基于卷积窗的电力系统谐波误差估计与数值模拟

研究卷积窗在周期信号高精度谐波分析中的应用,详细分析频谱泄漏效应对测量精度造成的影响.通过数值模拟,比较了四阶卷积窗与其它四项组合余弦窗对谐波参量反演误差的影响.理论分析和数值结果均表明:在电力系统的频偏条件下,使用四阶卷积窗可显著提高谐波参量测量精度.     

基于混合卷积窗三谱线插值的谐波分析方法

快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)在谐波检测分析中被广泛应用,但因非同步采样和非周期截断信号,会产生频谱泄漏和栅栏效应问题,导致谐波测量出现误差。为提高谐波测量的准确度,提出用Hanning窗和Kaiser窗运用卷积运算构成一种新的混合卷积窗函数的三谱线插值FFT的谐波检测方法。仿真结果表明,所提算法与单个窗函数和其他混合卷积窗相比,具有更高的精确度,且旁瓣衰减速度更快,验证了该算法的有效性。     

Hanning自卷积窗及其在谐波分析中的应用

加窗插值FFT算法可以有效降低频谱泄漏和栅栏效应对谐波分析精度的影响.本文提出一种由Hanning窗进行自卷积运算得到的Hanning自卷积窗,分析了卷积阶数对主瓣宽度、旁瓣电平和旁瓣衰减速率的影响,计算了1~4阶Hanning自卷积窗的主瓣、旁瓣性能参数,给出了基于Hanning自卷积窗的双峰插值FFT谐波分析算法.仿真结果表明,Hanning自卷积窗具有优良的频谱抑制性能,基于Hanning自卷积窗的双峰插值FFT算法能有效消除各次谐波间的相互干扰,适合于电力谐波的高精度检测,与已有加窗插值FFT谐波分析算法相比,精度有明显提高,且便于嵌入式系统实现.     

改进加窗插值的电力系统谐波分析方法研究

快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)因其易于嵌入式系统实现而被作为电力系统谐波分析的主要方法,但电力系统谐波分析时很难做到同步采样和整数周期截断,由此造成的频谱泄漏将影响测量结果的准确性.加窗和插值修正算法可改善基于FFT的谐波参数计算的准确度.对(FFT)的泄漏原因进行了分析.通过对卷积窗的谐波理论分析与研究,提出了一种基于三角自卷积窗的加窗改进方法.     

加窗插值FFT的电网谐波分析算法研究

快速傅立叶变换(FFT)在测量电力系统谐波时存在的频谱泄漏问题会产生较大误差,从而影响分析结果。加窗插值算法可以有效减小泄漏,改善谐波幅值、相位测量准确度。选择电力系统中较为常用的Hanning窗和Blackman-Harris窗插值法,通过仿真对算法的精度和复杂性进行比较分析,对算法进行了进一步修正,使得谐波分析结果与实际情况更为接近。     

电力系统谐波分析的多层DFT插值校正法

离散傅里叶变换是对电力系统稳态信号进行频谱分析的最基本数学工具,也是国际电工委员会推荐用于谐波和间谐波测量的变换方法。该方法在分析窗口长度与实际信号周期不符时,各频率成分间会发生频谱干扰,从而产生较大的分析误差。对此,提出一种基于余弦组合窗的多层插值频域校正法,用于电力系统谐波分析。该方法利用旋转调整后各离散谱线的相位特点,通过多层求和计算,使各非关注成分在各关注成分对应谱线上的泄漏影响达到最小,因此,其能够在加窗的基础上,进一步抑制信号间的频谱干扰。仿真算例表明,该方法能够在非整周期采样的条件下实现电力系统谐波信号的高精度测量,也从另一个角度改进了传统的加窗插值算法。     

纳托尔窗改进FFT动态谐波参数估计方法

动态下的谐波参数估计是近年来的研究热门,快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)因其简单且易于嵌入式实现而得到广泛应用,但其参数估计准确度受频谱泄漏和栅栏效应的制约。分析纳托尔(Nuttall)窗的旁瓣特性,建立基于4项5阶Nuttall窗改进FFT的谐波参数估计算法,通过曲线拟合推导信号基波与各次谐波的频率、幅值和相位估计修正公式。仿真结果表明:4项5阶Nuttall窗抑制频谱泄漏效果好,改进FFT算法能对栅栏效应产生的影响进行有效修正,提出的方法能准确跟踪基波频率波动,有效抑制白噪声影响,提高谐波参数估计的准确度。     

基于切比雪夫窗的电力系统谐波/间谐波高精度分析方法

基于离散傅里叶变换的谐波分析方法通常采用加窗插值的方式来减小频谱泄漏和栅栏效应的影响。针对谐波/间谐波及负频率成分对关注频率存在频谱干扰,提出了基于切比雪夫窗的高精度谐波/间谐波分析方法。对信号加切比雪夫窗截断,并采用相位旋转及奇数点插值的方法,求解信号的频率、幅值和相角,极大地抑制了频谱泄漏。对经典谐波信号和电力谐波信号进行了仿真分析,计算结果表明,所提出的方法在谐波/间谐波测量上具有更高的测量精度,并且具有一定的抗噪性。     

一种分数次谐波分析新算法的研究

首先讨论了谐波分析的频谱混叠影响,提出了从时域构造一类新窗函数的谐波分析方法。该类新窗函数构造简便,具有更快的旁瓣衰减速率,能够更好地抑制频谱长泄漏的影响。仿真实验表明,加双汉宁窗时,强谐波信号的幅值相对误差为10-4数量级,相位的绝对误差优于0.003°。弱谐波信号的幅值相对误差可达到3.4%,相位绝对误差为2.4°。上述两种情况下,谐波分析误差都远优于目前的加窗插值谐波分析算法。因而,新窗函数谐波分析方法特别适用于分数次谐波分析,且能提高弱谐波信号的分辨能力和准确度。     

新型窗函数四谱线插值的谐波分析方法

针对在非同步采样及非整周期截断的情况下,采用快速傅里叶变换分析电力谐波时谐波检测精度不够高的问题,提出了一种8阶三角自卷积窗的新型四谱线插值谐波检测算法。首先,分析了不同阶窗的时域和频域特性;然后,分析了四谱线插值算法,并推导出基于新算法的参数估计公式;最后,通过模拟谐波环境进行了算法的仿真实验,并与三谱线插值算法进行对比,其精确度要高于三谱线插值算法。实验结果表明,8阶三角自卷积窗具有旁瓣特性和栅栏效应的明显优势,可以更好地抑制频谱泄漏,并且随着谱线数目的增多,计算精度也有所提高,计算结果误差大多数小于10~(-7),所提出的算法可以更准确地计算每个谐波的参数。     

基于卷积窗的电力系统谐波理论分析与算法

研究卷积窗在电力系统高精度谐波分析中的应用,并将卷积窗与现有的著名窗函数进行比较.结果表明:与具有相同主瓣宽度的其它窗函数相比,当采样同步误差较小时,卷积窗具有最小的频谱泄漏效应,因此特别适合于电力系统的高精度谐波分析.由于所提出的方法能够通过实时改变采样间隔来进行频率跟踪,从而保证采样同步误差较小.该加窗算法的特点是测量精度极高、算法简单且适用于频率缓变的周期信号.     

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。     

电力系统高精度频率估计的谱泄漏对消算法

提出基于谱泄漏对消技术的电力系统频率估计方法.该法通过将两段采样起点错开1/4个额定周期的采样信号序列的加窗傅里叶变换将基波的谱泄漏相消,同时也能显著减小其它奇次谐波的谱泄漏对频率测量的影响,从而极为有效地减小因采样不同步及信号畸变而引起的测量误差.由于电力系统频率成分主要为基波分量和小部分奇次谐波,因此该法能够显著地提高频率测量的精度.该法除了估计精度高以外,还具有时滞小和计算量小(只需对采样数据求加权和)等优点,适合于实时高精度频率测量.     

基于改进加窗插值FFT的高精度谐波与间谐波检测算法

大量非线性元件的应用给电力系统带来了大量的整数次和非整数次谐波（称为间谐波）,传统的谐波检测方法——快速傅里叶变换（fast Fourier transform,FFT）算法基于同步采样的方式,不适用于非整数次谐波的检测分析。频谱泄漏现象是由于有限长信号的傅里叶变换与理想傅里叶变换的不同而产生的。为了消除频谱泄漏,提出了基于余弦窗的插值FFT算法,给出了K项余弦窗插值的参数估计通式,并对矩形窗和汉宁窗的插值算法通过实例进行了验证。结果表明,基于汉宁窗的插值算法在基波频率偏离额定值或者大量间谐波存在的情况下,都能在非同步采样下准确地检测出谐波和间谐波的频率、幅值和相角。同时该算法也和其他非同步采样方法进行对比,结果表明,该算法较文献中方法具有精度高、计算复杂度降低的优点。     

The algorithm of interpolating windowed FFT for harmonic analysisof electric power system

The fast Fourier transform (FFT) cannot be directly used in the harmonic analysis of an electric power system because of its higher errors, especially the phase error. This paper discusses the leakage phenomenon of FFT and presents a new amending algorithm, poly-item cosine window interpolation, which is based on the interpolating algorithm proposed by V. Jain and T Grandke. This new algorithm improves the accuracy of the FFT, so it can be applied to the precision analysis for electrical harmonics. The simulation result shows that applying different windows has different effects on the accuracy, and the Blackman-Harris window has the highest accuracy     

二进时间窗FFT谐波检测

电力系统中存在着各种频率的谐波,有工频整数倍的普通谐波,也有非工频整数倍的间谐波,要把电力系统中所有的谐波分量准确地测量出来有一定的困难,为提高谐波分析精度的同时提高谐波最小分辨率,基于传统的FFT谐波分析法,提出二进时间窗的FFT谐波检测算法,该方法充分考虑了计算时间及计算精度。实验结果表明,该方法可以在不明显增加硬件水平的条件下用最短的时间进行分析计算,即能保证谐波测量的精度,又能提高谐波测量的分辨率,对抑制电力系统中日益复杂严重的谐波污染,有一定的推广价值。     

基于采样频率自适应的高精度谐波分析软件算法

采样不同步产生的同步误差是造成频谱泄漏和影响谐波分析准确性、检测精度的重要原因。本文提出一种基于采样频率自适应技术的软件算法，通过采样数据计算得到信号较为准确的实际频率，并根据实际频率动态调整采样的时间间隔，实现采样频率的自适应，从而减少同步误差，降低频谱泄漏的影响。该软件算法实现简单，精度较高，对于频率变化较缓慢的电力信号能够明显地提高测量精度。仿真结果验证了算法的特性，给电力系统高精度谐波分析提供了一种有效的方法。     

用于电力系统谐波分析的加窗插值FFT算法研究

分析了传统傅利叶算法的误差原因 ,提出了运用加窗减少泄漏误差、通过插值算法限制栅栏效应的方法。与以往加窗插值法不同的是 :利用卡当公式 (Cardan)推导出 3、4项窗的一般求解公式。用此法仿真计算电网信号的结果表明 :对于频率和幅值 ,各种窗具有很高的精度 ;4项窗所得相位误差较大。综合考虑频率、幅值和相位 3个因素 ,则用 3项窗精度最高 ,其旁瓣最小衰减达到 5 9 7dB ,满足电力系统谐波分析的需要。     

应用于电力谐波分析的改进插值算法

频谱泄漏是加窗插值傅里叶变换算法测量误差的主要来源,可通过加高阶窗抑制误差,但二次谐波及其他弱谐波的估计精度仍难显著提升,且带来复杂的频谱表达式和频率分辨率的损失。针对上述问题,提出一种改进插值算法。通过加低阶的sine窗函数,将传统离散傅里叶变换(DFT)平移1/2个谱线间隔到Odd-DFT域插值修正。利用相对频偏在所求谐波分量上减去其他分量的长程谱泄漏干扰之和,再进行插值修正,获得更精确的相对频偏。循环迭代若干次,用于抑制频谱泄漏对估计精度的影响。推导了修正公式,给出了算法流程,在不同环境下进行仿真分析,得出合理的迭代次数。研究结果表明,该算法的测量精度较传统加窗方法更高,并且弱谐波的估计精度得到提升,所需的采样时窗更少,提高了测量精度,满足电网测量的需要。