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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于加汉宁窗插值的谐波分析法用于介损角测量的分析 总被引:15,自引:0,他引:15
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。 相似文献
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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。 相似文献
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改进基波相位分离法在介损角测量中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为有效减少基波相位分离法在非同步采样时给介损角测量带来的误差,提出了加汉宁窗插值的改进基波相位分离法。介绍了该算法的原理,给出了非同步采样情况下该算法的计算公式。因矩形插值积分公式将小积分区间的被积函数看成常量容易导致算法误差增加,所以采用梯形插值积分公式,给出了相应的计算公式,并分析了原因,它可以提高非同步采样时该算法测量所得介损角的准确性;针对该算法需要获得信号频率、且使用硬件方法获得频率时增加系统硬件环节的问题,使用了加汉宁插值谐波分析法快速、高精度获得基波相位分离法需要的信号频率,该算法在获得较高介损角精确度的同时减少了硬件环节。仿真结果显示结合加汉宁窗插值的改进基波相位分离法使非同步情况下的介损角测量精度有所提高,最大误差从4.04×10-4rad下降到了5.52×10-5rad,算法精度在49.5~50.5Hz频率范围内更加稳定,且无需外部条件获得信号频率,是介损角测量的一种有效算法。 相似文献
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在实际应用中,谐波分析法由于受到频谱泄漏和栅栏效应的影响往往会产生很大误差。为了减小谐波分析法的计算误差,提高测量精度,同时考虑处理器的运算能力。提出了一种适用于谐波分析法的介损高精度估算算法。该算法首先对信号进行加Hanning窗的FFT变换后,然后采用能量重心法进行校正。同时使用动态加窗算法对介损角进行了进一步修正,该算法是通过跟随电网的频率波动而动态调节加窗长度,从而使采样更接近整周期采样。经过理论推导和仿真计算,并与其它的改进谐波法进行对比,表明该方法较之前的算法的精度进一步提高,且计算量小,易于工程实际应用。 相似文献
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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。 相似文献
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超低频介质损耗因数测量方法,由于测量信号频率低导致采样时间长,采集数据量大,且在非同步采样时,快速傅里叶变换存在频谱泄露和栅栏效应,影响对介质损耗因数的精确测量。为降低测量信号采样时间和采集数据量,以及非同步采样时频谱泄露和栅栏效应,提出一种基于Prony算法 准同步序列的超低频介损测量方法,利用Prony算法并结合据辨识方法,对采样电压信号的基波频率进行预估,通过Newton插值算法,实现对电压和电流信号的准同步插值重构,获得采样信号的准同步序列,由FFT及介损等效电路模型,对准同步序列进行求解,实现对超低频介质损耗因数的求取。在频率波动、谐波含量变化、介损角变化和不同信噪比的噪声下测量介质损耗因数。仿真结果表明,该方法在软件上实现了准同步采样,有效降低了栅栏效应和频谱泄露对介质损耗因数测量的影响,并且采样时间短,采集数据量少,测量精度高,适用于对超低频介质损耗因数的精确测量。 相似文献
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存在脉冲噪声情况下的介损角算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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加Blackman-Harris窗插值算法仿真介损角测量 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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