基于加Hamming窗FFT和db24小波包变换的电力系统谐波分析

目前传统谐波分析方法主要是傅里叶变换,但是它存在频谱泄露、识别定位慢等问题。结合小波包变换良好的时频局部化特性和加窗傅里叶变换良好的频域分析特性,提出一种基于加窗FFT和db24小波包变换相结合的频谱分析方法。首先利用加Hamming窗傅里叶变换对信号进行分析,得到稳态部分准确的频谱,再利用db24小波包分析对信号的奇异点进行识别和提取,定位暂态信号发生的起始和终止时间,最后对暂态谐波发生时段进行加窗傅里叶变换,求出暂态信号的幅值。MATLAB仿真结果表明,该方法可以准确分析电力系统中的稳态和暂态谐波。     

基于小波变换和快速傅里叶变换的谐波检测

基于傅里叶变换的谐波检测方法可以确定平稳信号中各次谐波的频率和幅值,小波变换可以准确把握信号的局部细节。利用两种方法各自互补的优势,采用一种将小波变换和快速傅里叶变换相结合的综合检测方法对典型的复杂谐波信号进行检测,通过MATLAB仿真结果可知,该检测方法可以准确地检测各次稳态谐波、确定瞬变信号、准确地定位突变点的位置,为解决谐波问题提供了可行性和有效性的方案。     

基于傅里叶和小波变换的电网谐波分析

正确提取电网谐波是进行电能质量分析的前提.根据电网谐波中既存在稳态谐波分量又有暂态谐波分量的特点,将傅里叶变换和小波变换方法结合起来对电网谐波进行分析,得出谐波分析的傅里叶小波综合算法.通过对单独傅里叶变换以及单独小波变换的对比分析,得知该文算法的优越性.同时通过对具体信号的仿真,验证了该算法的可行性.     

基于分数阶小波变换的电力系统谐波检测方法

针对稳态和暂态谐波检测易受噪声干扰的问题,提出一种基于分数阶小波变换(fractional wavelet transform,FRWT)的电力系统谐波检测方法。首先,通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)检测出各频谱的频率,根据频率确定分解层数;其次,利用FRWT对信号进行分解和重构,实现基波与各次谐波分量的分离;最后,对各次谐波分量进行Hilbert变换(Hilbert transform,HT),获取各次谐波分量的频率和幅值检测结果以及暂态扰动的起止时刻。对多种谐波信号的仿真试验结果表明,FRWT方法可以有效实现对含噪信号中稳态和暂态谐波的检测,即使信噪比较低也能保证各项结果的检测精度,证明FRWT方法是检测谐波的一种有效新方法。     

一种基于小波包变换的电力系统谐波检测方法

非线性设备的大量使用和分布式电源的投入使得谐波污染愈加严重,文中提出了一种基于小波包变换的谐波检测方法,能对电能质量进行有效的分析。该方法在五层db40小波包变换的基础上,利用希尔伯特变换做移频运算,避免了中间频段小波混叠对检测精度造成的不利影响,并将各次谐波分量转移到精度较高的边频带进行小波包分解并重构信号,实现了各次谐波的高精度检测,同时通过Matlab工具对不同算法的仿真进行了比较和误差分析。仿真表明,相比于传统傅里叶变换,该算法具有高分辨率时频分析能力,能有效定位暂态干扰;与经典小波包变换相比,测量精度也有了较为明显的提高,实验结果一致显示了该算法的可行性和优越性。     

基于Daubechies小波的谐波分析算法

针对基于傅里叶变换(FFT)的谐波分析方法易受噪声干扰和对暂态谐波处理精度差的缺点,提出了一种基于小波包变换的谐波分析算法.该算法能实现信号频带的均匀划分,通过选择适当的采样频率和小波包分解树,可使所关心的谐波频率落在小波包频带的中心,从而减少频谱泄露,有效提高频谱分析精度.通过对比研究表明该算法抗干扰能力明显优于FFT方法,仿真和实验结果进一步表明了该算法的有效性.     

基于特定频带的短时傅里叶分析

短时傅里叶分析(STFT)和小波分析都具有分析暂态谐波的能力,但两者都存在不足之处,STFT需要有一个合适的窗才能有满意的分析效果,小波分析不能得到单个的谐波频率和幅值。文中通过比较STFT和小波分析在电力系统暂态信号分析中的优缺点,结合两者的优点,提出了基于特定频带的STFT的方法。该方法利用多分辨率分析确定暂态故障发生的时刻和暂态信号的主要频率范围,在此基础上确定STFT的时窗中心和合适的窗宽,可有效地提高STFT的精度和效率,快速、准确地得到暂态信号中’主要谐波频率分量的频率和幅值,通过MATLAB仿真证明了该方法的有效性。     

基于小波的畸变波形同步分层谐波阻抗估计

针对电力系统中非线性负荷所产生的谐波电流特点,提出应用小波变换处理电能质量扰动信号。突出畸变信号以进行谐波阻抗估计,克服了傅里叶变换无法进行时一频局部化分析的缺陷,提取出局部时间范围内所需频带信号。介绍了其基本原理,以及小波分析窗口的选择和波动量的计算。应用Matlab建立电路模型进行仿真。结果表明该方法提高了系统谐波阻抗估计值的幅值精度。     

小波包变换在风电场谐波分析中的应用

含有变频器的风力发电机组在并网发电时会给电力系统注入时变谐波.快速傅里叶变换(FFT)是目前谐波分析的主要方法,但是它不适合处理非平稳时变信号.提出利用小波包变换(WPT)的方法对电流信号进行分析.基于Daubechies小波,采用适当的采集频率和小波包分解树,使谐波频率落在小波包频带并利用其小波包系数重构出各次谐波.可以实现信号频带的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性,还具有分辨非平稳时变谐波的能力.仿真结果显示小波包变换的谐波分析能力更好,能根据要求分离任意次谐波.     

一种基于小波包和apFFT的间谐波检测方法

针对现有的间谐波检测精度不高以及暂态间谐波信号定位困难等问题,探讨了一种新的间谐波检测方法。首先,将信号进行小波包和FFT变换,计算相对小波包能量。然后应用频谱特征量和相对小波包能量确定信号所含分量。最后利用小波包重构与apFFT算法检测和定位信号,计算间谐波幅值和频率。分别采用含稳态及暂态的间谐波信号模型对该检测方法进行了仿真研究,并将仿真结果与文献的结果进行了比较。仿真结果表明:该检测方法能够有效地检测间谐波,并具有较高的检测精度。     

基于WT-DFFT的电力系统复杂谐波信号检测

针对电力系统中同时包含稳态谐波、间谐波、非稳态谐波及各种噪声污染的复杂谐波信号,提出了基于小波与双重FFT(WT-DFFT)的联合检测方案。该方案首先利用传统FFT算法粗略识别谐波分布,以此确定小波分解层数以及后续需要关注的频带。然后采用小波变换对信号进行分解,对关注的低频带稳态分量采用加窗插值FFT算法分析,对关注的高频分量采用小波重构算法分析,进而获得各次谐波、间谐波及高频带暂态分量的参数。仿真实验表明,该方案不仅能够确定小波分解层数及关注的频带,而且对关注频带采用更精细的方法进行分析,其准确度更高,实用性更强。     

基于时-频能量群的非稳态谐波检测方法的研究

电力系统中稳态谐波常用的分析方法是FFT,然而FFT并不适合分析非稳态谐波。针对非稳态谐波的频谱具有一定带宽的特点,文中提出了一种基于小波包时-频能量群的检测新方法。该方法采用改进的小波包滤波器组结构,对非稳态谐波进行小波包时-频分解,使非稳态谐波在不同的时间间隔内分解到不同的频带中,得到信号的小波包时-频能量群。通过对小波包时-频能量群的检测,完成各时间间隔内的非稳态谐波分析。为了验证新方法的准确度,文中通过实验平台产生了谐波电压凸起、中断、高频扰动、暂态振荡和暂态脉冲5种典型的非稳态谐波,对新方法进行了测试,分析结果表明新方法适合分析多种典型的非稳态谐波。     

基于小波变换和小波包变换的间谐波检测

通过研究小波变换中基函数选取和小波分解过程两个关键问题,针对小波变换在间谐波检测方面的应用,对比分析不同基函数的检测性能,重点分析小波变换与小波包变换对于稳态和暂态谐波的相位、幅值特性检测精度。仿真结果表明,小波包变换具有良好时频局部化特性能聚焦信号细节,选取dmey小波基函数的小波包分解方法可实现对电力系统中稳态或时变间谐波信号更精确的检测和分析,对于小波变换电力谐波检测中的实际应用具有指导意义。     

基于谐波滤波器组的电能质量扰动数据压缩方法

提出一种基于谐波滤波器组的电能质量扰动数据压缩方法,该方法采用谐波滤波器组实现原始信号中稳态分量与暂态分量的分离,并通过插值离散傅里叶变换(IpDFT)算法来高精度估计谐波分量参数,然后对确定的稳态分量和暂态分量分别采用参数量化和小波变换进行压缩。最后,利用实际的电能质量扰动数据测试了该方法,结果表明,该方法对于各种类型的电能质量扰动信号均有效,同时在压缩比相同时,与通用小波压缩方法相比具有更好的压缩性能。     

基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法

提出了一种基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法。将小波消噪应用于采样信号,根据信号的突变点检测结果,将采用Mallat分解算法得到的第一层和第二层高频系数作为区分稳态和非稳态扰动的判据,进而求出扰动的持续时间。根据多分辨分析的频带划分原理,采用Mallat重构算法提取出了暂态扰动波形,并编制了可准确判别电压骤降、骤升和断电等短期变化扰动的识别子程序。对于稳态扰动,提出可将快速傅里叶变换作为区分谐波和闪变的一种手段。Matlab的仿真结果验证了该方法的准确性和有效性。     

一种提取电力系统谐波的快速算法

正确提取电力信号的谐波分量是提高供电质量的前提，根据电力信号主要分量为周期信号的特点，将离散周期正交小波变换应用于暂态谐波信号分量的提取，形成了快速简捷的分解及重构算法，经算例验证，这种方法在提取暂态谐波分量时较傅里叶变换具有更好的时频分辨率，分析表明，合适的小波基及符合实际情况的代价函数是确定最优分解二叉树的关键，从而能够极大地提高计算速度和分解精度。     

基于FFT和小波变换的交直流并联输电系统间谐波研究

运用谐波调制理论,结合开关函数的傅里叶分析,研究了在交直流并联输电系统下,交流系统供电电源含有畸变谐波时,直流线路和交流侧都产生间谐波的机理。给出了整流侧直流电压、直流电流以及交流电流产生的间谐波的一般形式。经过小波变换除去信号中的非稳态分量以后,再使用加窗快速傅里叶变换可以很好地得出其中的稳态分量。通过一个典型交直流并联输电系统数字仿真,同时在供电电源含有畸变谐波的情况下,对交直流系统的电压和电流量进行了间谐波计算。利用傅里叶小波分析综合分析法得到的仿真结果和计算结果相比较,验证了间谐波产生机理的正确性和有效性。     

剔除奇异点的电网谐波分析方法研究

随着电力系统中非线性负荷的不断增加,电网中的谐波干扰也越来越复杂,需要对其进行监测和分析,进而提出具体的治理方案。该文介绍了一种基于小波变换和快速傅里叶变换相结合分析谐波信号的方法。用小波变换监测并剔除信号的奇异点,对由小波变换得到的低频信号用快速傅里叶变换进行频谱分析,并与传统的谐波分析方法进行仿真比较,取得了较满意的结果。     

小波变换在电力系统谐波检测方面的应用

针对傅里叶变换的谐波检测方法无法同时实现时-频变域分析这一缺点,提出了小波变换这一新方法对谐波进行分析。通过小波变换对电力系统中的谐波电流进行分解,得到信号的基波分量和高次谐波分量。针对电力系统中的突变信号,提出了基于小波变换的模极大值的奇异性检测方法,通过小波变换模的极值点在多尺度上的综合表现,来表示信号的突变特征,并通过仿真实例验证该算法的有效性。     

基于经验小波变换的电力系统谐波检测方法

针对噪声干扰下的稳态以及暂态谐波检测问题,首次提出一种基于经验小波变换的电力系统谐波检测方法。首先利用经验小波变换从电力谐波信号中提取出一组具有紧支撑频谱的调幅-调频分量,实现各次谐波与基波信号的分离。接着对分离出的谐波分量进行Hilbert变换,从而获取各次谐波的幅值和频率检测参数以及暂态谐波的扰动起止时刻。对多类谐波信号的仿真结果表明,所提方法有效避免了传统Hilbert-Huang变换存在的模态混叠问题,即使在低信噪比下也能实现多频谐波信号的自适应分解,在确保各类参数检测结果精度的同时,兼具良好的噪声鲁棒性和检测实时性。