小波变换在有源电力滤波器谐波分析中的应用

为有效分析和解决有源阻抗变换,对使用小波变换检测谐波与间谐波的方法进行了研究,并在此基础上探讨了利用小波分析、研究时频阻抗的控制特性和频率特性的基本原理,提出了利用小波变换来分离谐波与间谐波的算法,并兼顾时域和频域的分辨率.仿真结果表明,该方法不仅具有高分辨率特性,能较好地找出APF的时频阻抗特性,可以较好地分析谐波,以使其跟踪特性最优,为有源电力滤波器谐波抑制提供了可行的解决途径.     

新型滤波器在动态电压恢复器中的应用研究

在分析目前应用较多的电压峰值检测法、傅里叶变换法、小波变换法、d-q变换法和pqr瞬时功率法等电压暂降检测方法的基础上,提出了基于瞬时无功功率理论的动态电压恢复器检测算法;针对传统的一个ButterWorth低通滤波器存在实时性差的问题,设计了采用一个带阻滤波器和一个高截止频率ButterWorth低通滤波器串联而成的新型滤波器。Matlab/Simulink仿真结果表明,该新型滤波器能够在保证精度的基础上将检测时间缩短到约1/3个基波周期,提高了电压暂降检测的实时性。     

基于加窗型DCT-Ⅳ的OFDM系统的信道估计算法

在总结传统的基于离散傅里叶变换（DFT）的正交频分复用（OFDM）系统的信道估计算法的基础上,提出了一种新的基于加窗型的第四类离散余弦变换（DCT-Ⅳ）的OFDM系统的信道估计算法。该算法利用DCT变换的对称特性消除边缘效应,并且使用加窗抑制信道冲激响应的频谱泄露,然后用低通滤波器消除信道高斯白噪声的干扰。仿真结果表明：在多径衰落信道下,该算法优于基于DFT的信道估计算法,是一种可行而且有效的信道估计算法。     

基于提升小波变换的在线谐波检测

针对小波变换运用于谐波检测时的计算量大、无法保证实时性、采用传统阈值函数检测结果精度较低等问题,提出了一种新的在线谐波检测方法,在运用提升小波对信号序列进行新阈值函数去噪处理的同时,采用滑动时间窗对谐波电流信号动态跟踪以实现在线检测。搭建并联型有源电力滤波器仿真模型,在非线性负载产生电流突变时测试该方法谐波检测能力,结果表明该方法能准确分离出基波和谐波电流成分,具有较好的快速性、实时性和准确性。     

基于小波变换Mallat算法的电网谐波检测方法

针对传统的傅里叶变换方法在分析非平稳运行电网的电量信号时误差较大的问题,提出了一种基于小波变换Mallat算法的电网谐波检测方法。该方法根据不同的分辨率将电量信号分解到不同的子频段,然后分别对子频段进行多次重构,得到原始信号的基波,最后将采样得到的原始信号与重构的基波信号相减,得到谐波信号。Matlab仿真结果表明,该方法能够有效地将电量信号中的基波与谐波成分分离,谐波检测精确度较高。     

一种无锁相环i_p-i_q检测新方法

针对常用的基于瞬时无功功率的谐波检测法计算量大、矢量变换复杂、实时性差、鲁棒性弱等问题,提出了一种基于反馈和高性能低通滤波器的无锁相环ip-iq检测新方法。该方法通过预设变换矩阵的频率实现谐波和基波电流的检测,无需坐标变换和锁相环;采用基波电流反馈技术,减小了检测误差及动态响应时间;采用低通滤波器和均值滤波器级联组成高性能低通滤波器,提高了谐波和基波检测的精度和响应速度。该方法适用于单相电路、三相三线制电力系统、三相四线制电力系统的谐波和基波电流检测。     

小波变换在电力谐波分析中的应用

电力系统的谐波是影响电能质量的重要因素,谐波对电力系统和用电设备产生了严重危害和影响。文中应用小波变换分析电力系统的谐波,小波变换能描述频谱含量如何随着时间变化,同时在时间和频率上表示信号的能量和作用。与傅里叶变换对比,小波变换不仅可以知道哪些频率分量在信号中出现,而且可以知道这些频率分量在时域内是如何变化的,可以更精确地分析非平稳信号的谐波。     

基于改进小波包变换的谐波检测方法研究

针对基于傅里叶变换的谐波检测方法存在栅栏效应和频谱泄漏等问题,提出了一种基于改进小波包变换的谐波检测方法。该方法实现了对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,使所关心的谐波频率落到小波包频带的中心,从而减少频谱泄漏,有效提高了频谱分析精度。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于新阈值函数和小波分析的数字图像去噪方法

在数字图像处理过程中消除和减弱噪声对信号具有很重要的影响。中值滤波是传统的减少图像噪声,提高图像质量的可行方法。文章研究了中值滤波及其改进算法在图像去噪中的应用,基于小波分析基础理论和数字图像信号的小波变换分解重构原理,通过对小波分解系数选定恰当的阈值并进行阈值量化,基于小波分解后的高低频系数进行信号重构,从而有效去除或降低信号的噪声。本文采取的算法在MATLAB仿真平台进行了验证,结果表明,基于本文提出的阈值函数和小波分析处理方法对图像去噪具有更好的适应性,能够更好的改善数字图像的质量。     

基于二阶海宁卷积窗和双峰插值傅里叶变换的谐波检测方法

针对采用傅里叶变换检测谐波时存在的频谱泄露和栅栏效应问题,提出采用二阶海宁卷积窗的加窗算法来减少频谱泄露,采用双峰谱线插值修正算法抑制栅栏效应的谐波检测方法。Matlab仿真结果表明,该谐波检测方法对于稳态谐波的检测精度较高,且很好地改善了频谱泄露和栅栏效应问题。对于波动谐波,提出可采用小波变化与傅里叶变换和加窗插值法相结合的谐波分析方案。     

基于广义积分器的谐波电流检测方法研究

针对四桥臂有源电力滤波器的谐波检测环节,提出了一种基于广义积分器的谐波电流检测方法,分析了该检测方法的检测原理及参数k的变化对谐波电流检测效果的影响。仿真结果表明,当电网频率稳定时,该检测方法可准确地提取谐波电流中的基波分量;参数k影响检测的快速性和精确性,应合理设置;该检测方法结构简单,易于实现,对于电网电压畸变、电网频率波动及三相负载不平衡的情况有一定的适应性。     

基于卡尔曼滤波的谐波检测分析

针对日益严重且复杂的电网谐波问题,提出了一种基于卡尔曼滤波的谐波检测方法.阐述了卡尔曼滤波器的跟踪估计原理,并建立了基于卡尔曼滤波器谐波分析的数值模型,结合Matlab仿真平台对算法检测稳态谐波和暂态谐波信号的性能进行了分析.通过对比研究表明该算法在准确度、快速性、暂态谐波分析等方面均优于快速傅里叶变换(FFT),仿真和试验结果表明该算法在分析复杂的电网电能质量事件中具有较高的实用性.     

改进型HHT方法在钻机电网谐波检测中的应用

传统HHT方法在分析谐波时存在模态混叠现象,不能有效得出各次谐波分量,所以本文采用基于小波分解的HHT方法来解决上述问题。该方法根据小波分解进行频带滤波,然后再利用empirical mode decomposition（EMD）分解得到准确的intrinsic mode function（IMF）,最后进行Hilbert变换得到各次谐波分量频率和瞬时幅值,解决了传统HHT方法存在的模态混叠问题。首次将改进的Hilbert-Huang Transform（HHT）方法用于石油钻机系统中,并在Matlab/Simulink平台上搭建了石油钻机电网谐波源模型,仿真谐波电流信号,并将改进型HHT方法与传统的HHT方法进行对比,比较结果验证了改进型HHT方法的先进性和有效性。     

基于小波包变换的电力谐波检测研究

提出了一种基于小波包变换的电力谐波检测方法。该方法采用小波包变换对电流信号进行分解,即将该电流信号分解成低频部分与高频部分,然后分别对低频部分及高频部分进行小波包分解,重构后得到该电流信号的基波分量,从原始电流信号中减去基波分量,从而得到该电流信号的谐波分量。仿真结果表明,该方法能够很好地检测出电流信号中的谐波分量,并且能对指定频率的谐波进行检测。     

串联混合有源电力滤波器的SRF控制

串联混合有源电力滤波器是为解决供电质量问题而设计的一种有源滤波器,谐波检测的方法对于有源滤波器技术的研究尤为重要.根据通用瞬时功率理论,针对传统的检测方法在三相电压不对称或畸变情形下的不足,提出一种基于同步参考坐标法的谐波电流检测方法,并将该方法成功地应用于三相电压不对称及畸变的串联混合有源电力滤波器补偿电路中.使用PSIM搭建谐波检测电路以及串联混合有源电力滤波器电路,进行了仿真.理论分析和仿真结果均表明,这种谐波电流检测方法的有效性.     

基于全相位频谱校正的TMBOC信号的捕获

针对使用传统部分匹配滤波器（PMF）结合快速傅里叶变换（FFT）无法精确捕获时分复用二进制偏移载波（TMBOC）调制信号的问题,提出一种基于全相位频谱校正的捕获方法。首先通过PMF过程对接收信号进行部分相关运算,再使用全相位快速傅里叶变换（apFFT）算法对多普勒效应进行补偿,最后结合全相位频谱校正技术对功率谱进行校正。仿真结果表明,在同一条件下,该算法比PMF-FFT加窗算法检测概率提高了3 dB左右,并有效缩短了捕获时间。该算法可比PMF-FFT加窗算法更精确捕获TMBOC信号。     

矿用钢丝绳损伤检测信号处理方法研究

采用电磁检测法检测矿用钢丝绳受损情况时,检测信号中含有大量噪声,且存在尖峰和突变干扰,增大了损伤识别难度,需要对原始检测信号进行降噪处理。常用的傅里叶变换无法处理运行中的钢丝绳检测信号,而小波变换因存在平移不变性较差、频带混叠等问题而影响检测准确度。提出了基于双树复小波变换的矿用钢丝绳损伤检测信号处理方法。首先采用Q平移法构造双树复小波高低通滤波器,对原始信号进行3层双树复小波分解,得到高低频信号分量;然后采用最小极大方差软阈值方法对分解信号进行降噪处理;最后对降噪信号进行重构。在实验室环境下搭建了钢丝绳损伤检测试验平台,对基于双树复小波变换的钢丝绳损伤检测信号处理方法的降噪性能进行验证,结果表明:该方法可有效减少检测信号中的尖峰和突变数量,使信号平稳,降噪效果优于经典小波变换,且增大了奇异点处信号峰值,有利于后续特征提取。     

Analysis and validation of wavelet transform based DC fault detection in HVDC system

Fault detection plays an important role in both conventional AC and upcoming DC power systems. This paper aims to study the application of discrete wavelet transform (WT) for detecting the DC fault in the high voltage DC (HVDC) system. The methods of choosing the mother wavelet suited for DC fault is presented, based on degree of correlation to the fault pattern and the time delay. The wavelet analysis is performed on a multi-terminal HVDC system, built in PSCAD/EMTDC software. Its performance is judged for critical parameter like the fault location, resistance and distance. The analysis is further extended to validation using results from experiment, which is obtained from a lab-scale DC hardware setup. Load change, one of the transient disturbances in power system, is carried out to understand the effectiveness of the wavelet transform to differentiate it from the DC fault. The noise in the experimental result gives rise to non-zero wavelet coefficient during the steady-state. This can be improved by removing the unwanted noise using right filter while still retaining the fault-induced transient. The wavelet transform is compared with short-time Fourier transform to highlight the issue with window size and noise.     

Load compensation based on frame considering low-order dominant harmonics and distorted power system

In this paper, by considering voltage distortion and frequency variation, the control strategy of synchronous reference frame (SRF) for three-phase shunt active power filter has been improved. In the SRF compensation method a conventional low pass filter (CLPF) is used to extract the dc component of the d-axis current (I_d). Unfortunately in the presence of low-order harmonics of the load current (second and third ones), the transient response time is increased. If the amplitude of these harmonics are high, the distortions in CLPF output signal are increased, and as a result, the desired compensation cannot be achieved. In this paper to overcome this problem, a novel numerical LPF is designed and implemented based on variable forgetting factor-recursive least squares (VFF-RLS). The advantages of the proposed filter over CLPFs include independence of the load current harmonic components, fast dynamic and high accuracy of the response. Moreover, due to the malfunction of the conventional phase locked loop (PLL) in polluted and variable frequency environment, a second order generation integrator-frequency locked loop (SOGI-FLL) based on fuzzy logic controller (FLC) and wavelet transform (WT) is proposed. Effectiveness of the proposed method is evaluated with both simulations and experimental results in a three-phase power system.     

粒子群优化RBF神经网络的自适应谐波检测

有源电力滤波器补偿性能与所采用的谐波检测方式有很大的依赖关系,针对现有的检测方法存在精度不高、对电网频率变化比较敏感、自适应能力不强的缺点,本文提出基于粒子群优化算法的R B F神经网络的谐波检测方法。用自适应的方法对粒子群优化算法的参数进行了调整,使其能够更好地适应复杂的非线性环境,从而可以更灵活地调节P S O算法的全局搜索能力和局部开发能力。在算法的基础上,根据已开发的系统配置和学习算法,探讨了模拟电路的实现方法,运用P S I M软件对电路进行了模拟仿真。仿真结果表明,该方法具有很好的实时性、较高的检测精度以及自适应跟踪负载电流变化的能力。