基于PSO的原子分解法在间谐波分析中的应用

间谐波是非整数倍基波频率的信号,对电能质量会造成严重污染,并降低电力系统可靠性。因此,准确地检测分析间谐波的特征对电力系统安全稳定具有重要意义。首次将基于粒子群优化算法的原子分解法应用于电力系统间谐波检测分析,能够克服传统的匹配追踪算法计算时间过长的缺点。该方法将粒子群优化算法应用于原子分解的迭代优化过程中,通过比较粒子的最佳适应度值,选取最能反应信号特征的最佳匹配原子,完成各次谐波和间谐波分量的提取,而且可以得到时频分辨率很高,且不受交叉项影响的时频分布图,最终完成整个电力系统谐波的准确分析。通过两个仿真算例表明,所提方法准确有效,具有较好的自适应性和抗噪性能,为电力系统间谐波分析提供一种新的途径和方法。     

基于AR谱估计和Adaline神经元的间谐波分析

将人工神经网络应用于电力系统间谐波分析,提出了Burg算法与Adaline神经元相结合的间谐波分析方法.通过Burg算法计算自回归(AR)模型参数,得到信号中谐波和间谐波的个数及频率初值,然后应用改进的Adaline神经网络精确分析谐波和间谐波的频率、幅值和相位.MATLAB仿真结果验证了Burg-Adaline间谐波分析方法具有分辨率高、精度高、收敛快的优点.     

引入竞争机制的改进AR谱估计间谐波分析方法

随着我国各种大功率电力电子负载的广泛应用,导致了公用电网谐波污染日益严重,使得对应的电能质量问题受到越来越多的关注,因此准确分析间谐波特征对提高电能质量具有重要意义.提出了一种具有竞争机制的改进混合遗传粒子群算法(HGAPSO),通过引入一系列淘汰及精英学习的竞争策略使粒子群算法(PSO)具有更快的搜索速度以及更强的全局搜索能力,从而显著提高自回归(AR)谱估计中的参数估计精度.通过AR谱估计获取检测信号中的间谐波阶数及频率初值,并基于间谐波信号模型对谐波进行转换,将转换后的幅值编码于改进HGAPSO中对间谐波的幅值和相位进行参数估计.仿真结果表明,该算法较HGAPSO,PSO和遗传算法(GA)能够获得较高精度的间谐波参数值,同时具有更强的抗干扰能力.     

基于人口迁移算法和TLS ESPRIT算法的间谐波分析

提出了人口迁移算法和TLS_ESPRIT算法相结合的间谐波分析方法,首先使用TLS_ESPRIT算法估计信号中间谐波的个数和频率,然后将谐波分析问题转化为函数的参数优化问题,并应用人口迁移算法对间谐波幅值和初相角进行参数优化估计.仿真结果表明,该方法可较准确地分析间谐波的频率、幅值和初相角等参数.     

基于优化原子分解的含频谱干涉谐波/间谐波检测算法

针对现代电网中含主瓣干扰和负频率干扰的谐波/间谐波信号,提出了一种基于优化原子分解的快速检测方法。对待分析信号加Hanning窗并进行FFT谱估计,根据频域谱线的相位特性和谱线幅值的比值校正理论,构建一种高可信度综合频谱干涉判据,判断频域内发生主瓣干扰或负频率干扰的谱线。对受干扰谱线在其邻域的一定频率间隔范围内进行粒子群优化(PSO)算法粗搜索,将得到的寻优参数重新离散化,在更小的范围内采用原子分解算法,快速准确获得谐波/间谐波参数。本文方法大大减小了匹配追踪算法的寻优范围和计算量,并能保证搜索的全局最优。仿真结果表明本文算法可快速有效分析含频谱干涉的复杂谐波/间谐波信号。     

基于粒子群与神经网络的间谐波测量算法研究

为了精确测量电力系统的非整数次谐波,提出一种基于粒子群与神经网络的混合算法.该算法通过FFT变换得出谐波个数和精度不高的谐波幅值、相位、谐波次数,然后初始化粒子群,再由粒子群优化算法训练神经网络,得出间谐波的各项参数.同时提出一种基于可变参数的神经元激发函数,使得谐波次数和权值一样参与调整,更有利于检测非整数次谐波.仿真实例表明,该算法能将频率相近的非整数次谐波分离,可快速、精确地获得非整数次谐波的各项参数.     

基于粒子群与神经网络的间谐波测量算法研究

为了精确测量电力系统的非整数次谐波,提出一种基于粒子群与神经网络的混合算法。该算法通过FFT变换得出谐波个数和精度不高的谐波幅值、相位、谐波次数,然后初始化粒子群,再由粒子群优化算法训练神经网络,得出间谐波的各项参数。同时提出一种基于可变参数的神经元激发函数,使得谐波次数和权值一样参与调整,更有利于检测非整数次谐波。仿真实例表明,该算法能将频率相近的非整数次谐波分离,可快速、精确地获得非整数次谐波的各项参数。     

基于TLS-ESPRIT算法和支持向量机的间谐波检测

由于间谐波具有在频域广泛分布、幅值相对于基波和谐波较小、周期难以确定等特点,因此间谐波的检测难度很高,要求能够尽量限制非同步采样对检测精度的影响。现代谱估计算法由于对同步采样没有要求,频率分辨率高等特点被广泛地用于电力系统谐波与间谐波检测中,由于其只能准确的估计信号的频率,不能很好的估计信号的幅值和相位,在实际应用中受到很大限制,而支持向量机如果要准确的估计信号的频率、幅值和相位,计算量很大。基于以上特点,将支持向量机(SVM)与总体最小二乘旋转不变(TLS-ESPRIT)算法结合起来,先用TLS-ESPRIT算法准确估计信号频率分量,再用支持向量机方法估计信号的幅值和相位,通过三个算例分别讨论了该方法在相邻信号、多信号等情况下的检测情况,证明该方法切实可行,能准确检测出间谐波的各种参数,并且比单独使用支持向量机计算量小。     

基于双窗全相位FFT双谱线插值的谐波和间谐波分析算法

在利用传统快速傅里叶变换进行谐波和间谐波分析时,由于非同步采样或非整周期截断,容易影响谐波和间谐波的检测精度.本文提出了一种基于双窗全相位快速傅里叶变换双谱线插值的电力谐波和间谐波分析算法.该算法利用双窗全相位快速傅里叶变换主谱线相位值来估计信号初相位,选择紧邻峰值频点的左右两根谱线进行频率和幅值的插值校正,结合多项式...     

一种高精度的电网谐波/间谐波检测的组合优化算法

为了提高电能质量,准确测量电网中的谐波和间谐波频率、幅度和相位,给出一种高精度的电网谐波和间谐波检测的组合优化算法。首先,利用双窗全相位快速傅里叶变换时移相位差频谱校正法,检测出谐波和间谐波的频率值;再构建谐波和间谐波信号幅值和相角参数的目标函数,设定初始值和迭代精度,由拟牛顿优化算法对目标函数进行迭代运算,检测出相应的谐波和间谐波信号的幅值和相位角。利用该方法对复杂间谐波信号进行检测,仿真实验结果表明,基于双窗全相位快速傅里叶变换时移相位差频谱校正法和拟牛顿法的组合算法实现了间谐波幅值、频率和相位三个特征的较高精度检测。且该算法具有较高的抗噪声干扰能力。     

基于同步相量数据的间谐波还原算法

随着新能源的快速发展,越来越多的电力电子设备应用在了电网中,导致电力信号中出现了频率为次同步及超同步的间谐波。当这些间谐波严重时会造成次同步振荡,危害电网安全。因此,间谐波的监测预警至关重要。目前,同步相量测量单元(PMU)已在电网中大量装备,这为监测电网中的间谐波提供了可能。基于PMU测量相量,提出了一种间谐波的还原算法。提出了基于复数相量的次/超同步间谐波提取方法。针对频谱分析所得的频率和幅值误差较大的问题,提出了将间谐波的频率和幅值分开求解的思路:基于能量重心法修正间谐波的计算频率;进一步地,提出了基于最小二乘法的间谐波幅值校正方法。通过仿真验证以及电力系统实际录波数据的测试表明,所提方法能够在电气量中含有多个对称和非对称间谐波、高噪声条件下较为准确地计算得到间谐波的频率和幅值。     

一种用于电力系统间谐波谱估计的自回归模型算法

首先详细讨论自回归(autoregressive,AR)模型谱估计原理和基于AR模型的间谐波分析原理。针对其中较常用的Burg算法存在的谱线分裂和谱峰偏移的缺点,提出基于Maple算法的间谐波分析新方法。该算法通过在预测误差平均功率最小的意义下直接求解m阶AR系数,解除了Levinson递推公式这一强约束条件。利用Levinson型阶数递推和附加的时移递推来求解自相关矩阵,使计算效率得到提高。与Burg算法相比,该方法的优点是谱峰偏移程度较低,且不存在谱线分裂现象。仿真结果表明,该方法对较短的间谐波信号进行分析,具有很高的频率分辨率。可推广应用于电力系统间谐波测量领域。     

IEC框架下非同步采样时的谐波和间谐波测量方法

基频非同步采样时,离散傅里叶变换/快速傅里叶变换(DFT/FFT)频谱会发生泄漏现象,谐波、间谐波频谱相互干扰而影响测量结果,传统的加窗插值方法忽略了其他分量对关注分量的长程泄漏影响。文中首先在IEC框架下对加Hanning窗的信号进行频谱变换,使其他分量的侧瓣上相邻谱线相位差为180°,利用相邻谱线的矢量和消除长程泄漏对关注分量的影响,从而提出了谐波、间谐波分组测量和精确测量方法,实现了谐波、间谐波具体参数的测量。在此基础上提出了邻近谐波、间谐波分离方法,并进一步通过逐次剔除已知分量在关注谱线上的频谱泄漏值来提高测量精度,当非同步采样且不增加采样数据长度时,有效解决了谐波、间谐波相隔很近时无法准确分离测量的难题。仿真和工程数据均验证了所提方法在IEC框架要求下测量的实时性和有效性。     

用于谐波和间谐波检测的频谱分解法

在使用离散傅里叶变换进行电力系统谐波/间谐波分析时,若所分析信号中两频率成分过于密集,就会产生主瓣干扰。本文分析了传统方法在两频率成分发生主瓣干扰时失效的原因,在10个周波采样长度下,提出一种用于抑制主瓣干扰的改进傅里叶算法:根据频域谱线的相位特性,将两个密集频率成分的傅里叶变换结果拆分成两组谱线,分别对这个两组谱线进行频率、幅值以及相位的校正。计算机仿真算例和实测分析表明,该方法计算简单,能在抑制旁瓣干扰的同时,有效拆分出信号中频率差小于频率分辨率的谐波与间谐波成分,或两个间谐波成分,满足工程精度要求。     

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.     

发电机纵向零序电压保护滤波方法

发电机纵向零序电压谐波成分复杂,含大量高、低次谐波及间谐波。常用的几种滤波方法对间谐波的滤除均不够理想。由此,提出一种基于频谱搬移原理的滤波方法,先将基波分量移至频率轴零点位置,再利用主带极狭窄的低通滤波器滤除非直流分量。该算法不仅能滤除各高次谐波,而且能很好地抑制间谐波。将该滤波方法应用于发电机纵向零序电压保护,能得到平稳、准确的基波幅值,提高了保护的性能。最后以实际故障录波数据为例,验证了该滤波方法正确、高效。     

基于加窗插值FFT算法的间谐波检测方法研究

电网中间谐波的存在,会对电能质量以及供电可靠性带来不利影响,故准确检测间谐波对电力系统稳定运行意义重大。根据间谐波特性,在一般FFT算法基础上,提出了基于加窗插值FFT算法的间谐波检测方法。通过分析对比不同窗函数的特点,选取检测精度较高的Hanning窗作为所加分析窗,同时确定所加窗函数的宽度及采样周期,可准确检测出系统中的谐波及间谐波。在MATLAB环境下仿真得到一般FFT算法及加窗插值FFT算法对谐波和间谐波的检测结果,通过对所得频率和幅值估计结果的对比分析可知,加窗插值FFT算法检测精度更高、实用性更强。     

计及网压波动的牵引传动系统间谐波传播机理研究

随着多台电力机车同时投入运行后牵引供电系统出现电压波动现象,其在牵引传动系统中的传播特性是当前的研究热点.首先推导了间谐波在牵引传动系统中的传播机理,并分析了定子间谐波电流频谱与负载转矩间的对应关系;其次研究了间谐波传播下牵引电机电流间谐波辨识方法;随后基于瞬态电流控制策略、磁场定向的矢量控制策略搭建电力机车牵引传动系...     

基于小波变换的电力系统间谐波分析与检测

间谐波是电力系统中一种特殊的谐波,它大量存在于电网中。间谐波对电网危害极大,所以对它进行分析和检测具有重要的科学与工程意义。传统的经典傅立叶变换（DFT）在对间谐波的分析上有易受噪声干扰和分辨率低的缺点。提出一种基于小波变换的间谐波分析方法,在MATLAB环境下,针对电力系统中循环变流器产生的间谐波进行消噪、检测,仿真结果表明,这种方法不仅具有高分辨率特性,可以很好地分析间谐波,而且能实时跟踪检测间谐波。     

谐波和间谐波对全电能计量准确度的影响

对使用全电能计量方式的电子式电能表,在谐波、间谐波存在时,由矩形积分引起的积分误差进行了理论及仿真分析.分析表明:谐波下有功计量的准确度主要取决于采样率;间谐波下有功功率的准确度不仅与采样率有关,并且与纳入计算的周期数有关;存在一个特征周期数,使间谐波下的积分误差为0;稳定间谐波下有功电能的误差会随着时间的累加误差渐趋...