间谐波参数估计的TLS-ESPRIT算法

文中提出将TLS-ESPRIT法用于间谐波频率检测,该算法同时考虑旋转关系方程两边误差,减少噪声对间谐波检测过程的干扰.首先对由采样信号构造的数据矩阵进行奇异值分解(SVD),结合总体最小二乘法(TLS)求解旋转关系方程,得到间谐波频率,并用最小二乘法(LS)估计幅值和相位.采用截断点法判断异常值进行子空间划分.确定间谐波分量个数,减少计算量,降低噪声影响.仿真结果表明:TLS-ESPRIT法实现过程方便,检测结果直观明了,抗噪能力强,有效提高了低信噪比条件下的间谐波频率检测精度.     

基于加窗插值压缩感知的谐波/间谐波检测方法

针对压缩感知在傅里叶变换基下,对谐波畸变信号进行变换时会产生频谱泄漏和栅栏效应的问题,提出一种基于加窗插值的压缩感知(WI-CS)算法。该算法结合二进制稀疏测量矩阵和六项五阶余弦窗,构造出一种新型窗稀疏测量(WSM)矩阵,经重构得到稀疏向量后,利用四谱线插值修正公式,对谐波间谐波各参数进行精确检测。通过MATLAB仿真,结果表明文章所提方法能够在较少的采样数据下,具有较高的检测效率以及一定的抗噪声能力。     

基于DFT和群组谐波能量回收理论的谐波与间谐波检测算法

采用离散傅里叶变换(DFT)检测含有频率相近的谐波与间谐波的电网信号时,信号的非同步采样会引起频谱泄露和混叠现象,严重影响了检测精度。针对以上问题,提出一种基于DFT和群组谐波能量回收理论的谐波与间谐波检测算法。首先根据DFT对谐波/间谐波的频谱分析结果判别谐波/间谐波分量数。然后基于群组能量回收理论通过频率偏移量自动调整取样窗口的长度,依次对主要谐波/间谐波周围的溃散能量进行迭代收集。最后通过主要谐波/间谐波周围溃散总能量值将其幅值与频率恢复为原貌,即可得到各分量幅值和频率的精确值。Matlab仿真算例表明,该算法能有效减小因频谱泄露而引起的测量误差,准确测量出邻近谐波与间谐波分量的幅值和频率。     

基于TLS-ESPRIT算法和支持向量机的间谐波检测

由于间谐波具有在频域广泛分布、幅值相对于基波和谐波较小、周期难以确定等特点,因此间谐波的检测难度很高,要求能够尽量限制非同步采样对检测精度的影响。现代谱估计算法由于对同步采样没有要求,频率分辨率高等特点被广泛地用于电力系统谐波与间谐波检测中,由于其只能准确的估计信号的频率,不能很好的估计信号的幅值和相位,在实际应用中受到很大限制,而支持向量机如果要准确的估计信号的频率、幅值和相位,计算量很大。基于以上特点,将支持向量机(SVM)与总体最小二乘旋转不变(TLS-ESPRIT)算法结合起来,先用TLS-ESPRIT算法准确估计信号频率分量,再用支持向量机方法估计信号的幅值和相位,通过三个算例分别讨论了该方法在相邻信号、多信号等情况下的检测情况,证明该方法切实可行,能准确检测出间谐波的各种参数,并且比单独使用支持向量机计算量小。     

基于AR谱估计和频谱分析的间谐波检测方法

自回归(Autoregressive,AR)谱估计方法频率分辨率高,但不易对间谐波幅值和相位实现精确计算;基于DFT的频谱分析方法能在辨识出各分量频率的基础上计算得到高精度的间谐波参数,但频率分辨率低。为此提出了一种结合这2种方法优势的算法来检测间谐波。首先采用基于最优窗加权修正的Burg算法估计出信号所含分量的大致频率,然后结合软件同步采样后的FFT频谱来分析计算各分量参数。同步采样时基波和谐波无泄漏,可以根据同步采样FFT谱线中只与间谐波有关的谱线来计算间谐波,此时间谐波谱线之间的相互干扰可通过利用间谐波谱线求解与间谐波参数有关的方程组来克服。最后对间谐波所靠近的基波和谐波谱线进行修正,就能保证谐波和间谐波参数精度都较高。实验证明,这种基于AR谱估计和频谱分析的间谐波检测方法能在分辨率和精度上得到兼顾。     

改进汉明Burg和稳健支持向量机的间谐波检测

间谐波具有非线性、随机性及非平稳性等特点,在实时检测中具有一定困难。为精确检测出所含间谐波分量,文中先利用改进汉明Burg算法检测间谐波的频率,该算法按二阶预测误差输出功率最小原则求解一、二阶系数,求高阶系数时进行汉明加权,选取阶次时引入控制参数;再用稳健支持向量机法校正检测出的频率分量,并获得其幅值和相位。仿真结果表明,该算法检测频率时,减弱了谱峰偏移度且不易出现谱线分裂,低信噪比时不会出现谱峰消失现象,提高了频率检测精度;用稳健支持向量机法校正频率可精确得出间谐波的频率、幅值和相位,且计算量小。     

基于多项式逼近的单峰谱线插值算法在间谐波分析中的应用

快速傅里叶变换在非同步采样和非整数周期截断的情况下存在较大误差,无法获得较精确的间谐波参数值。现有单峰谱线插值算法可以提高间谐波频率、相位和幅值的计算精度,但修正公式计算复杂,影响检测精度。为此,文章提出了一种基于多项式逼近的单峰谱线插值算法,利用距间谐波频点最近的单根离散频谱幅值估计出待求间谐波的幅值,并利用多项式逼近方法推导出幅值、频率及相位的修正公式,基于该方法,推导了一些常用窗函数的修正公式。通过与现有单峰和双峰谱线插值算法在噪声情况下的仿真比较,证明了该方法易于实现,能有效减小估计偏差,提高数据检测精度。     

邻近基波/谐波的间谐波检测算法

新能源大规模并网所引发的低频振荡,其频率分量通常可表现为一个低频信号对基波/谐波信号的调制,也即电力信号中会出现关于基波/谐波对称的邻近间谐波对。在使用离散傅里叶变换(DFT)对这类间谐波进行检测时,频域间的主瓣干扰会影响间谐波参数的准确估计。该文以单峰谱线插值算法为例,分析了传统插值算法在谐波和间谐波发生主瓣干扰时检测失效的原因,并提出了一种多分量频谱叠加算法对邻近基波/谐波的单个间谐波及间谐波对进行分析。首先根据信号DFT后紧邻基波/谐波的间谐波谱线的幅值特性,判别邻近基波/谐波的间谐波分量数;然后将间谐波的频谱按其频率分量数进行矢量叠加,并用紧邻基波/谐波的间谐波谱线构建谱线方程组得到其频率估计值;根据估计出的频率利用窗谱函数构建的关联矩阵求解其幅值和相位。仿真和工程实测分析表明,该方法能有效抑制由主瓣干扰引起的检测误差,在不增加采样数据长度的条件下准确检测出邻近基波或谐波的间谐波。     

基于空间谱估计技术的间谐波小波检测算法

针对傅里叶算法检测间谐波时存在频谱泄漏和栅栏效应而导致检测精度不理想的问题,提出一种基于空间谱技术与连续小波变换相结合的间谐波检测算法.算法首先采用总体最小二乘-旋转不变子空间方法计算出谐波和间谐波分量的频率,再根据得到的频率确定连续小波变换的尺度因子,最后选择CMW小波对信号进行分解,由分解系数计算出各次间谐波分量的幅值和相位.仿真结果表明,该算法与傅里叶算法相比,不存在频谱泄漏和栅栏效应,有效提高了检测精度.     

一种高精度的电网谐波/间谐波检测的组合优化算法

为了提高电能质量,准确测量电网中的谐波和间谐波频率、幅度和相位,给出一种高精度的电网谐波和间谐波检测的组合优化算法。首先,利用双窗全相位快速傅里叶变换时移相位差频谱校正法,检测出谐波和间谐波的频率值;再构建谐波和间谐波信号幅值和相角参数的目标函数,设定初始值和迭代精度,由拟牛顿优化算法对目标函数进行迭代运算,检测出相应的谐波和间谐波信号的幅值和相位角。利用该方法对复杂间谐波信号进行检测,仿真实验结果表明,基于双窗全相位快速傅里叶变换时移相位差频谱校正法和拟牛顿法的组合算法实现了间谐波幅值、频率和相位三个特征的较高精度检测。且该算法具有较高的抗噪声干扰能力。     

基于DFT的电力系统频率及谐波精确算法

频率是电力系统运行特性评估中最重要的参数之一。传统频率测量算法存在不同程度的误差,而它所带来的频谱泄露则影响谐波测量的精度。提出基于离散傅里叶变换（DFT）的改进测频算法,该算法利用相隔半个周波的3组信号数据求取2个修正系数,分别对相邻两个周波的相角进行修正,再通过其相角差求得实际频率。在此基础上,通过实时修正采样频率实现同步采样,从而精确进行谐波分析。4种不同情况的仿真实验结果表明算法具有较好的频率跟踪效果和谐波测量精度。     

基于Fast-ICA和对称正交化的谐波检测

提出一种基于Fast-ICA和对称正交化的电能质量谐波检测方法。在简要介绍独立成分分析方法的基础上,把多次谐波信号看作多个独立成分的线性组合,采用基于负熵极大独立性准则的Fast-ICA算法实现一个独立成分的估计。再利用对称正交化方法实现多个独立成分的并行估计,分别分离出基波信号、各次谐波信号和噪声信号,以实现对谐波的检测。仿真结果表明,该方法可较准确地检测出各次谐波成分的频率和幅值且对噪声不敏感,与基于渐进正交化的Fast-ICA算法相比,该方法具有更高的检测精度和更快的收敛速度。     

高精度插值FFT谐波分析

分析了插值快速傅里叶变换(IFFT)产生误差的原因,说明了信号的相角会对IFFT分析结果产生较大误差,指出不能直接把针对复信号的算法套用于实信号。针对这一产生误差的原因,提出一种高精度的IFFT算法,以快速傅里叶变换(FFT)为基础,对FFT分析的频谱进行修正计算,从而得到较精确的计算值。该算法利用FFT中实用的信息,并充分考虑了实信号和复信号频谱的区别,采用一系列的数学变换,可以有效克服信号相角的影响,在不明显增加计算时间的同时,提高谐波分析的精度。该算法无需采用复杂的迭代方法,对数据采样也无特殊要求,故对硬件部分要求不高,易于应用。算法的分析结果可以得到实信号中谐波精确的幅值、相角及频率。实例计算结果证实了该算法的准确性,计算精度比传统的IFFT有了显著提高。     

基于神经网络的电力系统高精度频率谐波分析

加窗插值 FFT 算法是电力谐波分析常用的高精度算法，但在严重非同步采样情况下，其谐波分析精度有限。该文提出一种基于神经网络的高精度电力系统频率谐波分析算法。采样频率不能与实际基波频率同步时，该算法通过对与基波频率、谐波幅值及相位等相关参数进行更新，当神经网络收敛时，可以获得高精度的谐波分析结果。仿真结果表明，当基波频率在40~60Hz范围变化时，电力系统基波频率、基波和谐波幅值和相位的分析精度超过99.999 999 999%。     

基于Blackman自乘-卷积窗的FFT谐波检测算法

电网中存在的大量谐波严重影响着电力系统的安全稳定运行,快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)算法被广泛应用于电网谐波的检测,由于存在频谱泄漏和栅栏效应导致谐波参数检测的误差较大,通过加窗函数和插值算法可以提高FFT算法的精度。对窗函数进行自乘和卷积运算可以改善旁瓣性能,以Blackman窗作为母窗,进行自乘和卷积运算,提出了Blackman自乘-卷积窗,该窗函数具有较优的主瓣和旁瓣性能。结合三谱线插值算法,推导出频率、幅值、相位的插值修正公式。采用Blackman自乘-卷积窗和其他余弦窗对含弱幅值信号的复杂信号进行对比仿真,验证了Blackman自乘-卷积窗三谱线插值算法在检测弱幅值信号时依然具有很高的精度,对含白噪声的信号进行仿真,验证了该算法对谐波信号参数检测的相对误差较小,抗干扰能力强。     

基于特征值分解和快速独立分量分析的谐波/间谐波检测方法

针对电力系统谐波污染问题,提出了基于特征值分解和快速独立分量分析(FastICA)的谐波/间谐波检测算法。该方法在不需要任何先验知识的情况下,将单道电力系统混合信号通过时间延迟构造出多道观测信号,对其自相关函数进行特征值分解确定原谐波/间谐波信号中源信号频率成分的个数,确定观测信号矩阵的阶数,再利用FastICA算法对谐波/间谐波信号中各个频率成分进行分离提取,借助频谱分析得到各个成分的频率估计。在此基础上,借助最小二乘法对谐波/间谐波信号进行幅值和相位估计。通过仿真实验与其他经典算法比较,充分说明了所提出算法的可行性、准确性和有效性。     

一种基于综合DFT和Prony算法的谐波与间谐波分析方法

针对传统频域谐波测量方法存在的时域分析局限性,提出了一种综合频域(FFT)和时域(Prony)的谐波与间谐波分析方法。首先对谐波与间谐波信号进行离散傅里叶变换(DFT),获取信号的频谱范围,据此选择Prony算法的采样率,并依据信噪比选取Prony算法的模型阶数。然后基于Prony算法得到信号中各谐波与间谐波分量的频率、幅值、相位和衰减因子。最后基于能量系数筛选得到主导次谐波与间谐波分量,通过基于Prony的数据重构得到主导次分量的时域变化趋势。实测数据分析表明,所提分析方法可以准确得到主导次谐波与间谐波分量的时域指标和变化趋势,实用性较强,为事故准确溯源分析提供了有效手段。     

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。