國民收入比β也對應于儲蓄率s與增長率g的關系。文獻研究的這些國家儲蓄率s在10%～14%之間。考慮到人口，經濟的年增長率g每年約2%。因此，總私人資本存量K是國民年收入Y的5到6倍。國民收入中的資本占比α由資本收入回報率r和私人資本與國民收入比β計算，如公式(14)所示。通常，長期資本收入回報率r約為6%，相當于私人資本與國民收入情況β為5～7，資本份額α約為30%～36%（見圖16）。使用假設的科布—道格拉斯生產函數，資本與勞動力之間的替代彈性為∈=1，資本收入與國民收入比α將變得穩定并保持穩定，即私人資本與國民收入比β上升將引起資本收入回報率r下降。然而，從長遠來看，勞動力L被資本K的自動化水平穩步上升所取代。因此，[5]所述的時間序列也顯示出替代彈性∈>1，這是由于資本收入回報率r下降的速度比私人資本與國民收入比β上升的速度慢。在模型和實證結果中，私人資本與國民收入的關系持續上升。Y=I+C+G+(EX./.IM)α=r.β（10）（13）（14）GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019從上述發展得出結論，經濟增長對技術改進有影響。首先，增長促進私人和國民消費。此外，資本存量增長又刺激生產。因此，電器數量預計將會穩定而適度的增長。此外，由于自動化水平的提高，可以帶來更高速的技術改進（更短的開發時間）。最后，可以預期電子產品和技術的多樣性會增加，因為溢出效應再次產生創新。然而，觀察到許多新的（電氣）技術采用既定的方法將交流電轉換為驅動新技術產品所需的電力，尚不清楚這些新技術將對諧波發射的總相角產生多大影響。新技術的發展始終由資本和市場驅動，需考慮某些技術對主相角的影響。前文的分析清楚表明，這些發展在過去10年到20年是相當緩慢的。因此，即使經濟衰退可能暫時導致看似重大變化或轉向，仍然預計未來10年不會出現重大的模式轉變。圖15資本收入比[5]圖16國民收入的資本占比[5]6數據評估概念及原則6.1數據評估概念來源于共計439個測量日（共計16個地點）的測量數據，包含大約100萬個單次測量數據集。測量過程帶有時間戳和當地信息，包括單次測量數據集以及特定測量地點的非電特征。這些特征取自于由電網運行部門維護的相當詳實的數據庫。從而形成了一幅電網結構、規模（與配電變壓器的距離）和負荷特性的完整圖景。GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019從母本數據（三相電流和電壓的單次測量）導出（計算）一組值：l相電壓（RMS）l相電流（RMS）l有功功率l無功功率l視在功率l功率因數lcosφ（電壓、電流基波振蕩）l2次諧波～50次諧波測量值-諧波電壓幅值（RMS）-諧波電流幅值（RMS）-電流諧波相角（基波電壓正過零點為參考）l電壓總諧波畸變率（V-THD，%）l電流總諧波畸變率（I-THD，%）l總諧波畸變電流（I-THC，A）所有測量和派生的數據（100萬單次測量×數據集中導出的數據量）轉換成與imc7兼容的數據格式，并存儲在數據庫中。通過imc特定的腳本語言，可以在整個數據池中訪問模塊，并以多種方式分析/呈現模塊。開發分析方法，全面呈現大量數據，識別異常，并統計處理數據。當然，目標是能夠獲得有意義的結論。數據分析主要包括：a）時間序列-在整個測量周期內所有日期的24h時間窗口晝夜（日）循環-在24h時間窗口內所有日循環的最小值和最大值包絡線b）直方圖c）累積頻率分布d）頻譜e）極坐標中的主導相角f）主導矢量g）相關系數h）滑動相關性i）復值相關性在每種情況下，數據流（幅值或相角）被可視化為24h時間窗口的時間序列。一般而言，每個測試點的測量持續時間大約在30～45天之間。因此，根據負荷和發電廠結構，可識別參數變化和/或關聯到一天的時間和/或一周的日期。從時間變化曲線可以清楚地顯示出用戶行為在工作日與節假日或周末的不同。這些信息可用于識別負荷結構中諧波與用戶行為之間的因果關系。此外，從30～45天所有測量數據（電平或相角）中準確識別最小值和最大值，并計算所有每日測量集（1440個點）的包絡線。這種方法的優點是可以從每日時間的信息中識別出（極端情況下）用戶行為。7Imc是一個在市面上可獲得的合適產品的例子。本信息是為了方便本文件的用戶而提供的，不視為IEC對該產品的認GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019直方圖展示了測量值或計算值的頻率分布。橫坐標表示絕對值（電平或相角）。縱坐標以百分比表示特定數值分布的頻次。因此，可以直接確定哪些值分布的頻次最高，以及不同變量的分布是否相似或顯示不同的中心值。與直方圖相比，頻次之和表征了測量值或計算值累積頻次的更多信息。橫坐標為絕對值（電平或相角）。縱坐標以百分比表示累積分布頻次。這種方法能夠簡單地評估特定數值的累積分布。例如，所有值中，60%的數值小于230A，或大于320A的數值只占10%。頻譜呈現高達50次諧波（2.5kHz）頻次的諧波幅值，并用彩色標記每次諧波幅值的累積分布。深藍色表示分布時間達50%。紅色表示分布時間達5%，橙色表示分布時間達1%，淺藍色表示分布時間達0.1%。根據按時間標識的每個參數的詳細數據，可以計算出給定諧波（主要是H5）的幅值與相角間的相關系數，或H5與I-THD間的相關系數，或H5幅值與功率間的相關系數等。各種相關系數以經典方式從-1到+1范圍內表示。如果兩個相同長度時間序列的時間窗以規定的時間步長運行，就得到滑動相關系數，如一個滑動平均值。該過程分1h和1天的步長進行。對整個時間序列（例如20天～30天）計算得出的相關系數結果，既不容易解釋，也不能提供有用信息。6.2統計調查原則6.2.1相關性從兩個相同長度的時間序列可以很容易地計算出相關性和相關系數。如果時間序列由復數組成，只用分量計算的相關系數替代標量時間序列是存在問題的。幅值變化并不總是影響相角值。因此，為了計算相關系數，這兩個參數都需要考慮。此外，還存在相角從360°到0°不連續的問題，即使兩個連續相角相差2°,從359°到1°的數值處理將出現很大變化。因此，這些明顯的相角跳躍，使計算出的相關系數解釋起來更加復雜。在時間序列中，沒有從360°到0°,和從0°到360°跳躍的時段中才能對相關系數進行合理解釋。解決這些問題的方法是將已知的標量時間序列中方差、協方差和相關系數的算術過程應用到復數時間序列上。6.2.2復數序列相關系數的計算通常，如果標量數的時間序列呈高斯分布，則標量參數數組的方差可根據公式（15）計算。var(X)=E[(X-μ)2]（15）（16）（17）（18）時間序列的數學表達式μx對應于有n個數的時間序列按公式（16）計算的算術平均值。由此，可按公式（17）計算出離散值的方差，即各測量值xi數學期望值μx的平方偏差。時間序列的標準差定義為方差（17）的平方根，見公式（18）。GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019與方差的計算類似，用測量值xi、yi與它們各自數學期望值偏差的平均值來計算協方差。用兩個不同時間序列x和y的偏差乘積代替偏差的平方，如公式（19）所示。方差也可以視為是自身與自身的協方差。（19）相關系數作為相關性的絕對度量，為協方差與標準差乘積之比，見公式（20）。ρx,y=corr（20）將公式（17）、公式（19）代入公式（20），得到離散值的相關系數，見公式（21）。如果時間序列變換為平均值為0的時間序列，則可顯著簡化公式（21）。用序列中的各列項減去時間序列的平均值，如公式（22）所示。 （22）xzero_mean=x-x時間序列的數學期望值μx和μy變為零。因此，方差簡化為測量值的二次方均值（平方的平均值），見公式（23協方差簡化為測量值乘積的平均值，見公式（24）。將簡化過的公式（23）和公式（24）代入公式（20）中，得到簡化后離散測量值的相關系數，如公式（25）所示。（23）xi.yi（24）corr（25）假設時間序列xi由n個矢量x=ax+jbx組成，將公式（26）得出的矢量平均值作為復數期望值μx。該矢量平均值由時間序列的實部和虛部的算術平均值計算得出。（26）xzero_mean=x-μx（27）將測得包含復數值的時間序列按公式（27）變換，減去按公式（26）計算得出的平均值，用簡化方法得到按公式（28）計算的方差和，按公式（29）計算的協方差。現在，復方差是包含復數測量值的時間序列的二次均值。與此方法類似，用復數乘積的平均值來確定復協方差。GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019（28）（29）多個、（30）將公式（28）和公式（29）代入公式（20）中得到復相關系數（30）的簡化方法，表示為復協方差與復標準差乘積之比。由于解釋復相關系數（30）不現實，故將其轉化為公式（31）所示的數學表達公最后，從復相關系數中分離出實部、虛部、幅度和角度，用于比較包含復測量值在內的不同時間序列的相關系數。為了獲取作為相關系數的標量值，將復時間序列xi的實部（32）或虛部（33）與由標量測量值組成的時間序列yi比較。相關系數（32）、（33）宜給出相近的值。此外，將時間序列xi的實部和虛部與時間序列yi的實部和虛部分別進行比較，也得到有用的標量相關系數（34）、（35）、（36）。GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:20196.2.3主相角與主導矢量復數系列的矢量和（37）由所有實部的和與所有虛部的和推導。因此，矢量和的角度（38）用所有虛部之和除以所有實部之和的商的反正切計算。同樣，矢量和的幅值（39）由所有實部的平方和加上所有虛部的平方和之平方根計算。（37） 由平均矢量的定義可知，如果所有實部的算術平均值或所有虛部的算術平均值不為零，即存在主矢量。然而，應用這一定義沒有比使用所有幅值二次均值與矢量和的角度（38）獲得更具有代表性的結果。上述角度就是主導相角。二次均值的平方根一般由公式（40）求得，適用于按公式（41）確定的h次電流諧波Ih=Ih.ejφh。jxvs_ph pvqm（40）（41）（42）從一系列的n矢量（一定次數的諧波）中，可以根據公式（42）計算出主導矢量xpv，并用圖形表示。然而，對于相角不同的這一系列矢量，主導矢量幅值只占獨立矢量幅值的一小部分。可以按公式（45）設置最小比率作為衡量標準，以確定主導矢量代表了給定情況。可以將公式（46）中的離散因子視為權重因子。按公式（45）確定的同相因子是矢量和（39）的幅值與所有觀測矢量幅值的算術和（43）之比值。根據公式（44），可計算任意諧波h的該比值。xas_mg=（43）_mg=（44）GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019n_phase=（45）isp_phase=1-（46）公式（46）離散因子的值只是用1減去公式（45）同相因子的值。因此，當時間序列中的矢量相位變化很大時，該比值可能接近于1，但當時間序列中的矢量相角差異很小時，該比值接近于0。圖17表示了理論示例，其中四個觀測結果（矢量點）相加為主導矢量（箭頭）。在這種情況下，主導矢量是具有代表性的，即它表明各矢量值在大致相同的相位范圍內。作為比較，圖18表示了四個矢量值之間有很大差異的例子。如果假設一個判據，要求同相因子大于0.9，換言之，要求離散因子小于0.1，則判定圖18的主導矢量是不具代表性的。表5中對比了各權重因子。表5主導矢量的加權因子示例同相因子0.95590.2896離散因子0.04410.7104說明具代表性不具代表性圖17具代表性的主導矢量GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖18不具代表性的主導矢量7詳細數據分析7.1概述所有測量數據、初步結論以及其他細節依次在三份報告中進行了介紹，其中測試點M1～M8的報告為文獻[6]，測試點M9～M12的報告為文獻[7]，測試點M13～M16的報告為文獻[8]7.2電氣基本參數的時間序列分析與統計調查概念在每種情況下，以24h為時間窗口，展示了電壓和電流隨時間變化曲線，反映了不同負荷和電源結構下的典型晝夜（每日）循環模式。從工作日和節假日的日循環曲線可以很明顯區分出不同用戶特點。住宅區通常在08:00－16:00間表現出穩定的用電負荷，中午有小的波動，晚上有獨特用電負荷高峰，跟著會有一個用電負荷低谷。辦公區和商業區的用電需求與企業/商家的運營時間密切相關。在存在光伏發電并網的測量點，只有當光照充足，發電功率在當地電網變壓器額定容量占有明顯份額時，才能觀察到變化。根據所有測量日一天中的每個測量時間點（1440個）的最大值與最小值，剔除掉離群值后，通過繪制電壓和電流的包絡線，可以得出用戶用電特點。在電壓曲線中，可以看出光伏并網發電量的增加。在電流曲線中，可以證實住宅區、辦公區和商業區等不同負荷用戶的特點。同樣用最大值與最小值的包絡線，有功功率、無功功率和視在功率的日循環變化趨勢表現出了相似的特點，也與電流密切相關。住宅區、辦公區和商業區等不同負荷結構是很容易區分的。只有無功功率的日循環變化與用戶負荷的關聯性很小，始終保持在一個較低的水平。在高比例光伏并網的測試點的日循環變化中，能量回收系統即有效的功率流可以很容易識別出。功率因數的日循環波動最小，并接近為1，特別是在住宅區。在商業區和辦公區，功率因數的日循環波動比住宅區更大。只有光伏發電比例高的測試點，在幾個小時內，在電網消耗電能到輸出電能入電網的轉換中，功率因數才會從+1到0到-1變化，然后再返回。通過功率因數獲得余弦φ的時間序列具有相似結果。居民區的典型值在0°~20°之間，辦公區和商業區的典型值在-20°~0°之間，光伏發電高占比位置的典型值通常在30°~180°之間。所有觀測到的日循環和包絡線的波動率與功率因數相似。直方圖遵循正態分布，和頻接近理想的S曲線。電壓直方圖符合典型正態分布。因此，電壓累積頻率曲線表現為理想的S曲線。通常，電流頻率直方圖會出現兩個中心值，表明了住宅區用戶特點。在商業區和辦公區負荷結構中，一般只有一個中心值，遵從正態分布。因此，電流累積頻率曲線不同于理想S曲線。7.3選定諧波的時間序列分析首先對選定諧波（3次、5次、7次）電平的日循環進行觀測。諧波電壓幅值用相電壓基波分量的相對值表示。諧波電流幅值用絕對值表示，同時也以電流基波分量的相對值表示。每日和每周的時間序列可分別用于評估在1日內的時間相關性或在1周中與特定日期的相關性。上述時間窗口有助于分析總結電網中的特定用戶行為和運營技術。例如，圖19以相對值展示了在工作日M1測試點的5次諧波電流（三相）日循環。和預期的一致，同下午和晚上高負荷的時間相比，在低負荷的夜間時段的，諧波電流相對值更高。在相同的測試點和日期，5次諧波電壓幅值也表現出類似的日循環（圖20）。GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖19M1測試點5次諧波電流的日循環圖20M1測試點5次諧波電壓幅值的日循環圖21M1測試點總諧波電流畸變率的日循環GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖22M1測試點總諧波電壓畸變率的日循環對同一工作日的電流總諧波畸變率（圖21）和電壓總諧波畸變率（圖22）的時間序列，選擇同一相位（相位1或THDI1_m1、THD1_m1）觀察，可以看到類似的趨勢。描繪出24h內5次諧波相位最大值最小值的包絡線（圖23與諧波電流包絡線（圖24）負相關。M1測試點5次諧波電流包絡線（圖24）和5次諧波電壓包絡線（圖25）也顯示出一定的相關性。當僅分析5次諧波時，不僅在工作日，而且在整個測量期間都可以觀察到這種情況。同樣的，24h內電流總諧波畸變率（圖26）和電壓總諧波畸變率（圖27）的最大值最小值包絡線具有明顯的相關性。圖23M1測試點5次諧波相位的最小-最大包絡線GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖24M1測試點5次諧波電流相對值的最小值-最大值包絡線圖25M1測試點5次諧波電壓相對值的最小值-最大值包絡線圖26M1測試點電流總諧波畸變率的最小-最大包絡線GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖27M1測試點電壓總諧波畸變率的最小值-最大值包絡線M1測試點的所有5次諧波電流相位、幅值（電平圖28、圖29）和5次諧波電壓（圖30）的直方圖相對較寬，相應的諧波電流相位（圖33）、諧波電流（圖34）和諧波電壓（圖35）的次數累積函數表現為一個平坦斜率的S曲線，一般情況下表示幅值離散度較大。規律同樣適用于電流總諧波畸變率直方圖（圖31）和電壓總諧波畸變率直方圖（圖32），以及電流諧波畸變率次數累積（圖36）和電壓總諧波畸變的次數累積（圖37）。7.3的所述均指住宅區電網。與辦公區和商業區用電負荷結構相比，沒有相似之處。在辦公區和商業區負荷結構中，所有諧波水平與辦公區和商業區的營業時間強相關。圖28M1測試點5次諧波電流相位直方圖GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖29M1測試點5次諧波電流相對值直方圖圖30M1測試點5次諧波電壓相對值直方圖GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖31M1測試點電流總諧波畸變率直方圖圖32M1測試點電壓總諧波畸變率百分比直方圖圖33M1測試點5次諧波電流相位頻次累積GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖34M1測試點5次諧波電流相對值頻次累積圖35M1測試點5次諧波電壓相對值頻次累積圖36M1測試點電流總諧波畸變率頻次累積GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖37M1測試點電壓總諧波畸變率頻次累積7.4選定諧波電流相角7.4.1相角時間序列分析對每相的3次、5次、7次諧波電流相角進行24h時間序列分析。圖38記錄了M1測試點在一個工作日內5次電流諧波相角的時間序列。相應的諧波電流幅值（相對值）如圖39所示。在一天中大部分時間內，三相電流的相角在-30°保持相對穩定。L1相和L3相僅從（冬季）傍晚開始出現明顯峰值變化，相角略高于-60°。可能是在L1相增加照明負載或其他準線性負載引起了相角變化，到深夜，電流相角又回到-30°左右。圖38M1測試點5次諧波電流相角的日循環曲線GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖39M1測試點5次諧波電流幅值（相對值）的日循環曲線圖40M1測試點5次諧波相角曲線的最小-最大包絡線根據圖40中24h的計算得到的最小-最大包絡線，則可以確定測試點M1用戶的行為。所有測量中白天三相的中位數都在±20°。夜間分布相對于中位數增加±60°以內。測試點M1三相相角測量的直方圖（見圖28）非常狹窄，相應的累積頻率函數（圖33）在S曲線上呈現很大的梯度，這通常表明其相角位置分布較集中。在商業體和辦公樓負荷結構中，可以發現相角隨工作時間而變化。7.4.2極坐標中的相角諧波電流相角可以通過極坐標查看，如圖41、圖42、圖43所示，圖中顯示了測試點M1的3次、5次、7次諧波電流。測試點M1是接入低壓電網的獨立住宅區，3次諧波電流的“點云”主要位于相位角極坐標系統的第三象限（如圖41）。因此，3次諧波電流的相角平均為210°,離散度約為±30°。對于5次諧波電流，“點云”的主導部分位于相位角極坐標系統的第四象限（如圖42）。圖中顯示5次諧波電流相角的平均值為-30°,離散度約為±30°。7次諧波電流相角明確的點云在極坐標第二象限與第三象限之間（如圖43）。如上述以及第5章的數據顯示，關于“主導值”的說法不能推廣至其他測試點。如果將圖A.1與圖A.12進行對比，相角的幾個“點云”在相角上的分布要寬得多，而且主導矢量的主導相角也不同。GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019根據計算的主導矢量顯示，可以看出測試點之間存在強偏差。特別是負荷結構對相角點云的位置和形態有很大影響。此規律適用于觀測到的所有3次諧波電流。對于獨戶住宅的居住區，離散度不太突出。此外，5次諧波電流有從30°~-60°優先發展的趨勢。這種趨勢在3次諧波電流中不明顯，在7次諧波電流中不存在。H3、H5、H7的離散因子或離散度全文統一計算結果如圖44、圖45、圖46所示。因此，與高次諧波電流相比，3次諧波電流相角離散度最小。然而，對于5次諧波電流和7次諧波電流的相角，幾乎所有值均小于0.2，這表明可以采用良好的措施來設置每個測量站點的主導相角位置。然而，需要說明的是，不同地點的主導相角有很大的不同。還應注意到，住宅區的離散因子比商業體和辦公樓負荷結構的電網波動性要小。圖41測試地點M1的3次諧波電流相角圖42測試地點M1的5次諧波電流相角GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖43測試地點M1的7次諧波電流相角圖443次諧波電流相角離散因子圖455次諧波電流相角離散因子GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖467次諧波電流相角離散因子7.5諧波譜計算所有測試點的諧波電壓和諧波電流（2次至50次）的幅值譜，包括幅值的頻數分布。深藍色表示在最低出現頻數50%時諧波含量，紅色表示在最低出現頻數5%時諧波含量，黃色表示在最低出現頻數1%時諧波含量，淺藍色表示在最低出現頻數0.1%時諧波含量。例如，對于測試點M1，諧波電流的幅值譜中（圖47）有一個諧波含量增加，可能是由于諧振引起35次諧波含量輕微增加。所有其他諧波含量隨著次數上升而下降。對于次數15及以上的諧波電流，最低出現頻數50%的含量均小于1%。圖48顯示，測試點M1的諧波電壓含量在23次、25次出現了小幅增加的諧振，在35次附近諧波含量增幅最小。此外，低次諧波的含量趨勢，特別是3次、5次、7次諧波，對應的典型特征符合預期。頻數分布表明，只有5次、7次、9次和11次諧波電壓含量在1%左右，持續時間超過50%。圖47包括M1測試點水平分布的諧波電流譜GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖48包括M1測試點水平分布的諧波電壓譜將測量點M1的諧波譜與其他負荷結構測試點的諧波譜進行對比，可以看出商業體和辦公樓電網（即與住宅區相比）具有巨大差異。此外，有光伏設施的電網諧波譜與居民區的電網諧波譜有很大不同。并且，將住宅區電網與辦公樓或商業體負荷電網的數據相對比，很難得出規律性結果，因為不同電網的諧振頻率差異巨大。當然，這可以直接解釋為由電網結構的不同而導致。參考將諧波含量轉換為圖譜的原理，將諧波相角也轉換為圖譜。圖49顯示了M1測試點的所有諧波相角及其分布頻率。單次諧波的結果與圖47和圖48相對應。可以看出，最低出現頻數50%的3次諧波相角在135°左右。最低出現頻數50%的5次諧波電流相角分布在190°處，最低出現頻數50%的7次諧波電流相角分布在200°。此外，通過頻數分布可以很容易且快速地看出離散性。與預期一致，隨著高次諧波的出現，數值的波動性強烈增加。對比不同負荷結構之間的相角，一定程度上只能采用低次諧波。圖49M1測試點的諧波相角及相位分布圖7.6相關性文獻[7]介紹了測試點M1～M8所有具有相關性的計算結果，文獻[8]詳細介紹了測試點M13～M16具有相關性的計算結果。文獻[9]給出了復數相關性的說明。相關系數和滑動相關的計算以及復數應用見6.2.1、6.2.2。下面以L2相的5次諧波電流（PA05L2）相角為例，通過相關系數確定其與所選電氣參數的相關性。GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖50顯示所有測試點在整個測量周期內的5次諧波電流的相關系數。可以看出居民區（測試點M1~M8）有明顯的關聯，即有合理相似的相關系數。相關系數在-0.5至-0.8之間，表示隨著5次諧波電流幅值升高，相角變小，左旋。只有在測試點M4和M7，相角與5次諧波電流幅值無關。在辦公樓和商業體負荷結構中，其關聯程度，即相關性更加明顯。這在電子產品商店（測試點M14）的測試點尤其明顯。測試點M13和M14（均為辦公樓）的相關系數中符號反轉可以追溯到相角旋轉方向的變化。對于測試點M13，相角隨5次諧波電流幅值的升高而增大，并左旋。圖505次諧波電流相角與5次諧波電流H05i的相關性圖515次諧波電流相角與5次諧波電壓H05u的相關性GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖525次諧波電流相角與THDI的相關性5次諧波電流相角與5次諧波電壓幅值之間存在非常相似的關聯（圖51）。總的來說，5次諧波電壓比5次諧波電流的相關系數小，因此相關性不明顯。換言之，在時間序列中，諧波電流比諧波電壓對相角位置的關聯度更強。此外，各測試點電平變化與相角旋轉方向的關系相似。5次諧波與電流總諧波畸變因子之間的相關系數（圖52）、5次諧波與電壓總諧波畸變因子之間的相關系數（圖53）也顯示出類似的關聯度。由此可以看出，高次諧波會影響到相關系數，但影響程度較低。最后，5次諧波電流相角與視在功率之間的相關系數（圖54）顯示，電流幅值（功率）與相角旋轉方向直接相關。圖535次諧波電流相角與THDV的相關性圖545次諧波電流相角與視在功率S的相關性以測試點M14（電子產品商店）為例，說明了24h內的滑動相關系數。在本例中，相關系數表明L1相5次諧波電流（PA05L1）的相角位置與總諧波畸變因子之間幾乎完全相關。L1相、L2相和L3相均如此（圖55）。通過5次諧波電流相角與L1相、L2相、L3相有功功率和無功功率的相關系數可以推導出完全相同的強關聯度（圖56）。圖片同時也顯示5次諧波相角與視在功率之間的高相關性。GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019圖555次諧波電流相角與THD-I的相關軌跡圖565次諧波電流相角與P、Q、S的相關軌跡8經驗性證據8.1歸納法與演繹法每種技術對選定的諧波具有特定的主導相角，對不同技術組合是否會具有諧波補償效應這一問題，可以用演繹和歸納的方法研究。尤其適用于不同產品類別間5次諧波電流的補償，進而減少諧波電壓畸變。按照演繹法的方式假設不同產品類別之間存在諧波補償，如果上述假設是正確的，我們期望能夠找到具體方式。與此相反，歸納法是基于具體的觀察來預測某些模式，例如不同產品或類別之間的補償。按照歸納法從實驗室測量結果中系統梳理出經驗數據，這些數據得出一個猜想，即特定的技術，如燈具，會抵消其他產品產生的部分5次諧波電流。測量結果可以確定這些技術的主導相角，除此之外，還表明不同（各種）技術之間存在一定的補償效應。這有利于論證這樣一個猜想，即上述補償可以通過幾乎完全相反的主導矢量來減少諧波發射水平，從而提高電能質量，減小電壓畸變。因此，從觀察現象中提煉出普適性結論等同于歸納法。如果由歸納法得出的猜想是正確的，那么在現場測試時必然會發現經驗性證據。如果不同技術間確實存在特定相關聯的主導相角，并且假設技術的多樣性確實達到一定程度，那么5次諧波電流的補償原理上可以通過現場觀察的方式得以經驗證實。GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019因此，觀察所得出理論模型的邏輯結論，這等同于演繹法。8.2實驗室試驗在實驗室研究[10]8中，對所選電氣產品的諧波電流幅值和相角進行測量。實驗室測量結果考慮了109個節能燈（ESL）和61件電子設備（ED）。節能燈包括緊湊型熒光燈（CFL）和固態燈（SSL）。此外，還區分了具備和不具備功率因數校正（PFC）的電子設備。受試設備由理想正弦電壓源供電，因此電源無諧波參量引入。初步分析主要針對3、5次諧波電流進行，測量目的是確定這些技術的主導相角。同時，在實驗室中，將已論證的優先技術組進行相角疊加，以證明其補償效果。為此，將運行兩類產品劃分為同時使用和單獨使用，一種是結合節能燈的電子設備，另一種是沒有節能燈的電子設備。諧波電流補償意味著兩個產品的單項諧波電流矢量部分或完全相反。因此，影響補償度的關鍵是特定諧波的幅值和相角，特別是相角是否基本一致或者幾乎相反。當各類產品一起運行時，總主導矢量幅值變化是反映補償度的衡量指標。基于前文所述，研究評定補償效果時定義了求和指數α（加總效應的量化）和同相因子k兩個參量。求和指數9α是一個導數（見腳注公式）。公式的兩邊都是相等的，左邊是矢量和的幅值，右邊是每個設備矢量分量冪函數（相對于α)和的根（相對于α)。α=1表示沒有補償，α>1表示存在一些補償，α接近∞表示全補償。同相因子k是矢量和幅值與幅值算術和的比值。一般而言，0.9<k≤1表示低補償度，0.5<k≤0.9表示存在部分補償，0<k≤0.5表示為高補償度，k=1表示無補償，k=0表示最佳補償狀態。表6列出了用于評估不同技術分組可補償度的主導相角、幅值和同相因子。ED1組與ED2組的供電類別不同。各電子設備間的本質區別為采用的PFC方式不同（無PFC、無源PFC或有源PFC）。表7為不同技術組合之間的對比結果。表6CFL、SSL與電子設備的對比[10]類別3次諧波電流5次諧波電流相角kα幅度[mA]kαCFL265±1520..900.981145±2510..700.93SSL315±450.86205±-450.63ED1(無PFC)225±455..250.79315±-250.86ED2(無PFC)195±-1510..1400.9930±3010..1300.98ED3(無源PFC)140±-15280..3500.99275±-20120..1900.97ED4(有源PFC)310±-4550..2000.74240±-8020..300.43表7疊加組合的對比[10]8這項調查由協會FNN（德國電氣工程師協會電網技術/電網運營論壇）指示并資助。1GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019數量31+11=4214+31+11+5=6161+74=13561+74+11=146k（3次諧波）0.860.690.540.53k（5次諧波）0.550.543次諧波4.6A/162°5.3A/-160°5次諧波2.2A/-21°0.9A/39°綜上所述，實驗室得出了以下重要結論：l25W及以下的大多數緊湊型熒光燈將曲線作為準則使用10。l所有模型使用的波形結果表明，各模型之間3、5次諧波的相角位置非常相似。l3次諧波極限值的基波的86%，5次諧波使用極限值的61%。lSSL電流波形的分散性（多樣型）及由此引起的諧波相角的分散比CFL更大。l帶有開關電源（SPS）的電子設備（ED）可以根據電流波形和相角位置分為四組：-無PFC的電子設備（第1代SPS：5次諧波的相角約30°)-帶無源PFC的電子設備（第2代SPS：5次諧波的相角約-90°。）-帶有源PFC的電子設備（第3代SPS：相角無意義）-其他。l可以證明技術混合產生了一定的5次諧波補償。最后，理論上來說可以通過確定最佳產品組合量以獲得相角和幅值的較大補償。由于燈具（小功率）和中高功率電子設備之間的功率（以及諧波幅值）有很大差異，在實踐中實現對選定的諧波（次）電流進行最大補償是一件非常復雜的工作。8.3現場測量基于實驗室開展的現場測量調查[10]，對本文件進行了補充。測量包括評價3次和5次諧波電流的主導相角。現場測量[1]11的目的是產生經驗證據，證明在實際電網中發現主導相角位置和補償效應。現場測量由32家德國配電網運營商在各自的電網中完成。為了獲得真正能被評價的數據集，初始假設的條件是測量數據統一配置（測量儀器參數設置）的基礎，也是測試點的選擇標準。電網公司提供的經驗數據由研究團隊伙伴對所有涉及的電網公司進行集中評價（統計）。現場測量僅在本地電網終端變壓器的公用低壓電網上進行，對三相電流、電壓和相位進行測量。測量時間的重復周期為1min。測量持續時間由電網公司負責，但通常至少在一周以上。電網公司使用的測量儀器除了提供基本電氣參數數據外，還提供50次及以下電流和電壓（只有幅值）的幅值以及相角信息。為了合理的識別其關聯性，所有測試點均按照電網結構（表8）、負荷結構（表9）和發電廠結構（表10）進行分類。從這三個既定的結構類別中，可以識別出96種排列。然而，在實踐中，理論上只能設想35種與電網公司的典型組合。從電網公司來看，居民區的130個選定電網（79%）占主導地位。可用的結構組合集中在（占所有電網的44%）具有光伏的獨立住宅，另一類（占所有電網的40%）是沒有光伏的公寓住宅。表8電網類型[1]類別電網類型系統長度N1小型電網≤800mN2中型電網>800m~≤1600m11這項調查由協會FNN（德國電氣工程師協會電網技術/電網運營論壇）指示GB/Z17624.8-20XX/IEC/TR61000-1-8:2019N3大型電網表9負荷類型[1]類別負荷類型規模單元數量A1住宅區，單戶住宅（SFH）S小≤40M中>40~≤80L大A2住宅區，多戶住宅（MFH）S小≤200M中>200~≤400L大>400A3商業體（商店）所有所有不適用A4辦公樓所有所有不適用A5其他所有所有不適用表10發電類型[1]類別發電類型SE/SrE1無可再生能源0%E2零星的可再生能源>0%~≤10%E3少數可再生能源>10%~≤50%E4大量可再生能源>50%為了評估主導相角位置[1]和主導矢量，采用了類似于實驗室測量[10]的方法。同相因子k由d=1-k代替，d為離散因子，即離散度的度量指標。因此，如果主導矢量的離散度很低（d≤