基于三角自卷积窗的介损角高精度测量算法

采用快速傅里叶变换(FFT)进行介损角测量时,非同步采样所引起的频谱泄漏造成介损角测量误差较大.为减小这类误差,本文提出了一种基于三角自卷积窗的插值FFT介损角测量方法.三角自卷积窗旁瓣下降快,能有效减少频谱泄漏对介损角测量的影响.采用三角自卷积窗对电压、电流信号进行加权,再运用插值FFT算法求解信号相位参数,可得到较高精度的介损角测量值.对基波频率波动、介损真值变化和谐波注入比例变化等情况下的介损角仿真实验验证了本文算法的准确性和有效性.     

基于3δ滤波的介损角算法

脉冲噪声的干扰、信号频率偏离正常值导致的频谱泄漏和栅栏效应会给介损角测量造成误差。为此,提出了一种能有效抑制脉冲噪声和非整周期采样给介损角测量造成误差的算法:用3δ算法抑制电压和泄漏电流信号中的脉冲噪声;对处理后的信号使用改进的基波相位分离法计算介损角,能高精度获得介损角、且计算量较小。对频率为50.5Hz、含有脉冲干扰的电容型设备的电压和泄漏电流信号的计算结果表明:无论是滤波前后,改进基波相位分离法较之DFT算法均具有更高精度;两者滤波都具有一定的效果,滤波使改进的基波相位分离法400次计算所得误差的绝对值的最大值、绝对值的均值和均值分别从0.01990、0.00412和-0.00026rad减少到0.01464、0.00327和0.00006rad。从而验证了该方法能抑制脉冲噪声和非整周期采样给介损角测量带来的误差。     

基于相关Blackman窗的FFT介损角测量算法

在高压电气设备介损角在线监测中,由于存在工频周期信号的非同步采样和截断现象,从而造成利用FFT算法计算介损角产生较大的误差。本文分析了非同步采样造成的FFT算法的泄漏效应,提出了一种基于相关Blackman窗的FFT介损角测量算法。该方法采用相关Blackman窗对系统电流与电压信号进行加权,然后利用频谱相位差校正法进行频谱校正以获得基波相位,最后根据电流与电压的基波相位差来计算出介损角。仿真结果表明该算法有效地克服了非同步采样和截断造成的介损角测量误差,并且能够大大降低信号频率波动、高次谐波对介损角测量精度的影响。     

基于Hanning卷积窗的DFT介质损耗角测量算法

在高压电气设备介质损耗角在线监测中,DFT算法用于介质损耗角(介损角)测量时,系统频率的波动所造成的非同步采样将会产生泄露效应,从而会影响介损角测量精度。文章详细地分析了DFT算法非同步采样造成的泄露效应,提出了一种基于Hanning卷积窗的DFT介质损耗角测量算法。该算法采用Hanning卷积窗对电流和电压信号进行加权,利用频谱相位差校正法进行频谱校正以获得基波相位,根据电流与电压的基波相位差计算出介损角。通过仿真给出了该算法在电压频率波动和白噪声变化时计算所得介损角的变化情况,通过分析验证了该算法的有效性。     

五点加权FFT介质损耗角测量算法的研究

电气设备绝缘介质损耗角(介损角)的实时检测,可以为设备的绝缘监测提供可靠依据。采用FFT算法进行介损角测量时,因非同步采样会造成频谱泄漏,从而影响介质损耗角的测量精度。笔者分析了FFT算法的频谱泄漏效应,在此基础上采用了5点加权FFT算法实现对介损角的检测。该算法对信号傅里叶变换后所得序列中5个点进行加权运算,从而减小了频谱泄漏误差,提高了介损角的测量精度。通过仿真给出了该算法在频率波动、3次谐波变化、采样频率变化、采样点数变化、直流分量变化、介损角理论值变化、初始相角变化及白噪声变化时计算所得介损角的变化情况,验证了该算法的有效性。     

三谱线插值FFT算法在介损测量中的理论与仿真研究

运用基于传统FFT的谐波分析法进行介损测量时难以满足同步采样和整周期截断,造成的频谱泄漏将影响介损测量精度。引入了一种加窗插值傅里叶变换算法进行介损测量。通过分析加窗信号傅里叶变换的频域表达式,利用谐波频点附近的3根离散频谱的幅值确定谐波谱线的准确位置,进而得到谐波的频率、幅值和相位。仿真结果表明,应用三谱线插值修正算法具有很高的计算准确度,进而验证了该算法的有效性与实用性。     

基于改进基波相位分离法的介质损耗角测量

基波相位分离法计算量少、需要的采样时间短、计算结果精确度高,是介损角测量的有效算法。介绍了该算法的原理,提出了基于梯形插值积分的改进算法,用仿真和实验验证了改进算法的有效性。同时对改进算法计算误差随信号频率、采样频率、量化位数、介损角真实值、3次谐波、直流分量等参数变化的情况进行了仿真分析,所得结论对该算法在介损角测量中的应用有一定的参考意义。     

基于三角自卷积窗的介损角测量算法及应用

非同步采样条件下采用快速傅里叶变换(FFT)进行介损角测量时,频谱泄漏和栅栏效应造成的误差较大。本文提出了一种基于三角自卷积窗频谱相位差校正的介损角测量算法,介绍了其在高压电容型设备绝缘在线监测系统中的应用。三角自卷积窗具有良好的旁瓣性能,采用三角自卷积窗对信号进行加权能有效减少频谱泄漏对介损角测量的影响;基于三角自卷积窗的频谱校正算法不需求解高次方程,计算量小。在非同步采样情况下,通过对基波频率波动、采样频率变化、介损角真值变化、白噪声影响、谐波变化等情况下的介损角仿真测量实验和实际应用验证了本文算法的准确性和有效性。     

基于加窗插值谐波分析法的容性设备介损角测量研究

谐波分析法是容性设备介损角在线提取的常用方法,而谐波分析法的基础——离散傅里叶变换(DFT)存在的频谱泄露和栅栏效应会影响介损角测量的效果。本文通过对不同窗函数数谱分析及比选的基础上,提出了基于汉宁窗插值算法的容性设备介损角提取方法。首先获取电压、电流信号离散序列,求取汉宁窗修正式,并修正基波频率,然后求取修正后的电压电流相角,最后公式计算求出介质损耗角。通过仿真验证,表明了该算法具有较高精度且稳定性较好,对于基波频率波动、采样频率变化及白噪声均有较好的测量效果。     

存在脉冲噪声情况下的介损角算法

脉冲干扰是影响介损角测量精确度的重要因素之一,对含有脉冲噪声的电压和泄漏电流信号必须使用滤波方法进行抑制。采用53H算法抑制采样所得电压和电流信号中的脉冲噪声。对滤波前后的信号分别使用了相关函数法、高阶正弦拟合法、加汉宁窗插值算法、谱泄漏对消算法、改进基波相位分离法和改进修正理想采样频率法计算介损角,发现各种算法对滤波后信号的计算结果均要比滤波前信号使用对应算法具有更高的精确度;无论是对滤波前信号还是滤波后信号改进基波相位分离法和改进修正理想采样频率法均具有更高的精确度。同时分析了53H算法的相关参数对算法精确度的影响。对信号使用53H算法滤波后,使用改进基波相位分离法和改进修正理想采样频率法能有效提高在脉冲情况下介损角测量的精确度。     

用加Hanning窗插值高阶正弦拟合法测介损角

电力系统频率偏离50Hz时常规的傅立叶变换用于频谱分析时易产生频谱泄漏和栅栏效应,使介损角计算产生误差。高阶正弦拟合法以信号的基波频率、谐波幅值和相角作为变量对信号进行拟合,该法能有效减轻谐波存在和频率波动的影响,精确测量电气设备的介损角。高阶正弦拟合法的关键是最小二乘的计算,通常使用傅立叶变换结果作为最小二乘法的初始值,当频率偏离50Hz较多时,傅立叶变换结果与谐波分析的真实值相差较大,将其作为初值的最小二乘计算量大,影响了高阶正弦拟合法的实时性。加Hanning窗插值谐波分析法通过加窗和插值能有效减轻频率偏离50Hz时的频谱泄漏和栅栏效应,且有快速算法较之傅立叶变换增加的计算量很少。为提高高阶正弦拟合法计算介损角时的实时性,将加Hanning窗插值谐波分析法的结果作为高阶正弦拟合法的初始值,所得初始值与精确值的差值减少,最小二乘法的迭代次数从2次减到1次,容性设备仿真信号的计算时间从约0.82ms减到约0.45ms,结果表明所提出的方法能有效减少介损角的计算时间,提高介损角测量的实时性。     

基于同步监测和深度学习的电容器介损角辨识

电容器在线监测系统中,不同位置监测装置受导线电流的干扰不同,因此工程中使用谐波分析法计算介损角存在不稳定问题。该文提出了一种基于同步监测和深度学习的电容器介损角辨识方法。首先给出了电容器电流、电压信号无线同步监测方法,以及用于深度学习的介损角表示信号Dδ(t)的计算过程。然后仿真验证方法的有效性并与基于加汉宁窗的谐波分析法进行比较。最后对深度神经网络隐含层进行了可视化分析,结果显示,该方法的正确率主要受噪声、谐波幅值比、介损角变化量等影响,且在谐波幅值比小于10%的情况下,辨识结果受频率偏移、谐波与基波相角差的影响较小。     

基于DSP的容性设备介质损耗因数在线监测方法

介绍了电容型设备介质损耗因数在线监测的原理以及监测系统的组成，分析了测量结果的误差来源以及提高测量精度的方法，以谐波分析法为基础，采用基于DSP的跟踪频率变化交流同步采样技术，确保每个周期采样128个点，用快速傅里叶变换(FFT)求出电压、电流信号基波傅里叶系数，通过RS-485总线传给上层变电站信息管理系统。考虑到FFT的泄漏效应和栅栏效应，采用加多项余弦窗算法对FFT进行修正，提高其准确性。     

基于Nuttall窗三谱线插值的介损角测量方法

采用FFT谐波分析方法进行介质损耗角测量时,由于非同步采样会导致频谱泄露和栅栏效应,给介质损失角测量带来较大误差。为提高介损测量精度,文中提出基于Nuttall窗的三谱线插值介损测量方法。通过加Nuttall窗进行FFT得到离散序列,由三谱线插值进行频谱校正得到电压电流基波相位,根据两者相位差来计算介质损耗角。在基波频率波动、三次谐波含量变化、白噪音存在和采样点数变化的情况下测量介损角。仿真分析结果表明,Nuttall窗具有良好的旁瓣性能,能更好抑制频谱泄露,减小测量误差,所提方法测量介质损耗角时具有较高计算精度。     

基于加汉宁窗插值的谐波分析法用于介损角测量的分析

加汉宁窗插值的谐波分析法可减轻非同步采样对介质损耗角（简称介损角）测量的影响,且实现容易、计算速度快,是一种非常有应用前景的介损角计算方法。为更好地将该方法应用于介损角测量,有必要将该方法在信号成分及测量参数变化情况下计算所得介损角的误差变化情况进行分析。文中分析了该算法的原理,通过仿真给出了该算法的计算速度及在频率波动、谐波变化、直流分量变化、采样频率变化、A／D量化位数变化、采样点数变化、介损角真实值变化、白噪声及脉冲噪声变化时计算所得介损角误差的变化情况,并进行了分析。     

电器试验选相合闸自适应控制技术及其实现

结合高低压电器试验和研究中对选相合闸装置的实际需求,研究了跟踪输入电压信号频率的选相合闸自适应控制技术,即通过快速傅里叶算法得到输入电压的频率和初相位,并根据待合闸相位输出控制信号。系统设计了以ARM微处理器为控制核心的硬件电路,主要包括ARM中央控制单元、信号调理电路、隔离与电力开关模块、触摸屏等部分。分析了选相合闸装置在检测和数据处理方面产生误差的原因,并给出了解决办法。试验结果表明:选相合闸控制装置工作可靠,实际选相误差小于±1°,有一定的应用参考价值。     

加Blackman-Harris窗插值算法仿真介损角测量

为了更好地将加布莱克曼-哈里斯(Blackman-Harris)窗插值谐波分析法用于介损角测量,仿真分析了该算法及其在信号频率、3次谐波、直流分量、采样频率、A/D量化位数、采样时间长度、介损角真实值、白噪声及脉冲噪声变化时计算所得介损角误差的变化。仿真结果表明,频率波动时算法误差很小且稳定;算法随3次谐波分量的增加误差有很微小的增加;算法随直流分量的增加变化不显著;算法随A/D量化位数的增加误差减少,≥10位的量化位数能满足精度要求;随采样频率的增加误差稍有下降,但趋势不明显;随采样长度增加误差减少,0.1s的采样时间长度足够;介损角误差与真实值的关系不大;随白噪声和脉冲噪声含量的减少误差减少,对白噪声和脉冲噪声信噪比约80 dB能满足要求。     

信号的取样方式对介质损耗角测量的影响

分析了非整周期采样时介质损耗角(介损角)测量容易导致较大误差的问题,指出了电压和电流信号的取样方式对介损角测量的准确性有很大影响.如果信号中仅存在基波且传感器采集所得电压和电流信号同相位时,则非整周期采样的频谱泄漏和栅栏效应给介损角计算导致的误差将完全抵消,理论上介损角测量不会因为非整周期采样导致误差.仿真表明,在实际取样时若选择合适的传感器,直接使用DFT算法,即使非整周期采样严重时误差仍然很小,误差绝对值的最大值小于4×10-5 rad(设定的介损角0.003 rad)计算误差随设备介损角的增加而增大,介损角增大到0.02 rad时,误差绝对值的最大值约为2×10-4 rad;计算误差与直流分量关系不显著,直流分量在基波分量的10%范围内变化时,误差绝对值的最大值约为4×10-5 rad;计算误差随3次谐波的增加而线性增大,3次谐波分量达到基波分量的20%时,如果使用阻容串联电路模拟电容型设备,误差绝对值的最大值约为7×10-5 rad;如果使用阻容并联等值电路则同样条件下误差约为5×10-5 rad.因此,使用电容型设备末屏串入电容的电流取样方式能有效减少非整周期采样给介损角测量带来的误差.