基于瞬时无功功率理论的谐波检测改进算法研究

针对有源电力滤波器进行谐波检测、补偿过程中存在的延时滞后的问题,提出以基于瞬时无功功率的谐波检测理论为基础,使用预置微量补偿相位的方式改善测量结果.首先分析了瞬时无功功率的ip-iq算法检测谐波的基本原理,指出了在实际应用中的不足;其次引入了相位补偿角并进行了计算推导;最后使用Matlab仿真工具对预置补偿角加入的前后波形进行模拟仿真,仿真结果证明预置补偿角可以有效的提高补偿实时性,改善基波波形畸变,从而验证了该方法的实际可操作性.     

改进电网谐波ip，iq检测算法方法的研究

目前用于检测电网中电流无功分量和谐波分量的主要方法是ip,iq算法。但此算法必须同时提取谐波分量和无功分量,计算量大,精度和延时性的缺陷也使得谐波治理效果一般。在此改进的ip,iq算法为减少计算量,利用分频检测方法略去三相至两相坐标变换还有其逆变换,提高了检测速度,且避免了原算法在三相四线制系统中会有的零序谐波泄漏误差。仿真结果表明：改进的算法具有较好的动态性能和较高的检测精度。     

数控机床谐波检测FFT改进算法的研究

针对数控机床在工作过程中控制系统产生谐波的现象,提出了一种加窗双峰谱线插值FFT高精度谐波检测算法。仿真实验结果表明该算法能够有效地减少栅栏效应和频谱泄露引起的误差,应用该算法能够进一步提高谐波测量仪的技术性能,为机床的改进和电网的管理提供可靠参数。     

一种改进型i_p-i_q谐波电流检测方法的研究

分析了以瞬时无功功率理论为基础的传统的ip-iq谐波电流检测方法,提出了一种改进型ip-iq谐波电流检测方法。该方法预设变换矩阵的频率代替锁相环(PLL),采用Chebyshev型陷波滤波器和Bessel型滤波器串联来构成低通滤波器部分。与传统的ip-iq谐波电流检测方法相比,该方法不仅能够保证较高的检测精度,而且电路结构更为简单,响应速度更快。理论分析及MATLAB仿真结果均验证了该改进设计的正确性和有效性。     

混合型有源滤波器谐波检测复合算法的研究

为了提高混合型有源电力滤波器(Hybrid Active Power Filter,HAPF)的电流检测方法的性能,提出一种基于自适应有限脉冲响应(FIR)预测与FBD电流检测相结合的电流检测算法。通过对注入式混合型有源滤波器(IHAPF)结构及工作原理的分析,将算法应用于该装置谐波电流检测环节。最后采用Matlab对模型进行仿真分析,试验结果证明复合算法理论的正确性。     

基于分段滤波的Prony算法在谐波检测中的应用

现代电力系统中的谐波与间谐波频率范围广,直接利用Prony算法辨识得到的结果往往不是很精确;随着信号中谐波含量的增多,模型阶数的变大,计算时间变得过于冗长。针对这些问题,文中提出一种基于分段滤波的Prony算法,首先根据谐波的频率范围进行频段划分,确定各频段的采样参数;然后由低频段到高频段依次进行Prony分析,在进行下一频段检测之前,将已辨识出的所有谐波含量从原始信号中滤除;最后综合各段分析结果,得出各频段谐波的模态参数。仿真试验和应用实例表明,对含量较多且复杂的谐波信号,改进后的方法能有效地提高计算速度和辨识精度。     

基于AC-BM改进算法的入侵检测技术研究

网络的飞速发展带来了诸多安全隐患,入侵检测技术作为一种积极防御手段成为了网络安全领域的研究热点。模式匹配由于原理简单、无需训练、检测效率高、扩展性好广泛用于目前的入侵检测系统。本文首先分析了模式匹配,比较了经典的模式匹配算法,总结了其存在的问题,并在此基础上对AC-BM模式匹配算法进行优化,提出了AC-BM改进算法,有效提高了检测效率,降低了检测过程中的资源消耗。     

一种新的谐波检测算法及其对比研究

本文通过详细的数学推导证明了瞬时无功功率理论的数学本质是三维时变向量空间中的正交变换和反变换,在不同正交向量坐标基下,可以检测任意次、任意序的有功或无功电流。通过与传统FFT算法相比,证明二者在数学本质上是一致的,低通滤波器和积分器是二者实时性能差异的根源。据此文中提出了一种采用LPF的FFT改进算法用于谐波提取。     

基于LMS算法与RLS算法的谐波检测方法的比较

有源电力滤波器是一种可用于动态抑制谐波以及无功补偿的新型电力电子装置,主要包括谐波检测和补偿电流控制两部分。将自适应算法应用于谐波电流检测,其优点在于作为闭环的检测系统,对电网不断变化的参数具有自适应能力。自适应算法是基于噪声对消原理和最陡下降法的一种算法,目前最常用的是LMS算法和RLS算法,两种算法各有优缺点。对比分析两种算法的应用,对于谐波检测方法的探索具有非常重要的意义。     

基于软采样的电网谐波检测算法及其实现

讨论了电网谐波检测算法的原理;研究了用于减小同步采样误差的线性内插软同步采样法,并以MCS-51单片机为核心设计实现了该谐波检测算法;实验数据表明,软采样可有效提高谐波检测精度.     

移相式谐波失真度测量

采用移相的原理,将无谐波失真的标准信号移相后与被测的失真信号相叠加,同时使标准信号的相位与被测的失真信号中的基波的相位相反,而两者的幅度值相等,结果将基波成份抵消而保留了谐波成份,由此而测出谐波失真度。     

改进k-means算法的网络数据库入侵检测

提出改进的k-means算法,加入过滤优化功能,通过簇候选集合中攻击簇的数目优化,删除掉非最优聚类数据集合中的攻击数据,生产最优簇,提高后期网络数据库入侵检测的时效性,降低漏检率.实验结果表明,本文的方法能够优化聚类后生成攻击簇的数目的数目,为网络数据量入侵检测提供便利,提高了检测的准确性,降低了漏检率.     

基于FFT与DWT联合的电力谐波检测的算法设计

目前谐波检测方法普遍存在的问题是很难对稳态谐波和非稳态谐波同时存在的信号进行准确检测.针对这种现象本文提出了一种混合算法:利用DWT将谐波信号成分低频和高频两部分;FFT对低频部分进行分析,得出稳态谐波的幅值、相位;小波熵对高频部分进行分析,得到非稳态谐波的时域信息.该算法结合以上算法的优势,完成对稳态谐波和非稳态谐波同时存在的信号的检测.并通过MATLAB验证该算法的准确性和可行性.     

基于小波去噪和扩展Prony算法的谐波检测

运用扩展Prony算法对电力系统中含谐波、间谐波信号进行检测,通常实际信号中叠加有随机噪声;由于Prony算法对噪声敏感,采用小波软阈值法对信号进行去噪预处理,保留信号的特征信息,计算结果表明,采用小波软阈值法对信号进行预处理,有利于提高扩展Prony算法对谐波和间谐波信号提取的精确性.     

基于LSTM算法的分布式发电并网系统谐波检测

针对当前方法检测到的分布式发电并网系统谐波幅值结果不准确的问题,提出了基于LSTM算法的分布式发电并网系统谐波检测方法。建立分布式发电并网系统通用模型,根据分布式发电并网输出特性,求得系统中各参数和数学模型;利用小波变换方法,分解并重构谐波信号,剔除谐波中的干扰因素;采用LSTM算法的记忆神经单元,替代RNN中的部分神经元,评估检测仿真数据的MAP值和RMSE值,实现分布式发电并网系统谐波检测。实验结果表明,该方法谐波幅值与实际值最接近,能够有效提高检测结果的准确性。     

有源电力滤波器两种检测算法的比较研究

文章研究了有源电力滤波器的两种谐波电流检测算法,ip-iq法对负载电流中的谐波进行全部检测,基于用户侧谐波和无功补偿的检测法仅对用户自身造成的谐波进行检测。仿真结果表明,通过APF补偿后,前者电源电流为正弦波,后者电源电流和电源电压保持相同的畸变率,波形相似。     

有功电流分离法在单相谐波检测中应用及仿真

为解决单相电路谐波及无功电流检测时的计算复杂和畸变电流对检测存在影响等问题,将有功电流分离法引入单相谐波检测电路,通过锁相环提供的与基波同相位的单位正余弦信号与单相电路电流相乘,低通滤波器滤去高次谐波分别得到基波有功电流和无功电流及谐波电流。将含有2、4、6、8次谐波的待测电流利用Matlab进行仿真,得到待测电流所含基波及谐波电流,表明此种方法对于检测谐波的可行性,并对于模拟检测电路提供了一条更为简便的新思路。     

粒子群优化RBF神经网络谐波电流检测方法研究

谐波污染问题,众所周知是使用了很多的电力电子器件导致进一步加重,所以谐波治理就变得愈来愈紧要。而瞬时无功功率的检测方法不能满足目前谐波检测对其检测精度的要求,故文中提出一种用粒子群优化RBF神经网络权重的谐波检测方法来检测谐波。改善的方法措施是以瞬时无功功率检测的输入作为RBF神经网络的输入,其输出作为RBF神经网络的期望输出,使用MATLAB软件对RBF神经网络模型进行搭建并进行仿真分析。从实验结果可以得出:使用粒子群优化RBF神经网络权重的谐波检测方法,克服了RBF神经网络检测方法精度不足的欠缺,提高了RBF神经网络的收敛速度和谐波检测的精度。     

有源滤波器谐波检测方法研究

伴随谐波对电力系统污染的日益严重,谐波检测显得尤为重要。作为谐波检测的重要方法之一,基波幅值分离法具备电路架构较为简易、动态反映的效率比较快、检测结果的精确度比较高等优势特点,因此成为现实检测中比较受欢迎的即时检测方式。     

改进的MSK信号循环谱检测算法

利用循环谱理论对MSK直接序列扩频信号进行检测,分析了其循环谱包络特征;在有限数据下,为实现更低信噪比情况下信号检测,提出了一种改进算法,该算法基于数据分段处理和重叠保留,通过在非零循环频率上的一维搜索实现检测,能够有效地抑制噪声影响,避免多维搜索,计算量小;文中还分析了算法性能,给出了算法实现的具体步骤,并进行了计算机仿真.仿真结果证明了所提出算法的有效性.