计及衰减直流分量的基波幅值相位实时检测

电力系统的瞬时性故障易产生暂态衰减直流分量DDC（decaying DC component）、高次谐波等干扰信号,有效滤除干扰信号以实现电压基波幅值相位的快速、准确检测,对于提升电能质量非常重要。为此,基于三相畸变电压信号的周期性和半波对称性,提出在abc坐标系下对畸变电压分别延迟半周期、全周期采样,实现DDC分量的单位周期检测。其次,针对同时含有DDC与高次谐波的畸变信号,在dq旋转坐标系下将DDC检测算法与滑动平均滤波算法结合,实现单位周期同时滤除DDC与高次谐波分量。最后,将所提检测算法与电压相位开环算法结合,通过搭建RT-LAB半实物实时仿真平台对基波电压幅值相位进行检测验证。实验结果表明：在dq坐标系下同时滤除DDC与高次谐波干扰信号的检测算法响应时间仅为20 ms,验证了所提算法的有效性以及分析结论的正确性。     

适用于短路故障的电气特征量快速提取算法*

短路故障使电网信号中存在暂态的衰减直流分量,影响基频稳态信号的电气特征量提取速度。为此,针对单相接地故障中的DDC分量提出dq0坐标下的三点采样检测算法,该方法在延时采样周期的双dq变换基础上进行改进,通过先提取出0轴的DDC分量,将提取结果与dq坐标系下的正序和负序分量相结合,滤除含有DDC分量的部分后,再从dq坐标下滤除二次谐波,从而快速且准确地提取出基波的正序和负序分量。最后,通过PSCAD/EMTDC和MATLAB进行仿真,并将改进后算法和改进前算法、FFT算法进行比较,得出该算法在响应速度上的快速性和计算结果的准确性方面更好的结论。     

基于二阶广义积分器的改进型ip-iq谐波检测算法*

针对电网直流分量和高次谐波对谐波电流检测精度的影响,提出了一种基于二阶广义积分器的改进型ip-iq谐波检测算法。该算法在传统ip-iq法的结构上加入了改进型SOGI滤波环节,有效滤除了输入信号中的直流分量同时还抑制了高次谐波,改进型SOGI的锁相环在电网电压含高次谐波和直流分量的情况下能提供稳定的电网电压频率,从而能够更准确检测出谐波电流。仿真算例对比分析了传统ip-iq法和基于一般SOGI的ip-iq法,验证了文中提出的谐波检测方法在电网含直流分量和高次谐波时的有效性和可靠性。     

基于改进单通道FastICA的谐波与间谐波检测

针对电力系统谐波污染及间谐波难检测问题,提出一种基于单通道独立分量分析的谐波检测算法。该算法在不需要任何先验知识的前提下,对一路电力系统混合信号进行循环平移处理构造出多路信号,然后通过主分量分析法对多路信号进行降维处理,再利用快速独立分量分析(FastICA)对谐波及间谐波各个成分进行分离,利用K均值算法根据各分量频谱进行聚类,还原到观测域对同类信号求平均值得到各谐波分量,最后分别估计各谐波分量的参数。在此基础上,针对FastICA分离出的信号有畸变问题,提出改进的FastICA算法以提高分量估计的稳定性和有效性。仿真结果表明只要各谐波分量在频谱上是合理分离的,该算法就能有效地提取出各谐波和间谐波分量。同时,改进FastICA算法具有更高的稳定性,有效性和准确性。     

基于振动信号的变压器铁心与绕组故障区分方法

针对变压器铁心、绕组由于机械结构相连,铁心故障与绕组故障区分困难的问题,提出采用基于振动信号的变压器铁心与绕组故障的区分方法,通过对比分析铁磁材料磁致伸缩和绝缘垫块弹性形变的非线性特性差异,结合实验分别获取变压器铁心、绕组振动信号,在频域研究了变压器铁心、绕组振动信号的非线性特性,通过分析不同条件下振动信号高次谐波能量占比,提出采用振动信号基频与高次谐波幅值的变化规律来区分铁心故障和绕组故障.研究表明,变压器运行中振动信号基频分量由铁心和绕组振动共同决定,高次谐波分量主要来源于铁心振动.当变压器绕组故障时,仅振动信号基频幅值发生突增;铁心故障时基频和高次谐波分量幅值均发生突增,可以有效区分铁心和绕组故障.     

无锁相环单相电路谐波及无功电流综合检测新方法

提出了新的无锁相环单相电路谐波及无功电流综合检测方法.该种方法不需要锁相环电路,只需要通过构造任意初相位的基频正余弦信号,再与负载电压和电流经过相关变换后,就能分离出电压的基波分量,以及电流的基波有功分量,从而最终检测出电路的谐波与无功综合电流.在电网电压无畸变和存在畸变两种情况下分别进行了仿真.仿真结果证实其能够实现电网在有源滤波器的作用下只提供负载基波有功分量的目的,且不受电网电压畸变影响.     

小波变换在电力系统谐波检测方面的应用

针对傅里叶变换的谐波检测方法无法同时实现时-频变域分析这一缺点,提出了小波变换这一新方法对谐波进行分析。通过小波变换对电力系统中的谐波电流进行分解,得到信号的基波分量和高次谐波分量。针对电力系统中的突变信号,提出了基于小波变换的模极大值的奇异性检测方法,通过小波变换模的极值点在多尺度上的综合表现,来表示信号的突变特征,并通过仿真实例验证该算法的有效性。     

圆筒型永磁直线同步电机用线性霍尔位置检测的误差补偿

分析了圆筒型永磁直线同步电机采用线性霍尔传感器进行位置检测时存在的误差,并提出了一种离线标定和在线Kalman滤波相结合的误差补偿方法。霍尔传感器信号的误差形式包括存在直流偏置、两路信号幅值不相等和信号中含有谐波等。前两种误差形式分别会在位置检测结果中产生基频和2倍基频误差,对此通过离线标定的方式获得两路信号的直流偏置和幅值比,并补偿到原始信号中。霍尔信号中的谐波由气隙磁场畸变引起,利用有限元仿真分析了磁场中的谐波含量,分析表明磁场畸变会导致位置检测产生4倍基频误差,对此采用在线Kalman滤波提取霍尔信号中的基波分量,消除了谐波分量的影响。实验结果表明,补偿后的位置检测误差减小了81%,从而验证了该补偿方法的有效性。     

改进对称瞬时分量法及其在双馈感应发电机负序电流抑制控制中的应用

电网电压不平衡时,传统对称分量法,会将电流检测量中的毛刺或高次谐波等干扰信号放大,导致使用对称分量算法分离正负序分量存在较大误差,从而影响基于正负分量法控制策略的控制效果,论文首先分析传统对称分量法在信号检测存在毛刺和谐波时的影响,提出改进的瞬时对称分量方法,改善正负序信号量分离的检测精度,并通过改变离散算法的计算步长,抑制毛刺干扰和谐波分量对正负序分量分离的干扰,提高正负序分量的分离精度,并抑制发电系统的整体谐波含量,论文最后建立了DFIG基于负序同步旋转轴系下的数学模型,研究了采用改进的瞬时对称分量法抑制DFIG负序电流的控制策略,并通过系统仿真,验证了论文所提出的改进瞬时对称分量法的正确性。     

无锁相环单相电路谐波及无功电流综合检测新方法

提出了新的无锁相环单相电路谐波及无功电流综合检测方法。该种方法不需要锁相环电路,只需要通过构造任意初相位的基频正余弦信号,再与负载电压和电流经过相关变换后,就能分离出电压的基波分量,以及电流的基波有功分量,从而最终检测出电路的谐波与无功综合电流。在电网电压无畸变和存在畸变两种情况下分别进行了仿真。仿真结果证实其能够实现电网在有源滤波器的作用下只提供负载基波有功分量的目的,且不受电网电压畸变影响。     

基于多孔分数阶小波变换的谐波检测新方法

基于分数阶小波变换的电力谐波检测方法是一项新兴的研究成果,其可较好地解决新型电力系统中谐波检测受噪声干扰的问题,提高谐波检测精度。然而传统离散分数阶小波变换均基于Mallat算法完成,其实现过程中的下采样操作将影响谐波信号的检测精度。针对这一问题,文章将非下采样多孔算法与分数阶小波变换相结合得到一种改进的离散分数阶小波变换实现方法,并在此基础上提出一种基于多孔分数阶小波变换的谐波检测新方法。此外,文章采用基于分数阶频谱四阶原点矩的方法确定最佳分数阶变换阶次,有效降低计算复杂度。实验结果表明,新方法对稳态谐波、短时谐波及时变谐波均能有效实现信号降噪和分离,并能对信号分量的幅值、频率及定位信息实现高精度检测。     

一种提取基波分量的高精度快速滤波算法

为满足微机继电保护速动性的要求,短数据窗傅里叶算法得到了广泛应用.在系统发生故障期间,电压电流信号中包含大量的非周期分量与谐波分量,这将极大地延迟传统半波傅里叶算法的收敛速度.为此提出了基于狭窄带通滤波与半波傅里叶算法相结合的快速滤波算法,该算法充分利用了狭窄带通滤波算法对低频和高次谐波良好的抑制作用,同时结合了半波傅里叶算法计算实部受衰减直流分量影响小的特点,计算速度快,且滤波效果明显优于传统算法.     

基于稀疏盲分离的电能质量谐波分析方法

为准确检测和分离电力系统中日益严重的谐波污染,提出基于稀疏盲分离的谐波分析方法。首先利用延迟采样构建两路观测信号,建立电能质量谐波盲源分离的数学模型。然后对两路观测信号进行短时傅里叶变换,采用基于点密度的弧灭圆聚类方法,对频域散点图上样本点进行聚类以估计混合矩阵。最后通过求解最小L1范数方法分离各次谐波分量。对仿真信号和实际地铁电力信号的测试结果表明,所提方法能准确分离各次谐波的同时,在计算效率和分离含有量低的高次谐波方面优势明显。     

基于改进小波包的非整次谐波分析算法

小波函数是具有时域和频域良好局部化特性的函数,可以用于非整次谐波的检测。但是小波变换算法存在着频谱泄漏和栅栏现象,给谐波的检测带来误差。文章提出了改进小波包快速算法,在每层信号分解或重构过程中,在原小波滤波器后面串联一个新的纠正滤波器,使得重构信号中的幅值失真和频谱混叠现象得到有效改善,实现检测非整次谐波的方法。通过仿...     

基于混沌理论的电力系统微弱谐波检测方法研究

针对微弱谐波信号时频域分析检测方法在宽谱环境噪声较强场景中无法识别目标信号的缺陷,首先引入混沌系统的随机共振原理,在信号成分完全未知的情况下,利用随机噪声增强微弱目标信号进行频率盲检。进一步引入Duffing混沌系统,利用其对特定频率周期信号幅值的极高敏感性和噪声抵抗力,对检出的各谐波频率分量进行幅值精准检测。在经典随机共振模型的基础上,通过归一化改进了系统参数。结合Duffing混沌系统模型,设计了实时检测控制策略。通过粒子群寻优算法,以系统输入输出信号的互相关系数为适应度函数,寻找最优系统参数。对强随机噪声背景下的多整次谐波与间谐波混叠的谐波信号进行了仿真实验。结果表明,所提方法能在恶劣的噪声环境中,实现各谐波分量的无差频率检测与高精度幅值检测。     

基于变分模态分解与Teager能量算子的谐波/间谐波检测方法

为了提高电力谐波信号中谐波/间谐波的检测精度,提出一种基于变分模态分解(VMD)与Teager能量算子相结合的检测新方法。利用相关系数法来确定VMD算法中的模态分解个数K;采用VMD对谐波/间谐波信号进行分解,得到一系列IMF分量;利用Teager能量算子对IMF分量进行解调分析,能够得到分量的瞬时幅值和频率,同时根据时频图中瞬时频率突变点,可准确定位暂态谐波/间谐波的起止时刻。在信噪比较低的情况下,将集合经验模态分解(EEMD)、VMD分别与Teager能量算子相结合进行谐波/间谐波检测的对比。仿真实验对比表明文中所提方法能将稳态、暂态谐波信号进行有效的分离,同时具有较高的检测精度和较好的噪声鲁棒性。     

基于独立成分分析的谐波检测

谐波对电力系统及电气设备有很大危害。谐波检测是抑制谐波的重要环节,由观测信号分离所含的未知谐波信号是谐波检测的目的。作者基于独立成分分析算法的有关理论,将该算法应用到谐波检测中。该方法只需一个周期的待测信号,通过构造适当的混合信号,便可使用独立成分分析算法进行运算。利用MATLAB仿真含有谐波的信号,应用该方法进行检测,结果表明,该方法不但可检测谐波次数、幅值和初相角,还可检测间谐波,且检测精度较高。     

基于自适应滤波器的电网谐波检测

为了快速、有效地检测出三相电力系统中的谐波、负序和零序电流,文章在传统自适应检测方法的基础上提出了基于自适应滤波器的电网谐波检测方法。采用最小方差理论和平均原理对自适应滤波算法进行分析,对信号中产生的延时和相移予以有效补偿。文中分析了检测电路的频率特性,且理论上证明了系统的稳定性。检测电路采用锁相环产生参考正交正弦电压信号和在积分器前串接低通滤波器的方法大大提高了系统的检测精度和动态响应特性。仿真结果证明了该检测方法的正确性和优越性,此方法同样适用于电压各分量的检测。     

基于三阶广义积分器的谐波检测算法

分布式电源的快速发展使并网逆变器、有源阻尼器等主动型电能变换器得到广泛应用,这就要求在畸变电网下谐波检测应具有一定的精度。针对现有的谐波检测算法在存在直流偏置的畸变电网下不能保证输出精度的问题,提出了基于三阶广义积分的谐波检测算法。利用三阶广义积分的输出特性,消除直流偏置对频率自适应环节的影响,实现角频率的稳定输出,提高了基波和各次谐波的检测精度。最后在Matlab中进行了仿真研究,仿真结果证明了该算法在存在直流偏置的畸变电网下进行谐波检测的有效性。