基于窄带滤波器和变长数据窗的相量提取算法

为适应智能变电站全数字化保护系统对相量提取算法的新要求,针对短窗算法滤波性能差而傅里叶算法延时较长且数据窗固定的不足,提出了一种窄带滤波器与变长数据窗相结合的相量提取算法。首先采用窄带滤波器对采样值序列进行带通滤波,并由短窗算法估算滤波器初值,以减小窄带滤波器暂态过程影响,缩短滤波器延时。然后对滤波器输出序列采用基于最小二乘法的变数据窗算法,最终准确提取相量特征。算法充分考虑了智能变电站的特点,实现了可变数据窗的相量提取,在保证滤波精度的同时提高了相量提取速度。数字仿真和动模数据验证表明,该算法可在发生故障后较短时间内准确提取出基波相量,有效提高了智能变电站全数字化保护的速动性和适应性。     

一种用于微机继电保护的实用滤波算法

选取2个与数据窗长有关的三角函数作为滤波函数构成一对正交的滤波器,提出一种实用的滤波算法,利用1／4周期数据窗计算出相量,通过合并计算后得到1／4周期整数倍数据窗长的相量计算结果,从而实现了保护的快速性,特别是用于线路光纤纵差保护时,会减轻保护通道的负担。通过对算例的仿真计算表明,所提出的实用滤波算法具有较好的计算精度及快速性,具有很好的实际工程应用性。     

横向时延滤波和IQ正交滤波的滤波效果仿真

由于横向时延滤波和IQ正交滤波在稳定性、收敛速度和误差率等方面的性能差异对于最小均方算法(LMS,Least Mean Squares)在工程上的实际应用具有参考意义,采用数值仿真的方法模拟了两者实现自适应最小均方算法的具体过程,并对比分析了它们的滤波性能。仿真结果显示IQ正交滤波具有更高的稳定性、更快的收敛速度、更小的误差率,其滤波性能优于横向时延滤波。IQ正交滤波器的阶数为2阶,而横向时延滤波器的阶数通常>10,滤波器阶数越多引入的权噪声也会相对增加,对于稳定性、收敛速度和误差率都是不利的,因此实际应用中优先选择阶数较少的IQ正交滤波器。     

正交滤波相量算法的故障暂态响应及校正方法

正交滤波相量算法在故障暂态过程中的响应与故障前电气量及故障初相角有关,输出结果不确定。为更快得到准确的故障后相量,利用正交滤波器的等效变换提出1种校正方法,以故障起始时刻为起点,仅利用故障后的采样值,随着不断扩展的数据窗,迅速将正交滤波相量算法输出校正到故障稳态结果,通过理论分析和数字仿真验证了该校正算法的有效性。所提出的校正算法适用于电流、电压、阻抗等电气量的计算,不受频率偏移和故障前电气量影响,相比于滑窗相量算法和两点乘积等短窗算法,性能有较大提高,且计算量增加不大。     

基于经验模态分解的自适应滤波算法在局部放电窄带干扰抑制中的应用

自适应滤波算法是当前抑制窄带干扰的有效方法.对于单频率的窄带干扰,设置自适应滤波器的参数比较容易,但是对于局放监测中多个频率且频率范围很宽的窄带干扰,设置自适应滤波的参数就会变得很困难.根据经验模态分解EMD(Empirical Mode Decomposition)的分频特性,将EMD引入自适应滤波算法,提出了一种基于EMD的自适应滤波算法.局放信号中多个频率的窄带干扰经EMD分解之后,会分解到不同的模态函数中,从而将多频率的窄带干扰转化成了多个单频率的窄带干扰,在此基础之上对固有模态函数进行自适应滤波,可以较容易地解决自适应滤波器参数设置的问题,并能获得比普通自适应滤波更好的效果.仿真及实际数据的处理验证了该算法的有效性.     

基于经验模态分解的自适应滤波算法在局部放电窄带干扰抑制中的应用

自适应滤波算法是当前抑制窄带干扰的有效方法。对于单频率的窄带干扰,设置自适应滤波器的参数比较容易,但是对于局放监测中多个频率且频率范围很宽的窄带干扰,设置自适应滤波的参数就会变得很困难。根据经验模态分解EMD(Emp iricalMode Decomposition)的分频特性,将EMD引入自适应滤波算法,提出了一种基于EMD的自适应滤波算法。局放信号中多个频率的窄带干扰经EMD分解之后,会分解到不同的模态函数中,从而将多频率的窄带干扰转化成了多个单频率的窄带干扰,在此基础之上对固有模态函数进行自适应滤波,可以较容易地解决自适应滤波器参数设置的问题,并能获得比普通自适应滤波更好的效果。仿真及实际数据的处理验证了该算法的有效性。     

提高介损角测量准确性的滤波新算法

针对电力系统中容性设备介质损耗角正切（tan δ）的测量,在末屏电容分压绝对测量条件下,提出了应用窄带通半周波傅里叶算法的tan δ值在线测量方法。容性设备母线电压和末屏分压原始值经过零、极点配置法设计的窄带通滤波器处理后,由半周波傅里叶算法分别提取其基波分量电压相角,计算tan δ值。该算法所需数据窗长度比基波相位分离法短,能够快速计算tan δ值;并对直流分量和偶次谐波分量起到了良好的抑制作用。算例结果表明,此算法与传统的基波相位分离法、一阶差分后半波傅里叶算法有相近的结果,并且所需数据量小,满足了在线监测的准确性和实时性要求。     

软硬滤波抑制周期性窄带干扰

分析了GIS局部放电检测中出现的周期性窄带干扰信号特征,提出了基于SDTM阈值法的小波变换抑制周期性窄带干扰的原理和算法,并结合设计的微带线滤波器用软硬滤波联合抑制周期性窄带干扰。仿真与实测研究表明,SDTM阈值法优于MINIMAXI和HEURSURE阈值选取法,其阈值的选取与样本的平均值和局部观察值有关,根据信号的大小决定且在小波变换的不同尺度上有一定的自适应性,能有效抑制周期性窄带干扰,用软硬滤波法先硬件滤波再小波处理能实现局放信号的有效提取。     

基于最优线性滤波的PMU测量Ⅲ:M类算法设计

本系列论文的前2篇,分别研究同步相量测量单元测量的最优滤波原理和P类测量最优算法的具体设计。该文在此基础上,研究M类测量最优算法的具体设计。与P类测量相比,M类测量是在更高准确度基础上兼顾快速响应,并且增加了公认为最难实现的对带外干扰的抑制要求。为了实现从基波通带到带外干扰阻带的快速衰减,基于奈奎斯特频域抽样定理建立动态相量线性参数模型,并采用以凯撒窗为权重的加权最小二乘算法进行模型参数估计,由此构造原型滤波器,其中频域抽样点个数和凯撒窗阶数构成自由参数集。针对数据上报率分别为50、25和10Hz三种情况,求解最优化问题,给出不同数据长度下最优解的分布,并结合快速响应性能选取最优滤波器长度,构成完整的M类测量优化算法。通过仿真试验评估优化算法的实际测量性能,并与IEEE测量标准提供的参考算法结果进行比较,验证所提出优化算法在测量准确度、使用数据长度和单相测量方面具有的综合性能优势。     

任意长度数据窗幅频特性一致的正交相量滤波器设计

文中给出了一种新的相量滤波器的设计方法，该滤波器的实部和虚部函数具有一致的幅频特性和对基波信号的相位正交性，且滤波器数据窗长度的选择任意，有效地解决了短窗滤波器的设计问题，采用该方法设计的滤波器已用于高压微机继电保护装置，取得良好的运行效果。     

基于相量法的短数据窗快速滤波算法

超高压大机组电力系统要求数字保护动作可靠、快速,一般的全波傅里叶算法由于固有的数据窗延时难以满足要求。文中通过对故障信号采样值相量的物理概念分析,提出了基于解矩阵方程的短数据窗正交滤波器组的统一设计理论,该方法可按要求滤除任意整次或非整次谐波,并能保证余弦和正弦滤波器幅频特性一致,可作为自适应变数据窗保护中的基本算法;同时初步分析了滤波器幅频特性与数据窗暂态性能之间的关系,提出了考虑数据窗暂态性能的一般设计原则,仿真结果验证了所提方法的正确性和可行性。     

Fast bias‐constrained optimal FIR filtering for time‐invariant state space models

This paper combines the finite impulse response filtering with the Kalman structure (predictor/corrector) and proposes a fast iterative bias‐constrained optimal finite impulse response filtering algorithm for linear discrete time‐invariant models. In order to provide filtering without any requirement of the initial state, the property of unbiasedness is employed. We first derive the optimal finite impulse response filter constrained by unbiasedness in the batch form and then find its fast iterative form for finite‐horizon and full‐horizon computations. The corresponding mean square error is also given in the batch and iterative forms. Extensive simulations are provided to investigate the trade‐off with the Kalman filter. We show that the proposed algorithm has much higher immunity against errors in the noise covariances and better robustness against temporary model uncertainties. The full‐horizon filter operates almost as fast as the Kalman filter, and its estimate converges with time to the Kalman estimate. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于改进泰勒加权最小二乘法的相量测量算法

大部分相量测量算法将信号相量作为一个静态模型,因此对电网中经常发生的电压幅值和相角波动特别敏感。基于标准频率下动态相量模型的泰勒加权最小二乘法(Taylor Weighted Least Squares, TWLS)不仅提供了相量值,还提供了相量导数值,可以提高对电网动态状况的监测。在此基础上,提出了一种基于基波频率值的改进泰勒加权最小二乘法。首先用非线性最小二乘法得到基波频率值。然后介绍了基于测量基波频率值的改进泰勒加权最小二乘法推导过程,并对该算法所涉及的窗函数、数据窗长度和泰勒多项式阶数进行分析选择。最后采用不同的信号模型和实际数据来检验算法的性能。仿真结果表明:提出的改进泰勒加权最小二乘法的测量精度满足要求。     

计及谐波影响的不对称系统基波序分量快速检测

基于延时构造正交信号的时域瞬时对称分量变换被广泛应用于计算三相不对称系统的正序与负序分量.推导了延时构造基波正交信号所导致的谐波变化,建立了含有谐波的不对称电压经时域瞬时对称分量变换后的序分量表达式.基于延时系数与谐波阶次之间的数值关系,详细研究了谐波在电压序分量中的分布规律.综合考虑正交信号延时与Park变换后的滤波时间,给出了利用时域瞬时对称分量变换快速准确提取谐波畸变不对称系统基波正序分量与负序分量的正交信号最佳延时构造方法.仿真与实验证明了理论分析的正确性.     

基波分量的一种快速提取方法及其在有源滤波器中的应用

在电能质量调节装置中,基波分量的提取精度和速度在很大程度上影响其性能.根据最小二乘原理,提出一种提取基波分量的方法.方法精度高,跟踪性能好,对基波突变甚至频率波动有较快的响应时间和较好的跟踪性能.由该方法得到的基波相角可以作为系统的同步信号.对信号处理算法进行了数学推导和实验研究,并将该方法应用于有源滤波器实验装置中,实验结果验证了其有效性.     

基于乘法窗函数的插值FFT的谐波分析方法

针对常规加窗插值算法在使用过程中会出现不满足要求的情况,提出了一种新的乘法窗函数构造方法。以三种常规窗函数为例构造出九种乘法窗函数,并验证了基于这些乘法窗函数的三谱线插值FFT的谐波高精度分析方法。分析了新的窗函数的性能,将新窗函数应用到三插值FFT的谐波分析算法当中。仿真实验表明,构造出的窗函数在10个周期左右数据和5阶拟合条件下,相比于常规窗函数插值算法有更高的准确度。在实际工程中可根据需要选择所构造的窗函数。     

一种基于排序统计理论的快速图像中值滤波法

中值滤波抑制干扰脉冲和点状噪声的同时,对图像边缘能较好的保持,在很多图像处理领域都起到了重要作用。运动目标识别技术对图像预处理实时性要求越来越高,为了提高预处理速度,以中值滤波原理为基础,对滤波排序算法和实现方案进行了研究,提出了一种基于排序统计理论的快速图像中值滤波方法,实现实时滤波。研究结果表明：该方法在硬件系统上对传统中值滤波排序算法进行的改进,使得3×3窗口中二维的9个像素取中值简化为一维的5个像素取中值,单窗口查找中值的比较次数由传统排序法的36次降到了16次,再结合FPGA的并行处理能力和流水线结构,滤波速度提高为原来的近4倍,可以满足图像预处理对实时性的要求。