基于改进希尔伯特-黄变换的电力系统谐波检测系统设计

随着电力系统规模的不断扩大及电力电子设备的广泛应用,电力系统中谐波污染问题愈发严重。为实现对电力系统谐波的有效检测,本文提出基于改进希尔伯特-黄变换的谐波检测方法。首先提出基于改进镜像延拓的端点效应抑制方法,该方法将波形匹配方法与镜像延拓方法相结合,解决传统镜像延拓方法需对信号有一定程度截断而造成误差较大的问题;同时,引入自适应噪声完全经验模态分解方法,有效解决经验模态分解易产生模态混叠效应、集合经验模态分解结果受噪声影响较大且易产生虚假模态分量的问题。为验证本文所提方法的有效性,设计谐波检测仿真实验及实测信号谐波检测实验。结果表明,本文所提方法可对具有间断点的谐波信号、含高次谐波衰减、突变谐波信号进行有效跟踪与检测。基于本文所提方法在LabVIEW平台中开发谐波检测系统,验证了本文所提方法的准确性及有效性。     

基于HHT谐波与间谐波检测研究

为了削弱基于经验模态分解EMD（empirical mode decomposition）方法在谐波与间谐波检测中的端点效应,提出了采用自适应波形延拓的改进型希尔伯特-黄变换HHT（Hilbert-Huang transform）谐波与间谐波检测算法。在EMD过程中,采取分段三次Hermite插值函数取代三次样条插值函数,从而避免包络曲线产生的过冲与欠冲。待测信号经过EMD,获得一系列固有模态分量IMFs（intrinsic mode functions）,然后对各个IMF进行希尔伯特变换HT（Hilbert transform）,即可获得各次谐波的幅值与频率。通过与快速傅里叶变换FFT（fast Fourier transform）相比较,证明改进的HHT算法精度高,符合电力系统谐波和间谐波分析的要求。     

基于小波变换和HHT的分布式并网系统谐波检测方法

在分布式电源并网系统中,大量逆变装置的使用与非线性负载的接入,给电网带来严重的谐波污染,传统的检测方法 (如:快速傅里叶变换、小波分析等)对同步信号检测、基函数选取有较大的依赖性,难以适应微电网环境下的谐波检测要求。为此,结合小波变换与HHT,提出一种新的微电源并网模式下的谐波检测与分析方法。该方法利用小波变换多分辨率分析思想对信号进行划分,并对划分后的信号进行经验模态分解,得到一系列的经验模态函数(intrinsic mode function,IMF),并从IMF分量中提取出基波分量和高次谐波;再对IMF分量进行Hilbert变换得到信号的频率、幅值信息。仿真实验表明该算法的谐波分析精度高,实时性好,能满足分布式并网系统的谐波检测要求。     

基于HHT的微网中谐波与间谐波的检测与分析

近年来,由于电力电子器件及非线性负荷的大量使用,微网中的电压、电流波形畸变越来越严重,谐波和间谐波问题变得尤为突出,造成了电能质量的恶化.而谐波治理的前提是对其进行快速、实时的检测,由于谐波信号的随机性和影响因素的复杂性,传统的谐波检测方法已经不再适用.为此,本文提出采用希尔伯特-黄变换方法(HHT)对微网中的谐波和间谐波信号进行检测,从而可以实现微网中谐波的自动提取.仿真结果表明该方法能有效地对谐波及间谐波信号进行实时、准确的检测,取得了很好的效果.     

希尔伯特-黄变换在电力系统中的应用

详细分析了Hilbert-Huang变换在电力系统谐波检测、电力系统低频振荡以及在电力系统局部电晕放电数据处理中的应用现状。最后指出,Hilbert-Huang变换克服了其他方法在信号处理中的弱点,它是一种处理非线性、非平稳信号的有效方法,有利于电力系统的信号处理。     

基于HHT的配电网谐波检测方法研究

HHT分析法对分析时变、衰减、间断等非平稳谐波信号比小波分析法和FFT法更为精确。HHT法在谐波检测时自身存在的许多问题,在经验模态分解过程中用保形分段三次厄米尔特函数解决曲线包络问题,并用相关系数法识别固有模态分量(IMF)中的伪分量。针对谐波信号中含有基波分量而影响分析精度,首先设计了数字滤波器,对原始信号进行滤波处理以消除经验模态分解过程中的模态混叠现象,再利用HHT方法进行分析。将分析结果与实测数据比较,结果表明所用方法精度较高,具有很高的应用价值。     

基于小波变换的电力系统谐波检测抗混叠问题研究

正确提取电网谐波是进行电能质量分析的前提,利用小波分析能将电压或电流等信号分解为基波信号和高次谐波信号.分析了离散小波混叠的物理本质,提出一种新的混叠抑制方法,克服了现有抗混叠方法计算量大的缺点,并通过MATLAB进行仿真,表明该方法可以有效消除谐波检测中的小波混叠现象,将信号中不同频率的谐波有效地提取出来,有利于进行电力系统谐波信号精确分析.     

基于MEEMD与HT的谐波检测方法

为解决采用希尔伯特-黄变换进行谐波分析对信号进行分解时出现的模态混叠、端点效应、抗噪能力弱及虚假分量等问题,提出一种基于改进型总体平均经验模态分解和改进的自适应波形匹配延拓结合希尔伯特变换的谐波检测新方法。首先,采用改进型总体平均经验模态分解算法和改进的自适应波形匹配延拓方法对谐波信号进行分解,获得一系列固有模态函数,再对各个固有模态函数进行希尔伯特变换,从而得到各次谐波的瞬时幅值和瞬时频率。采用经验模态分解、总体平均经验模态分解、完全经验模态分解算法和文中所提方法分别与希尔伯特变换结合进行谐波分析,仿真结果表明,所提方法能有效抑制模态混叠和端点效应,其受参数影响较小,自适应性较强,产生较少的虚假分量,且在强噪声下仍然具有很高的谐波检测精度。     

基于混叠补偿小波变换的电力系统谐波检测方法

虽然许多文献表明基于小波的谐波检测方法优于传统的谐波检测技术，但因混叠现象的普遍存在，导致其精度低、鲁棒性差，需要寻求新的解决方法。该文研究了小波变换的混叠现象，提出了一种电力系统谐波检测的抗混叠小波分析方法。离散小波变换混叠补偿方法，通过该方法将谐波信号分解成不同频带的子频带信号，再利用连续小波变换对非零子频带信号进行分析，提取谐波分量特征。仿真试验和几种方法的计算结果表明，文中所提出的谐波分析方法能够有效地消除小波混叠，并能精确地提取谐波分量特征，从而为电力系统谐波精确检测提供了一种有效的手段。     

基于VMD的电力系统谐波检测方法研究

针对当前的电力系统谐波检测问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与希尔伯特变换结合的方法.首先,提出一种模态混叠比较方法,来确定最优模态数;其次,将稳态谐波用两种方法分解,并加入30 dB高斯白噪声,将VMD后的结果与经验模态分解(empirical m...     

基于改进HHT的电能质量扰动检测新方法

为了解决传统HHT在电能质量扰动检测中EMD产生的模态混叠问题,提出一种基于奇异值分解（SVD）的改进HHT的电能质量扰动检测新方法。首先,将初始信号转换为Hankel矩阵进行SVD;再进行奇异值去模态混叠处理并重构信号;最后用HHT方法对重构后的去干扰扰动信号进行分析,求出扰动各固有模态分量imf对应的瞬时幅频参数,以实现扰动检测。仿真结果表明改进HHT方法比传统HHT与基于EEMD的HHT方法对带有噪声与高频间断信号的扰动信号能更好地消除模态混叠,不仅适用于单一暂态扰动检测,对复杂非平稳扰动也能取得较好效果。     

电力系统谐波的检测分析方法的发展

介绍了电力系统目前已有的谐波检测方法,叙述了傅立叶变换、小波变换、瞬时无功功率理论和神经网络等谐波检测新方法的发展现状,讲述了目前已有的谐波检测实现技术,分析了谐波检测方法与实现技术的发展趋势。     

基于小波及小波包变换的电网谐波检测

随着电力电子技术的广泛应用,谐波对电力系统的污染越来越严重,检测、分析和抑制谐波已经成为电力系统环境治理的重要课题。本文运用了小波变换和小波包变换对电网谐波的检测,仿真结果表明小波包变换能分离出更多频率的谐波信息,所以小波包变换能更有效的分析和抑制谐波的危害。     

基于谐波小波变换的电力系统谐波检测研究

准确的谐波分析对电力系统稳定具有重要意义。为克服传统小波分析方法的缺点,提出将谐波小波用于噪声环境下谐波分析。首先对谐波小波进行加窗处理以减少频谱Gibbs现象,然后运用谐波小波方法实现各谐波分量的分离,计算出各谐波分量的瞬时幅值和频率,并对结果进行最小二乘拟合以提高精度。大量的仿真结果表明谐波小波方法在电力谐波分析中是准确有效的。     

基于ISBM边界延拓和迭代HHT算法的电能质量扰动检测方法

电能质量扰动的快速检测是高质量供电的基础。提出一种基于斜率改进方法（ISBM）用于边界延拓和迭代HHT电能质量扰动检测方法,一方面由于信号的首末两端信息不足,采用ISBM算法进行边界延拓;另一方面,为了解决高频小产生模态混叠的现象,提出了迭代HHT算法,准确提取出高频小信号扰动特征信息。最后通过仿真对比分析得出本文提出的方法在一定程度上可以识别出高频小幅值特征,并使得边界特征波动变得平稳,更加逼近真实情况。     

改进型小波包变换的谐波检测研究

针对当前利用小波包变换算法提取直流提升机中非稳定型信号时存在的信号混叠问题,提出一种改进型小波包变换算法,该改进型算法在起始时对引起混叠的基波进行分离,从而消除引起的影响,进而能准确地提取出非平稳信号的特征信息.仿真实验表明,0.04s后重构的信号与基波信号的重合精度在1％以内,并通过设计硬件检测系统进行现场实验.实验...     

希尔伯特-黄变换在电力谐波分析中的应用研究

重点研究了希尔伯特-黄变换(HHT)在电力谐波分析中的应用。针对现有的电力谐波分析方法FFT和小波变换的缺点和不足,将希尔伯特-黄变换(HHT)应用于电力谐波分析中,并且针对希尔伯特-黄变换中能导致分析精度降低的曲线拟合、端点效应和虚假分量问题进行分析和研究,采用埃尔米特插值进行曲线拟合,点对称延拓的方法抑制端点效应,...     

基于改进希尔伯特-黄变换算法的电力系统低频振荡分析

作为一种非线性时变信号处理方法,希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)已经被应用到电力系统低频振荡的分析中.分析经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)过程中存在的端点效应和模态混叠现象.针对EMD分解过程中的端点效应问题,通过4种端点延拓方法的比较,得出适合电力系统低频振荡信号分析的延拓方法.在介绍频率偏差法基本原理和适用范围的基础上,提出利用频率偏差法来解决EMD分解中存在的模态混叠现象,并建立基于极值点对称延拓和频率偏差原理的改进HHT算法.测试信号和仿真算例证明频率偏差法可有效地解决信号在EMD分解过程中的模态混叠现象,扩大了HHT在低频振荡信号分析中的应用范围.     

谐波小波变换在电力系统谐波检测中的应用

谐波小波方法是近年来发展起来的一种新的信号处理方法,鉴于谐波小波任意频段的"细化"能力,将其应用于噪声环境下电力系统谐波及间谐波检测中。首先对信号频谱进行分析确定尺度参数,然后运用谐波小波方法实现各谐波分量的分离,同时计算出各谐波分量的瞬时幅值和频率,并对结果进行最小二乘法拟合,以提高精度。数值分析结果表明该方法准确有效。