基于经验小波变换的电力系统谐波检测方法

针对噪声干扰下的稳态以及暂态谐波检测问题,首次提出一种基于经验小波变换的电力系统谐波检测方法。首先利用经验小波变换从电力谐波信号中提取出一组具有紧支撑频谱的调幅-调频分量,实现各次谐波与基波信号的分离。接着对分离出的谐波分量进行Hilbert变换,从而获取各次谐波的幅值和频率检测参数以及暂态谐波的扰动起止时刻。对多类谐波信号的仿真结果表明,所提方法有效避免了传统Hilbert-Huang变换存在的模态混叠问题,即使在低信噪比下也能实现多频谐波信号的自适应分解,在确保各类参数检测结果精度的同时,兼具良好的噪声鲁棒性和检测实时性。     

基于分数阶小波变换的电力系统谐波检测方法

针对稳态和暂态谐波检测易受噪声干扰的问题,提出一种基于分数阶小波变换(fractional wavelet transform,FRWT)的电力系统谐波检测方法。首先,通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)检测出各频谱的频率,根据频率确定分解层数;其次,利用FRWT对信号进行分解和重构,实现基波与各次谐波分量的分离;最后,对各次谐波分量进行Hilbert变换(Hilbert transform,HT),获取各次谐波分量的频率和幅值检测结果以及暂态扰动的起止时刻。对多种谐波信号的仿真试验结果表明,FRWT方法可以有效实现对含噪信号中稳态和暂态谐波的检测,即使信噪比较低也能保证各项结果的检测精度,证明FRWT方法是检测谐波的一种有效新方法。     

基于WT-DFFT的电力系统复杂谐波信号检测

针对电力系统中同时包含稳态谐波、间谐波、非稳态谐波及各种噪声污染的复杂谐波信号,提出了基于小波与双重FFT(WT-DFFT)的联合检测方案。该方案首先利用传统FFT算法粗略识别谐波分布,以此确定小波分解层数以及后续需要关注的频带。然后采用小波变换对信号进行分解,对关注的低频带稳态分量采用加窗插值FFT算法分析,对关注的高频分量采用小波重构算法分析,进而获得各次谐波、间谐波及高频带暂态分量的参数。仿真实验表明,该方案不仅能够确定小波分解层数及关注的频带,而且对关注频带采用更精细的方法进行分析,其准确度更高,实用性更强。     

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。     

基于改进S变换的微网谐波检测方法

针对S变换受噪声影响较大的缺陷,提出了基于改进S变换的微网谐波检测方法。对谐波信号进行改进S变换,根据变换所得的复数时频矩阵提取特征量,进一步检测谐波的频次、幅值和相位,实现稳态谐波的检测和暂态谐波的时间定位。仿真结果表明,该谐波检测方法精确度高且抗噪性强,为微网的谐波检测提供了一种有效方法。     

基于MEEMD与HT的谐波检测方法

为解决采用希尔伯特-黄变换进行谐波分析对信号进行分解时出现的模态混叠、端点效应、抗噪能力弱及虚假分量等问题,提出一种基于改进型总体平均经验模态分解和改进的自适应波形匹配延拓结合希尔伯特变换的谐波检测新方法。首先,采用改进型总体平均经验模态分解算法和改进的自适应波形匹配延拓方法对谐波信号进行分解,获得一系列固有模态函数,再对各个固有模态函数进行希尔伯特变换,从而得到各次谐波的瞬时幅值和瞬时频率。采用经验模态分解、总体平均经验模态分解、完全经验模态分解算法和文中所提方法分别与希尔伯特变换结合进行谐波分析,仿真结果表明,所提方法能有效抑制模态混叠和端点效应,其受参数影响较小,自适应性较强,产生较少的虚假分量,且在强噪声下仍然具有很高的谐波检测精度。     

基于HHT风力发电系统谐波检测方法的研究

对风力发电系统进行准确的谐波检测具有重要意义。为了克服FFT方法与小波分析方法的缺点,文中提出利用HHT对信号的自适应特性,将HHT用于谐波分析。将谐波信号进行经验模态分解,得到一系列经验模态函数IMF;由于不同的IMF对应不同的谐波分量,通过对每个IMF分量进行Hilbert变换,最终可以得到各次谐波分量;并与前两种方法进行对比。文中介绍的方法在时域和频域同时具有很高的检测精度,为风电谐波检测提出了一种新的思路。     

基于矩阵束和奇异值分解的间谐波检测算法

目前,电力系统中频率邻近的间谐波和含有暂态扰动的信号中的间谐波难以准确检测.针对上述两类间谐波成分,首先,采用矩阵束算法在噪声情况下对含有邻近间谐波的稳态信号进行检测.其次,对于含有暂态扰动的信号中的间谐波,提出了奇异值分解(SVD)和矩阵束算法相结合的检测方法.该方法运用SVD精准定位信号发生突变的时刻,将含暂态扰动...     

间谐波检测的快速自适应离散广义S变换方法

采用传统广义S变换检测间谐波计算量大,不利于信号的实时检测。在此基础上,介绍了一种改进的快速自适应离散广义S变换方法来检测间谐波。首先,利用快速傅里叶变换估计信号间谐波频率;其次,应用折叠窗解决由于信号局部离散化引起的混叠,并通过自适应选择窗函数参数,达到缩小频域分析范围、大幅度节省分析计算时间、获得更加可靠的时频信号和提高时频能量集中度的目的。上述措施能有效抑制谐波、间谐波及噪声之间的相互干扰,提高信号间谐波参数及时间定位的估计精度。最后,对含稳态和动态谐波、间谐波的电气信号的分析结果验证了所提方法的有效性。     

基于广义双曲S变换的快速谐波检测算法

S变换凭借其优良的时频特性已应用到电力系统的谐波检测分析中,但仍存在检测精度不高、计算量大以及检测结果易受噪声影响的缺陷。为解决S变换存在的问题,对广义S变换中的HS变换进行了改进,提出了广义双曲S变换,并结合不完全S变换的思想,提出一种基于广义双曲S变换的快速谐波检测算法,该算法首先根据信号功率谱包络的动态测度检测出各次谐波的谐波次数,然后仅针对谐波对应的主要频率点进行广义双曲S变换,通过提取变换所得的双曲S复数矩阵中的特征量确定谐波的幅值、相位等信息。仿真结果表明,该方法能够快速检测出稳态或暂态谐波信号的谐波次数以及信号中各次谐波的具体参数,检测的精确度高,实时性好,而且对噪声的敏感度大大降低,为算法的实际应用奠定了良好基础。     

基于CEEMD与排列熵相结合的谐波检测方法研究

为消除基于互补集合经验模态分解（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD）的谐波检测法易受到迭代次数与辅助白噪声的干扰而产生虚假分量与模态混叠等问题,以及CEEMD方法在检测噪声背景下的谐波信号精度不高的缺陷,提出一种基于排列熵（Permutation Entropy,PE）算法与CEEMD相结合的PE-CEEMD谐波检测方法。首先对谐波信号进行互补集合经验模态分解,得到若干频率由高到低排列的固有模态函数（Intrinsic Mode-Function,IMF）,利用排列熵算法快速选定随机性较大的噪声分量进行剔除,对剩余信号再进行CEEMD分解。仿真实验数据表明,相较于CEEMD方法,PE-CEEMD方法能够较好地克服模态混叠与虚假分量等问题,并且针对复杂谐波信号的各次谐波频率成分与幅值的检测精度分别提高了4.424%与9.3%。     

一种基于离散小波变换的谐波分析方法

在离散小波变换的基础上,结合加窗插值FFT,提出了一种组合式谐波分析算法。该算法先用加窗插值FFT计算基波频率,然后对加窗信号进行频率调制,将谐波分量变换成直流或近似直流分量。用离散小波变换分离出这些分量后用于计算谐波幅值和相位。计算机仿真和实验结果表明,该算法可在高噪声污染情况下,准确计算谐波参数,尤其谐波相位角。DSP评估板上的实现证明了该算法可用于实时谐波分析。     

基于改进复调制细化法和加窗插值快速傅里叶变换的电力系统谐波分析

当遇到含有频率接近成份的谐波信号时,加窗插值傅里叶变换(fast Fourie transform,FFT)等传统的谐波分析方法不能准确地进行分析。文章采用基于复解析带通滤波器的复调制细化法对频率接近的谐波成份进行细化分析,然后再用加窗插值FFT分析其他频率成份。与直接使用加窗插值FFT法对比的仿真分析表明,该方法能够以较高的频率分辨率分析出频率较接近的谐波成份。     

基于广义S变换模时频矩阵的局部放电特高频信号去噪方法

为有效抑制局部放电特高频信号中的噪声干扰,提出一种基于广义S变换模时频矩阵的去噪方法。基于二维模时频矩阵,采用区域最大能量法提取周期性窄带干扰的特征量,并通过矩阵逆向分离将其去除;采用奇异值分解去噪方法抑制信号中的高斯白噪声。使用该方法对仿真信号和实验室实测信号进行去噪处理,并与传统方法去噪结果进行对比。结果表明,所提方法能有效抑制局部放电信号特高频信号中的噪声,同时更好地保留了原始局部放电信号特征。对现场实测信号进行去噪处理,与传统方法相比,该方法具有较高的噪声抑制比和较低的幅值衰减比,可以有效提取局部放电超高频信号。     

双向牛顿插值的电力系统谐波分析方法

在电力系统谐波分析的过程中,由于非同步采样使信号在进行FFT变换的过程中产生频谱泄露和频谱混叠,分析精度大大降低。现有的加窗FFT谐波分析方法虽然能在一定程度上抑制频谱泄露,但存在插值修正公式复杂、不同频率成分检测互相干扰的缺点。提出了一种基于双向牛顿插值同步化采样序列的电力系统谐波检测方法。在非同步采样情况下,利用正向牛顿插值计算得到信号基波的周期,然后根据计算所得周期设置新的插值点,再利用反向牛顿插值得到该处的信号幅值,使得调整后的采样序列近似于同步采样情况下获得的采样序列,从而减小傅里叶分析时的频谱泄漏。仿真结果表明,该方法能够很好的解决频谱泄露的问题,相较于经典窗函数插值谐波分析方法,具有较高的谐波检测精度。     

基于高倍过采样与加窗插值FFT的电力谐波分析

为提高谐波分析精度,分析了信号加窗引起的信噪比损失以及AD转换产生的量化误差,阐述了过采样技术提高信噪比的原理。在此基础上,提出了基于高倍过采样和加窗插值快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)的谐波分析方法。该方法充分利用AD转换器的潜力,以尽量高的采样速率进行AD采样,同时通过均值滤波避免高倍过采样引起的采样数据量激增问题。详细研究了所提谐波分析方法对信号中谐波分量幅值和相位的影响,并给出了简洁实用的谐波幅值和相位校正方法。仿真表明,所提方法可在不增加系统成本的前提下改善加窗插值FFT的抗噪声能力,提高谐波分析精度。     

干式空心电抗器匝间短路故障在线监测技术

首先分析了干式空心电抗器匝间短路故障模型,在此基础上提出一种基于功角变化的电抗器匝间绝缘故障在线监测方法,功角测量的精度是实现该方法的关键要素。通过比较快速傅里叶变换法、汉宁窗插值快速傅里叶变换法和汉宁窗插值改进基波相位分离法的误差,分析了频率波动和谐波干扰对功角测量的影响。此外,设计了一种由监测装置、干式空心电抗器智能电子设备(IED)和专家软件组成的电抗器匝间绝缘故障在线监测系统。实验结果表明,汉宁窗插值改进基波相位分离法优于快速傅里叶变换法和汉宁窗插值快速傅里叶变换法,且该监测系统可有效地检测出干式空心电抗器匝间短路故障。     

CEEMD在电能质量扰动检测中的应用

为了解决总体平均经验模态分解(EEMD)处理非平稳、非线性信号的不足,提出了一种基于完全经验模态分解(CEEMD)的电能质量扰动检测新方法。首先采用CEEMD对含噪的电能质量扰动信号进行分解得到固有模态函数,并对固有模态函数进行Hilbert变换检测出瞬时幅值和瞬时相位特征参数。对所得瞬时幅值求取二阶导数得到模极大值点,提高了通过模极大值点定位扰动时刻的准确性。针对高频复合扰动采取两次CEEMD分解方法去除噪声与虚假分量有效提取出扰动成分,针对稳态扰动提出先去除谐波再提取闪变包络的检测方法。并通过Matlab仿真实验以及依托交流调压器负载实验和三电平实验平台的实测数据,验证了该方法既可以对未知扰动信号进行辨识区分,也可以确定电能质量扰动的时刻、类型、频率和幅值等特征参数。     

基于Nuttall窗插值FFT的谐波分析方法

用于电力系统谐波分析的加窗插值FFT算法中,Hanning窗算法运算量小,但测量精度较低,Blackman-Harris窗算法分析精度高,但插值修正公式计算复杂.提出一种基于Nuttall窗插值FFT的谐波分析方法.推导了Nuttall窗的显式插值系数公式,以及谐波的频率、幅值和相位的插值修正公式.通过消除基波对2次谐...