基于增强SVD和Prony的电力系统谐波检测方法

针对电力系统中存在的谐波污染问题,提出一种基于“自适应定阶法”和“主导系数”的谐波检测法则,大大提高了谐波检测的准确率及检测精度,解决了传统Prony算法对噪声过于敏感,导致检测精度不理想的问题。方案中使用“自适应定阶法”确定了SVD降噪的最佳降噪阶数,有效剥离了信号中的噪声成分,削弱了Prony算法拟合结果中虚假分量的幅值,并通过“主导系数”完成了对非虚假分量的准确筛选。仿真结果表明,该方法能对谐波信号实现有效降噪,信噪比提升19 dB左右,对谐波参数的识别和筛选结果准确、可靠,其中幅值检测误差在0.5%左右,频率的检测误差在0.01%左右,相位的检测误差在0.5%左右。     

基于迭代Prony算法的高精度谐波检测

扩展Prony算法在无噪声和高信噪比情况下能精确检测到电网中非整数次谐波,本文针对扩展Prony算法抗噪的弱点提出运用一种迭代Prony算法对电力系统整数和非整数次谐波进行检测,在信噪比20dB有很高的精度.数值仿真验证了本算法的有效性.     

基于Prony算法的谐波和间谐波频谱估计

电力系统中,准确有效的确定信号中的各次谐波分量及间谐波信号,对于改善电能质量有着重要意义.在分析间谐波特性基础上,提出了一种基于Prony算法的信号分解法.该方法将指数变换的时频特性与谐波信号特性描述相结合,可以提供各种分量的特征指标,如频率、幅值、相位等,并利用最小二乘法得到高精度的拟合.经过电弧炉模拟系统试验证明,Prony 算法在谐波和间谐波信号分析中,可提供有效、准确的分析结果.     

基于Prony谱线估计方法的间谐波检测

传统的谐波分析方法都是基于傅立叶变换,认为只有谐波周期均为基波周期的整数倍。然而,实际存在的间谐波周期与基波周期不成整数倍关系,要正确检测出间谐波,必须以间谐波与基波周期的最小公倍数作为检测周期,因此,FFT算法无法在较短的时间内精确检测到信号中的谐波和间谐波成分。将Prony谱线估计方法应用到间谐波检测中,推导出间谐波频率、幅值和相位的计算公式。仿真验证了该算法要优于FFT算法,对间谐波和谐波的幅值、频率和相位的估计具有很高的精度。     

电网谐波与间谐波检测的分段Prony算法

将Prony算法应用于谐波与间谐波检测时,存在采样参数及模型阶数难以确定的问题;另外由于现代电网谐波与间谐波频率范围广,直接进行Prony分析的辨识结果往往不精确。针对这些问题提出了一种分段Prony算法,首先依据信噪比和均方差来确定模型阶数;然后根据谐波与间谐波的频率范围进行频段划分,确定各频段的采样频率及采样时间;最后根据各段采样参数进行分段Prony分析,并综合各段分析结果,得出各频段谐波与间谐波的频率、幅值、衰减因子及初相位。仿真算例验证了该算法的有效性。     

遗传算法优化Prony电力系统谐波检测的研究

实现对电力系统所含谐波的快速、准确检测是对其进行有效抑制、以提高电能质量和增强电网稳定性的关键技术。本文通过对现有电力系统谐波检测方法的比较,通过分析含噪声条件下传统Prony算法的相关参数优化选择方面存在的局限性,并根据Prony算法可以直接提取待检测信号的相关参数的特征,同时具有较强的自适应能力等特点,提出了遗传算法优化Prony电力系统谐波检测方法,以实现对Prony方法检测谐波相关参数的优化求取。通过仿真实验表明,本文所提出的方法对于不同信噪比条件下的谐波检测信号在拟合误差精确度以及稳定性等方面均具有显著的优势。     

基于CEEMD与改进Prony的谐波检测方法

为了解决经验模态分解(EMD)处理非线性非平稳信号的模态混叠现象以及传统Prony方法抗噪性能差的不足。提出基于完全经验模态分解(CEEMD)和改进Prony相结合的谐波分析方法。先将含噪的谐波信号进行CEEMD分解得到固有模态函数,再通过能量门限法对分解的固有模态函数进行阈值去噪。针对原始Prony方法优化了实际阶数和线性预测参数的求解过程。最后将去噪后的谐波分量进行改进Prony变换检测分析。并通过MATLAB仿真实验以及依托三相不可控负载的实测数据验证了该方法能够精确辨识出谐波分量的特征参数且具有良好的抗噪性能,从而为谐波分析提供了一种新思路。     

基于Daubechies小波与Prony法电气谐波的检测

电网的安全稳定运行是保证各种用电设备正常使用的关键,实时、精确地检测电能质量尤为重要。鉴于小波变换在消噪以及突变信号检测方面的优点,Prony算法对噪声的敏感,以及该算法能够简单快速地检测出谐波的振幅、相位和频率,本文提出了利用小波变换与Prony方法相结合的方法来检测电气谐波。通过MATLAB仿真,表明这种方法能够比较准确地检测出电网中谐波的各种参数。     

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。     

一种基于综合DFT和Prony算法的谐波与间谐波分析方法

针对传统频域谐波测量方法存在的时域分析局限性,提出了一种综合频域(FFT)和时域(Prony)的谐波与间谐波分析方法.首先对谐波与间谐波信号进行离散傅里叶变换(DFT),获取信号的频谱范围,据此选择Prony算法的采样率,并依据信噪比选取Prony算法的模型阶数.然后基于Prony算法得到信号中各谐波与间谐波分量的频率...     

Prony算法在谐波、间谐波参数辨识中的应用

准确有效地确定信号中各次谐波及间谐波分量的参数,对于改善电能质量具有重要的意义。文中提出了一种应用于谐波和间谐波在线参数辨识的Prony算法改进方案。该方案由于使用QR分解算法求解方程组,减小了算法的计算耗时,提高了算法的稳定性。其次文中提出了自适应采样频率的方法、模型阶数和时间窗的选取原则,以及提取真实频率成分的可靠方法,使Prony算法具有更高的辨识性能和可靠性。经过电弧炉电流信号的分析说明,文中所提出的方法可以大大缩短Prony算法的计算耗时,提高Prony算法在线谐波参数辨识的可靠性。     

基于加窗插值和Prony的电力系统间谐波算法

邻近谐波或基波的间谐波,是导致电压闪变的直接原因,准确检出该成分,对于改善电能质量具有重要意义.考虑真实电网宽带多频的信号特性,分析了加窗插值算法和谱估计法局限性,提出基于加窗插值和Prony的间谐波检测法.先通过加窗插值求解各个信号参数,进而采用频率分析定位临近谐波和间谐波所在频率区间,最后对时域滤波后的残差分量用Prony算法计算.Matlab仿真表明该方法频率分辨率和精度优于加窗插值,相对传统Prony法不需要估算信号个数,能有效消除伪谱的影响.     

基于改进扩展Prony谱估计法的谐波电流检测

兼顾检测精度和检测的快速响应性能,结合注入式有源电力滤波器的结构与工作原理,提出了一种基于改进扩展Prony谱估计法的自适应频率跟踪电流检测方法。该检测算法采用最小均方(LMS)算法在线优化扩展Prony谱估计法中电导矩阵的频率,求出在该条件下的最佳解;并采用数字信号处理器和高速接口器件,通过简单的软件程序来实现,误差小,实时性强,满足了实际应用需要。     

基于ESPRIT的谐波和间谐波参数估计方法

为了准确地获得信号中谐波、间谐波成分的频率和幅值等参数,提出了一种新的检测算法,即ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)。此算法是一种基于子空间技术的高分辨率检测方法,它把信号分解为信号子空间和噪声子空间,能够精确地估计出被噪声污染的正弦信号的频率,幅值等信息,克服了传统FFT算法分辨率的限制。仿真结果表明此算法能够在较短的信号长度内准确检测出信号各个谐波和间谐波成分,证明了此算法的正确性。     

基于加窗插值和Prony的电力系统间谐波算法

邻近谐波或基波的间谐波,是导致电压闪变的直接原因,准确检出该成分,对于改善电能质量具有重要意义.考虑真实电网宽带多频的信号特性,分析了加窗插值算法和谱估计法局限性,提出基于加窗插值和Prony的间谐波检测法.先通过加窗插值求解各个信号参数,进而采用频率分析定位临近谐波和间谐波所在频率区间,最后对时域滤波后的残差分量用P...     

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.     

基于多路信号联合去噪的Prony谐波检测法

针对传统Prony算法易受噪声干扰且同一区域内多路电能质量信号存在相关性的特点,文中提出了一种基于多路信号联合去噪的Prony谐波检测算法,实现在较强噪声条件下的谐波准确检测。首先,采用中心频率法和轨迹相似度法改进多元变分模态分解（MVMD）算法;其次,利用改进的MVMD算法联合分解相关联的多路信号,提取出主导模态分量并重组为适宜Prony分析的稳定信号;最后,对稳定信号进行Prony分析得到初步的谐波参数,通过阈值筛选和人工鱼群全局寻优,得到准确的谐波检测参数。仿真实验表明,改进的MVMD去噪算法的输出信噪比为37.3,高于VMD去噪法（33.2）和小波去噪法（32.8）,去噪效果更优;文中算法谐波检测结果的误差总体小于传统Prony算法,具有谐波检测准确度高、同时计算多路信号的特点。     

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CEEMD-WPT和Prony算法的谐波间谐波参数辨识

由于传统Prony算法对噪声极为敏感,因此采用互补集合经验模态分解(CEEMD)和小波包变换(WPT)相结合的去噪方法改善信号,提高Prony参数辨识的精度。首先对信号进行CEEMD分解得到固有模态函数(IMF),并对得到的IMF分量计算其排列熵(PE)值,根据排列熵值提取出含噪声较大的分量进行小波包去噪。然后将去噪重构后的IMF分量与剩余IMF分量重构信号。最后用Prony算法辨识重构后信号的参数。对所提算法进行仿真,并与已发表文献中的结果进行比较。仿真与比较结果表明,该算法是有效的,而且具有较好的辨识结果。