频谱小偏差校正新方法

提出一种频谱校正新方法以克服小的同步偏差对频谱分析的影响。该方法包括信号频率实时估计、采样频率同步跟踪和谐波系数误差校正几个要素。信号频率估计采用改进的相位差法,谐波系数校正采用一个向量级数公式。频率估计和同步跟踪将采样同步偏差控制在较小范围,然后采用谐波系数校正算法进一步提高谐波测量的准确度。基于MATLAB软件的仿真结果证实了该方法的有效性。     

应用于频率宽范围波动电网的自适应采样相位差校正法

指出了定速率采样下,非同步采样造成的频谱泄漏是相位差校正法测量误差的主要来源,尤其在对频率宽范围波动的电网信号进行连续测量时,采用相位差校正法可能造成测量失败。文中提出了一种基于自适应采样的改进方法。根据前次测得的基波频率与前次计算所得的频率变化率来预测电网的实时基波频率,并实时修正采样频率,使之跟踪变化的基波频率。分别在自适应采样与定速率采样下使用相位差校正法对频率动态变化的电网信号进行仿真对比。结果表明,该方法较定速率采样方法对同一变频电网信号的幅值测量精度提高一个数量级,相位测量精度提高3~14倍,采样窗长为IEC标准规定窗长的40%。该方法减小了因基波频率动态变化而产生的频谱泄漏,使相位差校正法在频率宽范围波动的电网中能够满足谐波连续测量的精度与实时性需要。     

基于时域多周期同步和频域代数运算的谐波检测法

提出了一种电网谐波数字测量新方法,时域多周期同步采样的频域代数运算法,给出该方法实现的具体硬件配置。该方法主要包括时域多周期硬件同步采样和频域叠加运算2个关键环节。多周期同步采样用100 MHz高频脉冲对电网频率进行实时测量跟踪,保证10个周波采样同步偏差小于0.03%;进而对采样信号的矩形窗频谱进行简单的代数运算,可达到加Hanning窗的精度。仿真实验表明,新方法可在每10个周波实现电网谐波的高精度测量,精度满足国标A级标准。     

基于Nutall窗的时移综合相位差谐波分析法

快速傅里叶变换(FFT)是谐波分析的主要方法,在稳态谐波信号分析中广泛采用的交流采样技术,由于采样器件的有限性,实际工程中很难做到完全同步采样和整周期截断。为消除采样过程中同步采样误差产生的频谱泄漏,提出了一种基于Nutall窗结合综合相位差校正信号谐波分析法,对传统的相位差频谱校正方法进行了改进。采用Nutall窗对谐波信号进行加权,通过时移和加可变长度的窗进行两次FFT分析,并利用离散频谱对应的峰值谱线相位差求得频率和相位校正量,推导出基波及各次谐波参量的计算公式。仿真实例表明,提出的改进综合相位差校正算法可有效提高谐波分析精度,基波幅值的测量误差小于0.00001%,基波相位误差小于0.01°,2~21次谐波电压测量误差小于0.01%,谐波相位测量误差小于0.09°,为高精度谐波检测提供了可能。     

结合频谱校正的修正理想采样频率方法用于介损角测量

提出了结合频谱校正方法和修正理想采样频率的介损角测量方法,该方法使用加Hanning窗插值的谐波分析法获得信号基波频率的准确值,然后根据获得的频率采用线性插值的方法构造符合同步采样的序列并进行DFT,进而获得信号的介损角。仿真信号的计算结果表明,该算法精确度高、实现容易,是介损角测量的一种很有推广价值的方法。     

应用复幅度实时检测电网频率的新算法

首先简要分析了频谱泄漏的成因和其对频率分析中DFT算法的影响。在理想同步采样的条件下,提出了一种基于简谐信号复幅度的频率偏差求取算法。再依据实际采样和电网信号的特点,修正了该算法,并得出了电网频率实时检测的迭代公式。仿真结果表明,该算法在非同步采样条件下能精确、快速地跟踪频率变化,且运算量小、收敛性好、抗谐波干扰能力强,在以交流电信号实时检测为基础的系统中有较强的应用价值。     

应用复幅度实时检测电网频率的新算法

首先简要分析了频谱泄漏的成因和其对频率分析中DFT算法的影响.在理想同步采样的条件下,提出了一种基于简谐信号复幅度的频率偏差求取算法.再依据实际采样和电网信号的特点,修正了该算法,并得出了电网频率实时检测的迭代公式.仿真结果表明,该算法在非同步采样条件下能精确、快速地跟踪频率变化,且运算量小、收敛性好、抗谐波干扰能力强,在以交流电信号实时检测为基础的系统中有较强的应用价值.     

一种电力系统谐波信号的加窗频移算法

为实现非同步采样条件下谐波参数的高精度分析,避免插值过程的非线性导致对谐波相位计算存在较大误差的问题,提出了一种电力系统谐波参数估计新算法,即加窗频移算法。推导了加窗信号频移关系式,将加窗信号在频域上移动该频移量的频率单位,使谐波分量采样序列的离散频点与真实频点一致。通过频移信号的离散傅里叶变换,获取谐波信号真实的频谱,进而求得谐波参数。该算法的优势在于实现了频移思想在谐波分析上的应用,通过对加窗信号进行频域移动,消除非同步采样误差,将非同步问题同步化处理,同时避免了加窗插值算法等校正算法的修正过程,对幅值、相位、频率的估计有较简单的计算公式。算例分析验证了该方法的正确性,表明在噪声干扰下仍可获得很高的分析精度,尤其能改善相位估计的精度。     

电网谐波分析的频率估计与跟踪

针对多频周期信号推导出一组频率估计公式,并给出了一种电网谐波分析的频率估计与跟踪方法。频率估计公式包括采样序列DFT、相位差计算和频率计算。频率跟踪就是依据前一次频率估计修改下一次采样的采样间隔,从而使同步偏差越来越小。对于电力信号,这种方法能完成实时、高精度的谐波分析,而且计算量非常小。Matlab仿真证实了方法的有效性。     

一种新的电力系统谐波间谐波两步检测法

提出了一种新的基于邻近谱线抵消及加窗TDA的谐波间谐波两步检测法。IEC对于谐波间谐波检测推荐的采样窗口长度为十个周波,在此前提下,研究了同步采样下谐波和间谐波之间的频谱干扰特性,提出采用两步法对谐波和间谐波分开进行分析。对于各次谐波,利用邻近谱线抵消手段抑制了间谐波对其频谱的干扰;间谐波的时域对应TDA后的差分信号,考虑到各间谐波频谱之间的干扰及栅栏效应,通过加窗双谱线插值提高间谐波检测精度;当某一间谐波频率与谐波频率较为接近时,提出加窗TDA法抑制拟谐波偏差信号主瓣对间谐波的影响。通过仿真分析表明,在同步采样条件下,此方法对于谐波和间谐波有着较高的检测精度。     

基于间谐波泄漏的谐波间谐波检测新方法

在同步采样条件下,间谐波对谐波以及间谐波之间的频谱泄漏是产生检测误差的主要原因。为此,文中提出一种谐波间谐波检测新方法来消除间谐波对谐波的频谱干扰,该方法根据间谐波旁瓣泄漏特点,对谐波邻近的间谐波泄漏谱线进行指数拟合求取间谐波在谐波频点处的泄漏值,进而得到较精确拟谐波信号,然后进行时域采样分离拟谐波信号得到拟间谐波信号。通过对频率相近的间谐波采用补零法进行频段划分,各频段进行加窗插值后得到较精确间谐波参数。最后,算例仿真误差结果验证了该方法的有效性。     

一种基于准均匀采样的电力谐波分析方法

针对电力谐波的准同步加窗分析法存在所用信号周期多、计算复杂和谐波泄漏分布不均匀等问题,基于准均匀采样提出了一种仅需1个信号周期特别适于单片机快速、准确实现的电力谐波分析方法。准均匀采样的时间离散误差不随连续采样而积累,在1个信号周期内取2的整数次幂个同步采样点,直接采用FFT算法即可实现谐波分析。基于信号的基波近似,并假设信号采样时的时间离散误差和幅值量化误差均服从均匀分布,对采用准均匀采样的电力谐波估计误差进行了分析。给出了基于准均匀采样电力谐波分析的算法和具体实现流程,流程中通过长整型变量对采样时间进行精确控制,算法简单高效。最后对准均匀采样谐波分析算法进行了仿真,结果表明基于通用单片机即可实现电力谐波的快速、准确分析。     

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。     

基于DFT的电力系统频率及谐波精确算法

频率是电力系统运行特性评估中最重要的参数之一。传统频率测量算法存在不同程度的误差,而它所带来的频谱泄露则影响谐波测量的精度。提出基于离散傅里叶变换（DFT）的改进测频算法,该算法利用相隔半个周波的3组信号数据求取2个修正系数,分别对相邻两个周波的相角进行修正,再通过其相角差求得实际频率。在此基础上,通过实时修正采样频率实现同步采样,从而精确进行谐波分析。4种不同情况的仿真实验结果表明算法具有较好的频率跟踪效果和谐波测量精度。     

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.     

电力信号同步采样算法

在运用离散傅里叶变换(DFT)做信号的谐波分析中,信号采样的同步有着重要地位。文中运用软件无线电中精细频率估计的方法估计离散电力信号的频率,在得到信号频率的基础上让信号与Farrow滤波器进行卷积运算即可实现采样速率转换。同时把Farrow滤波器系数保存成表格形式,在采样速率转换中直接查表得到系数进行运算,在保证信号采样率转换效果不降低的同时,简化了计算量。仿真分析和实践验证了这个算法的可行性和有效性,该算法可以应用于各种电力配电系统装置的前端处理中的电力信号的同步采样。     

基于多重凸极跟踪的永磁同步电动机转子位置估计

提出了基于高频信号注入的内埋式永磁同步电动机多重凸极跟踪转子位置估算方法，对电机的多重凸极进行了建模、测量与分析，并设计了多重凸极的解耦观测器，补偿多重凸极对电机转子位置估计的影响；进行了基于多重凸极跟踪算法的控制系统实验。实验结果表明，所提方法能在低速和零速下可靠地估算出转子的磁极位置，且对电机的参数变化不敏感，在补偿了多重凸极的影响后，减小了转子位置估计的误差，提高了估计精度。     

A software sampling frequency adaptive algorithm for reducing spectral leakage

Spectral leakage caused by synchronous error in a nonsynchronous sampling system is an important cause that reduces the accuracy of spectral analysis and harmonic measurement. This paper presents a software sampling frequency adaptive algorithm that can obtain the actual signal frequency more accurately, and then adjusts sampling interval base on the frequency calculated by software algorithm and modifies sampling frequency adaptively. It can reduce synchronous error and impact of spectral leakage; thereby improving the accuracy of spectral analysis and harmonic measurement for power system signal where frequency changes slowly. This algorithm has high precision just like the simulations show, and it can be a practical method in power system harmonic analysis since it can be implemented easily. __________ Translated from Journal of North China Electric Power University, 2005, 32(6): 5–8 (in Chinese)     

An adaptive linear combiner for on-line tracking of power systemharmonics

The paper presents a new approach for the estimation of harmonic components of a power system using a linear adaptive neuron called Adaline. The learning parameters in the proposed neural estimation algorithm are adjusted to force the error between the actual and desired outputs to satisfy a stable difference error equation. The estimator tracks the Fourier coefficients of the signal data corrupted with noise and decaying DC components very accurately. Adaptive tracking of harmonic components of a power system can easily be done using this algorithm. Several numerical tests have been conducted for the adaptive estimation of harmonic components of power system signals mixed with noise and decaying DC components