基于自适应神经网络的谐波分析模型与算法

提出一种周期信号的谐波基函数神经网络模型及基于该模型的谐波分析算法.该算法将基波频率和谐波幅值相位共同作为权值参与学习调整,通过自适应测量原理估计各次谐波参数,算法的收敛性定理为学习率的选择提供了理论依据.对信号存在频率偏差和含有白噪声两种情况分别进行了仿真,结果表明该算法精度高、收敛速度快,适合于非同步采样和短数据下的电力系统谐波分析.     

一种频率自适应延迟周期法的锁相环研究

针对电网中出现频率偏移、三相电压不平衡、谐波和直流分量等问题,提出一种频率自适应锁相环算法,基于延迟周期法滤除电网电压的直流分量和偶次谐波,结合滑动平均滤波器滤除奇次谐波。当电网频率出现少许偏移时,引入实时频率估计反馈,对延迟周期法中的周期和滑动平均滤波的采样窗口时间进行实时矫正,提高谐波消除性能。该方法能够在频率偏移时,一个基波周期内稳定锁住电压的相位和频率。最后,仿真验证了所提算法的有效性和正确性。     

电力信号自适应滤波测量的收敛性

采用非线性系统稳定理论,对电力信号自适应滤波测量法稳定收敛性进行了分析和论证,导出其稳定收敛的约束条件,并给出自适应滤波测量法的设计方法.传统的电力稳态测量算法是开环算法,非频率同步采样和数据扰动时可造成误测.闭环的自适应滤波测量法可分析非频率同步采样、非整次谐波等造成的非周期正弦波采样数据,判别和修正采样失真,准确、可靠地实现电力系统稳态的测量.     

基于准同步序列重构的非稳态电力谐波分析

针对非稳态电力信号傅里叶谐波分析中频谱泄露所导致测量误差较大的问题,提出一种基于准同步序列重构的非稳态电力谐波分析方法。首先在频域上对原始采样信号进行50 Hz的频移,经过sinc滤波器滤除谐波分量,采用移频角差法求得基波频率偏移量;依据计算的基波频率,再通过三次B样条插值重构原始采样信号;最后利用全相位FFT有较优抑制频谱泄露的性能,对重构后的准同步序列进行谐波分析,确定每一个谐波成分参数,实现谐波参数的准确测量。试验表明,该算法能有效检测非稳态信号的基波频率大小,实现非稳态下电力谐波信号的高精度检测,实验平台验证了方案的可行性。     

基于改进VMD去噪的Prony-GSO联合谐波检测方法

针对传统Prony谐波检测方法在噪声条件下存在局限性,文章提出了一种能够在较大噪声条件下准确进行谐波检测的方法。通过对采样信号进行自适应的VMD分解,利用平均周期能量进行噪声模态的选择并予以剔除,将剩余模态重组后得到适合Prony算法的平稳信号,然后对平稳信号进行Prony谐波分析得到初步的谐波特征信息,最后对谐波特征信息进行循环筛选与GSO寻优,得到最终的谐波与间谐波特征信息。利用该方法进行谐波检测仿真实验,仿真结果表明,该方法有效提高了Prony算法在较大噪声条件下的辨识准确度,具有自适应性,能够自动筛选真实频率成分,具有高效、精确的优点。     

小波包变换在风电场谐波分析中的应用

含有变频器的风力发电机组在并网发电时会给电力系统注入时变谐波.快速傅里叶变换(FFT)是目前谐波分析的主要方法,但是它不适合处理非平稳时变信号.提出利用小波包变换(WPT)的方法对电流信号进行分析.基于Daubechies小波,采用适当的采集频率和小波包分解树,使谐波频率落在小波包频带并利用其小波包系数重构出各次谐波.可以实现信号频带的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性,还具有分辨非平稳时变谐波的能力.仿真结果显示小波包变换的谐波分析能力更好,能根据要求分离任意次谐波.     

基于自适应最优核时频分布理论的间谐波分析新方法

间谐波是非整数倍基波频率的谐波信号,对电网的危害日益严重,因此,准确地分析间谐波的特征对电力系统具有十分重要的意义。提出一种基于自适应最优核时频分布理论的间谐波分析新方法。自适应最优核时频分布理论是一种现代信号处理方法,它是采用非线性变换处理非平稳信号的时频分析方法。文章首先对信号求取模糊函数,并在模糊域采用自适应最优高斯核函数来抑制交叉项,然后求模糊函数的二维傅里叶变换,从而得到仅有自项分量的时频分布。该法用于多分量、时变的含有间谐波的信号分析,具有很好的时频聚集性,强自适应性和抗噪声性能,且不受交叉项的影响,时间–带宽积几乎可以达到Heisen-berg不确定性原理给出的下界。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于广义S变换突变识别的暂稳态谐波检测方法

为解决谐波分析中经验模态分解(EMD)存在模态混叠现象与加窗插值FFT无法准确检测含暂态分量信号的问题,提出一种基于广义S变换突变识别的谐波检测方法。首先,使用广义S变换得到信号的模时频矩阵,根据模时频矩阵中模值较大频带的能量连续性将信号分为稳态、含暂态分量信号。然后,针对两种信号分别使用加hanning窗三谱线插值FFT和基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的改进HHT计算谐波和间谐波参数。最后,构建稳态、含幅值突变和频率突变信号的验证表明,该方法能自适应判别稳态、含暂态分量信号,对两种信号均能达到较高检测精度,具有较好的实用性。     

基于小波包时-频能量群的非稳态谐波分析

针对电力系统中非稳态谐波的频谱具有一定带宽的特点,提出了一种小波包时-频能量群的谐波分析新方法.该方法对信号进行恰当的小波包分解,使非稳态谐波的频谱落到某个频率子带上,将子带内的频谱作为一个谐波能量群.在谐波能量群的基础上,提出了适合测量非稳态谐波的参数.仿真结果表明,较之FFT谐波分析方法,小波包时-频能量群的谐波分析方法更适合分析谐波电压剧降、指数衰减和正弦调制等这类复杂的非稳态谐波,并且比FFT波分析方法具有更高的准确度.     

基于ADALINE神经网络的电能质量监测终端设计

谐波频谱检测是电能质量监测仪器的核心功能,其检测频谱是进行各种电能质量特征值运算的前提。传统以STFT为检测算法的电能质量终端由于时间窗固定,不具有暂态情况下的谐波分析能力。而诸如小波变换、S变换等算法则由于运算量巨大不利于谐波实时在线监测。针对这种情况,设计了一种以DSP为处理器,基于自适应线性神经网络(ADALINE)的电能质量监测终端。详细介绍信号接口电路、调理电路、PLL倍频电路、AD转换电路的硬件设计,给出了自适应线性神经算法推导和DSP数据处理框图。实验表明,所构建系统在运算量不大的情况下增强了暂态谐波测量能力,同时利用ADALINE误差信号可对电压暂降进行精确时间点定位。     

用时域连续有限冲激响应滤波器进行过零测频的方法

根据时域连续有限冲激响应滤波器的原理设计了短窗窄带带通连续滤波器。该滤波器通过处理输入离散采样信号获得连续信号并抑制谐波噪声，改进了过零测频方法。对含有40%低频和高频谐波的500 kV线路的故障电压进行仿真，试验结果表明当采样数据的窗长为4个工频周期时，该方法的测频误差小于0.05 Hz，且延时仅为2个工频周期，其抗谐波、抗噪声和动态响应特性优于傅氏测频法，能够满足电子式互感器应用环境下实时测频的要求。     

功率因数的实时精确测量方案探讨

在对传统的功率因数测量方法分析的基础上 ,提出了电力系统中的功率因数的基本算法 :即基于工频量的功率因数的求取方法。传统的测量方法 ,没有很好地考虑系统的不对称性所造成的谐波以及非周期分量对功率因数测量的准确性的影响 ,测量精度不够。本文提出的基于DSP技术的功率因数测量方法 ,充分利用DSP的计算功能 ,对电压、电流的采样序列信号 ,先进行带通滤波 ,再进行傅氏滤波 ,基本上消除了非周期分量及各次谐波对功率因数测量的影响 ,得到完全的基于工频的功率因数。前置的数字式软件带通滤波能够弥补常用的硬件低通滤波的缺点 ,能得到工频附近的频带信息 ,该信息再进行傅氏滤波 ,能够得到工频分量的电压、电流 ,从而可以得到基于工频分量的功率因数。     

An analytic method for measuring accurate fundamental frequencycomponents

This paper proposes an analytic method for measuring the accurate fundamental frequency component of a fault current signal distorted with a DC-offset, a characteristic frequency component, and harmonics. The proposed algorithm is composed of four stages: sine filter, linear filter, Prony's method, and measurement. The sine filter and the linear filter eliminate harmonics and the fundamental frequency component, respectively. Then Prony's method is used to estimate the parameters of the DC-offset and the characteristic frequency component. Finally, the fundamental frequency component is measured by compensating the sine-filtered signal with the estimated parameters. The performance evaluation of the proposed method is presented for a-phase to ground faults on a 345 kV 200 km overhead transmission line. The electromagnetic transient program (EMTP) is used to generate fault current signals under different fault locations and fault inception angles. It is shown that the analytic method accurately measures the fundamental frequency component regardless of the characteristic frequency component as well as the DC-offset     

基于改进型二阶广义积分器的同步信号检测

为了满足三相电压在不对称、直流分量及谐波畸变等情况下并网变换器的控制需求,需要准确地检测出电压信号的正序分量、幅值和基波频率。基于双二阶广义积分器锁频环的方法可实现电压在不对称和畸变下同步信号的提取。但当电压信号含有直流分量和多次谐波时,基本的SOGI结构滤波效果不理想,追踪的波形波动比较大,并降低了追踪速度。文中介绍一种改进的SOGI结构,该结构在SOGI的基础上增加求差节点和自适应滤波器,并保留SOGI-FLL的优势。电压的幅值和基波频率能准确快速被检测出来,很好的减小频率跳变后的波动、滤除谐波和消除直流分量。MATLAB仿真结果表明,其改进方法在电压信号不对称、直流分量及多次谐波存在条件下准确地检测出正序分量和基波频率。     

基于特定频带的短时傅里叶分析

短时傅里叶分析(STFT)和小波分析都具有分析暂态谐波的能力,但两者都存在不足之处,STFT需要有一个合适的窗才能有满意的分析效果,小波分析不能得到单个的谐波频率和幅值。文中通过比较STFT和小波分析在电力系统暂态信号分析中的优缺点,结合两者的优点,提出了基于特定频带的STFT的方法。该方法利用多分辨率分析确定暂态故障发生的时刻和暂态信号的主要频率范围,在此基础上确定STFT的时窗中心和合适的窗宽,可有效地提高STFT的精度和效率,快速、准确地得到暂态信号中’主要谐波频率分量的频率和幅值,通过MATLAB仿真证明了该方法的有效性。     

基于离散Fourier变换的有源电力滤波器应用

提出一种改进的离散Fourier变换和离散Fourier反变换算法，在基于数字信号处理器（TMS320C32）的并联型有源电力滤波器中，对电网用户端畸变的谐波电流信号进行快速的离散化分频，并依据分频结果获取补偿指定次或指定若干次谐波电流指令信号，最后，用实验对该方法进行了验证。     

基于1/2周期重构DFT的瞬时谐波电流检测

结合带通滤波器的瞬时谐波检测方法,设计了基于1／2周期重构离散傅里叶变换带通滤波器的谐波检测系统。该带通滤波器在基频处幅值为1,在各次谐波处幅值为0,且在基频处的相频特性过零点。系统通过带通滤波器分离出基波分量,再从原电流中减去基波分量得到谐波分量。计算量小于快速傅里叶变换。理论和仿真表明,系统可检测电路稳态和暂态谐波．且缩短了动态响应时间,改善了滤波器的跟踪性能。     

A novel laboratory approach for analyzing periodic signals

An experimental approach is presented for measuring the (root means square) values of the harmonics contained in a periodic signal by using an active bandpass filter. Instead of electronically sweeping the filter center frequency by the input harmonics, the filter center frequency is held constant and the input fundamental frequency is decreased manually, causing each input harmonic to be swept through the bandpass filter response     

基于Kaiser窗的改进傅氏测频算法

快速、准确测量电频率是电网及电气设备运行、控制、调节的重要基础。电压的谐波和噪声会影响频率的测量,特别是分布式发电引入了各种电力电子设备,产生的谐波较大,谐波中不仅包含整次谐波,还包含有大量的非整次谐波。常规傅氏测频法抗非整次谐波和噪声能力弱,测频精度会受到一定影响。提出了一种基于Kaiser窗的改进傅氏测频算法,提高了谐波和噪声环境下的测频精度。仿真结果显示改进测频算法的测量误差小于0．005Hz,优于常规傅氏算法。     

采用希尔伯特振动分解的非整数次谐波检测新方法

针对现有电力系统非整数次谐波分析法的不足,提出了一种改进的希尔伯特振动分解(HVD)方法。该方法根据对解析信号瞬时频率的分析,巧妙地通过平滑滤波获得非整数谐波成分中幅值最大分量的频率,由同步检测获得相应的幅值和初相角,通过迭代运算自适应地检测出非整数次谐波的各次频率、幅值和相角。虽然HVD方法和希尔伯特黄变换(HHT)方法这两者均以希尔伯特变换为基础,但HVD方法避免了复杂的经验模式分解(EMD)过程。采用Savitzky-Golay滤波替代平滑滤波,在保留有效频率成分情况下可极大地消除快速变化不对称振荡高频值;提出的新波形特征匹配边界延拓可消除边界效应的影响,使得非整数次谐波分析更准确。仿真实验证明了改进的HVD方法对非整数次谐波检测的有效性。