基于矩阵束算法的谐波和间谐波参数估计

电力系统中非线性负载的不断增加导致谐波污染问题日趋严重。基于矩阵束算法提出了一种谐波和间谐波参数估计的新方法。该方法将含噪声的谐波、间谐波信号构造为两个Hankel矩阵,通过奇异值分解和矩阵的低秩近似等方法抑制了噪声的干扰,同时减少了计算量;利用矩阵间的特定关系获得频率信息后,再通过最小二乘法得到幅值和相位。仿真结果表明,该方法具有精度好、运算率高、抗噪性强等特点。     

基于神经网络算法的谐波参数估计

研究基于神经网络算法的谐波参数估计方法.采用递推最小二乘法(RLSM)作为学习算法,提高神经网络的收敛速度并避免局部极小问题.为验证该算法的有效性,给出利用该算法进行间谐波分析的仿真实例.仿真结果表明,提出的间谐波分析方法具有计算精度高、训练速度快的特点,因此在电力系统间谐波分析中具有较大的应用价值.     

基于实值Root-MUSIC和Prony算法的间谐波参数估计

提出一种实数形式的求根多重信号分类(Root- MUSIC)算法,其无需将实值转换为复频率,从而降低了计算复杂度.由Root-MUSIC多项式的根估计出信号频率,同时由这些根采用普罗尼(Prony)法中的最小二乘法估计出信号的幅值和相位.与传统先估计频率、再由其他算法估计幅值和相位的方法相比,所提方法减少了大量计算步骤.仿真结果表明,用所提方法估计的间谐波参数精度高,在存在噪声的情况下也能准确估计出谐波和间谐波频率、幅值和相位.     

基于Root-MUSIC和支持向量机的间谐波参数估计

为准确地检测电力系统中间谐波信号的参数,提出基于求根多重信号分类法(Root-MUSIC)和支持向量机(SVM)的间谐波参数估计方法。首先对采样数据构成的自相关矩阵进行特征分解,利用信号子空间和噪声子空间的正交性求得谐波和间谐波的个数及频率;然后通过支持向量机算法对间谐波信号的幅值和相位进行回归估计。Matlab仿真结果表明:该算法在低信噪比下频率估计准确,利用支持向量机在处理小样本数据上的优势,有效的提高了幅值和相位估计的精度。     

基于插值FFT算法的间谐波参数估计

间谐波是频率介于两个谐波之间的信号。间谐波除具有一般谐波信号的特性外 ,还会严重影响现有谐波补偿装置 ,使谐波补偿失败 ,因此准确检测间谐波的参数具有十分重要的意义。讨论了间谐波的特点及检测方法 ,提出了基于加窗插值FFT算法的间谐波参数估计 ;讨论了窗函数的选择规则 ,推导了分析窗宽度的估计公式 ,以及基于Hanning窗的间谐波频率、幅值和相位的显式估计公式。仿真结果证明 ,该算法对电网间谐波和谐波的幅度、频率和相位的估计在一定条件下具有很高的精度。     

基于SVD-MMVDR和Prony算法的间谐波参数估计

提出了一种基于SVD-MMVDR算法与普罗尼(Prony)算法相结合的谐波间谐波参数估计方法。SVD-MMVDR算法具有频率分辨力高,所需数据少的特点,可以准确地计算出信号源中谐波及间谐波的个数和频率值,然后利用Prony算法中的总体最小二乘法估计出谐波间谐波的幅值和初相角。仿真以及电弧炉模拟系统试验证明,基于SVD-MMVDR算法与Prony算法的谐波间谐波参数估计方法切实可行,在存在噪声的情况下,该方法也能够准确地计算出谐波和间谐波的频率、幅值和相角。     

基于数学形态学和改进Prony算法的谐波与间谐波参数估计

由于传统Prony算法对谐波与间谐波的检测易受噪声影响,为了提高参数估计精度,准确提取谐波和间谐波的频率、幅值和相位,提出了一种基于数学形态学和改进Prony算法的谐波与间谐波参数估计方法.该方法主要思路是先用数学形态学构建形态滤波器去除噪声,可以克服传统Prony算法对噪声敏感的不足;然后再将去噪拟合后的谐波信号进行改进Prony分析.该方法针对原始Prony方法优化了实际阶数和线性参数的求解过程,对比小波消噪求解谐波各参数的方法优化了去噪效果.通过MATLAB对谐波信号进行编程分析,发现该方法在噪声情况下仍能得到较高精度的谐波与间谐波幅值、频率和相位参数估计,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于多信号分类法和普罗尼法的间谐波参数估计

提出了一种基于多信号分类法(Multiple Signal Classification,MUSIC)和普罗尼法(Prony)的间谐波参数估计方法,首先通过在MUSIC功率谱曲线中设置阈值来估计信号中的谐波和间谐波频率,然后根据估计出的频率利用Prony法中的最小二乘法来估计其幅值和相位.仿真和实测信号分析结果表明,该间谐波参数估计方法在低噪声水平下可检测到整数次谐波附近的间谐波,且估计出的谐波和间谐波参数精度较高,能满足实际电网信号测试精度的要求.     

电力系统中的间谐波问题

间谐波是特殊的谐波 ,间谐波及其影响广泛存在于电力系统中。本文就间谐波的来源、影响、标准及其测量等作一简要分析和介绍     

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.     

采用Prony算法的谐波和间谐波分析

传统的谐波检测方法——快速傅里叶变换存在栅栏和频谱泄露现象,因而对谐波和间谐波信号不能实现精确的检测。采用扩展Prony算法检测信号的谐波和间谐波,能一次性精确地检测到整数和非整数次谐波的相位、振幅、频率,为电力系统整次和非整次谐波检测提供了一条新的途径。数值仿真验证了该算法的有效性。     

一种用于电力系统谐波与间谐波分析的超分辨率算法

文中总结了经典DFT方法的缺陷,将现代谱估计理论引入电力系统谐波、间谐波分析领域,详细讨论了基于子空间分解的Min-Norm算法原理,针对其估计性能受噪声影响大的缺点,提出了基于互相关的互谱Min-Norm算法,利用白噪声序列的独立性及互相关运算有效地抑制了噪声对算法的影响,并将其用于电力系统谐波、间谐波分析。仿真结果表明该算法不仅具有超分辨率特性,而且可在低信噪比环境中获得高分辨率、高精度、高稳定性的谐波、间谐波分析结果,具有经典DFT方法无可比拟的优越性,可推广应用于电力系统谐波、间谐波测量领域。     

基于高阶累积量Burg自适应算法的间谐波估计

Burg算法适合处理间谐波信号,但是在有噪声的环境下,会产生错误的谱估计结果。采用一种基于高阶累积量的Burg自适应算法估计间谐波信号,该方法不受高斯噪声的影响。首先,利用高阶累积量对高斯噪声不敏感的特性,改进Burg算法的预测误差标准。其次,为了降低引入高阶累积量而增加的计算量,反射系数的求取采用递推形式。最后,利用谐波信号的4阶累积量对角切片求取各成分的幅值。仿真结果表明,所提出的算法明显改进了Burg算法的谱估计性能,能够在噪声环境下获得准确的间谐波参数估计。     

基于数学形态学和瞬时无功功率分解的电能质量扰动参数估计

电能质量扰动参数是定义和分类电能质量扰动,评估电能质量水平的重要依据.提出了一种基于数学形态学和瞬时无功功率分解的电能质量扰动参数估计方法,该方法将电能质量扰动分为不同的类型,通过dq变换,广义形态滤波和高帽变换结合的方法对基波幅值变化类扰动进行分析,对分析结果进行参量计算用以估计电能质量扰动参数.仿真结果验证该方法是行之有效的.     

基于主导性评估的电网支路参数估计

系统地研究了基于主导性评估的电网支路参数估计的理论与方法。为提高参数估计的量测冗余度,从参数估计的应用目标及电网支路参数对状态估计的影响入手,给出主导参数、非主导参数的严格定义,并将主导参数确定为待估计的参数。为了解决主导性差异较大的参数在估计过程中相互干扰较大的问题,进一步提出强主导参数和弱主导参数的定义,并形成强主导参数和弱主导参数交替估计的参数估计方法。给出了基于主导性评估的电网支路参数估计的流程以及主导参数集的确定方法。IEEE 14节点系统和IEEE 300节点系统的仿真结果表明所提出的电网支路参数估计主导性评估方法的有效性。     

基于脉宽调制的DFIG并网谐波/间谐波幅频特性分析

双馈感应发电机(DFIG)并网存在谐波/间谐波发射问题。文中采用DFIG理想阻抗模型与脉宽调制(PWM)开关函数,推导了背靠背双PWM变流器系统引起的输出端谐波/间谐波电压解析式。考虑滤波器结构及发电机异步特性的影响,推导了换流器直流电压为输入的DFIG并网谐波/间谐波电流的幅值和频率解析式,揭示了DFIG背靠背换流器调制谐波/间谐波的产生机理。针对实际运行工况,获得了背景谐波条件下DFIG谐波/间谐波的典型发射特性。最后,通过PSCAD仿真及某风电场风机实测数据验证了所推导解析表达式和机理特性分析的准确性。     

基于参数辨识的消弧线圈接地电网单相接地故障测距方法

为解决消弧线圈接地电网单相接地故障测距困难的问题,提出一种基于最小二乘参数辨识的消弧线圈接地系统单相接地故障测距方法。以消弧线圈接地电网故障零序全波等效电路作为辨识模型,将故障距离、过渡电阻、对地电容作为模型的未知参数,利用该模型所反映的单相接地故障电压、电流时域关系构造参数辨识目标函数,用最小二乘辨识方法进行最优参数求解,得到故障位置到母线端的距离。对于带分支线路的情况,在参数辨识测距方法的基础上建立了推理判断逻辑,提高了测距方法的适用性。所提出的测距算法可集成在故障选线装置中,无需增加额外设备即可实现故障选线、测距一体化功能。仿真和实验验证了所提测距方法的有效性与准确性。     

基于小波变换的电力系统谐波频率测量算法

提出了一种基于离散M eyer小波和数字微分的电力系统频率及其谐波频率的测量算法。首先利用离散M eyer小波来构造一组低通和高通滤波器,从含有高次谐波的非线性信号中分解出基波分量和高次谐波分量。根据分解出的基波分量和高次谐波分量具有纯正正弦波这一特性来构建相应的基波和谐波信号,然后利用数字微分对基波分量和各次谐波分量的频率进行测算。仿真数据结果表明,这种算法具有计算量小、耗时短、精度高和动态性能好等特点。     

电网参数变化条件下的谐波状态分段估计方法

针对电网参数变化情况下谐波状态难以准确估计的问题,提出一种谐波状态分段估计方法。首先建立基于独立分量分析法的谐波状态分段估计模型,引入数据段重叠方法减少对历史谐波电流数据的需要,在使用重叠段的基础上,选用相关系数矩阵确定谐波电流次序,利用目标方程最小化法确定谐波电流幅值。接着利用历史谐波电压、电流数据进行统计实验,通过相关系数和方差两个指标确定合适的谐波数据分段长度,通过误差确定合适的重叠段长度,并给出电网参数变化的判据,最后通过二分法判定电网参数变化的数据区间,以实现在电网参数变化时修正估计结果。在34节点馈线系统上的仿真结果表明,所提出的谐波状态分段估计方法能够在电网参数和谐波源数目变化的条件下实现谐波状态的准确估计。     

电力系统静态线路参数启发式估计

电力系统线路参数估计传统数值方法受到诸多限制。该文提出基于经验知识的参数估计目标函数修正项,导出状态估计与参数估计目标函数极值的关系,由此提出将目标函数从增广解空间垂直投影到参数空间的估计策略,并指出参数估计偏差的成因。针对投影的局部单峰特性,提出分段适应粒子群优化(staged particle swarm optimization,SPSO)算法。该算法根据群体适应度方差分阶段调整飞行参数,并在初始阶段增加新型免疫记忆算子。补充证明以估计值均值作无偏估计的可行性。仿真算例表明：应用该文修正项和SPSO方法,能快速准确的估计线路参数,并提高参数估计精度和降低对量测系统参数可估计性的要求,估计均值更接近参数真值。