基于扩展卡尔曼滤波频率跟踪的DFT同步相量测量算法

当电力信号的频率发生偏移时,采用离散傅里叶变换(discrete Fourier transformation,DFT)进行同步相量测量难以做到同步采样,由此造成的栅栏效应严重影响了同步相量测量精度。为此提出一种改进的DFT同步相量测量算法。首先引入了基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的频率跟踪算法,建立了基波频率测量的算法流程,并介绍了基于DFT的同步相量测量算法原理。在此基础上,将测量结果分为整数部分和分数部分,分析了因频率偏移导致的相量测量误差,对分数部分进行插值计算以提高同步相量测量精度。分别应用含谐波和噪声的稳定信号和幅值、相位、频率、谐波及噪声含量跳变的信号来校验算法的性能。仿真结果表明,EKF频率跟踪算法能快速对基波频率进行跟踪,所提出的同步相量测量算法能消除或减弱谐波、噪声以及频率偏移对同步测量的影响,提高了相量测量精度。     

小波奇异熵及其在高压输电线路故障选相中的应用

泛化的信息熵目前已在数据挖掘、信号识别和故障诊断等领域得到了广泛有效的应用。小波熵是一种典型的泛化熵测度，其在电力系统故障检测和识别中的应用具有巨大的潜力。探索各类小波熵算法的机理及其所揭示的电力系统现象本质是进一步开拓其应用的前提。对于小波熵算法之一的小波奇异熵，该文在研究小波变换、奇异值分解及信息熵理论的基础上，分析了其应用原理和本质。基于对小波奇异熵的研究，将其应用于高压输电线路的故障相识别，并提出了基于故障暂态的故障选相判据和方案。基于PSCAD/EMTDC的故障仿真结果表明：该故障选相方案能快速准确地识别各类故障，并且不易受到故障时刻、过渡电阻、故障位置等因素的影响，具有较好的适应性。     

基于LC网络的感应电能传输系统动态供电方法

在感应电能传输(inductive power transfer,IPT)系统中,采用单逆变器供电、多初级LCL线圈并联的分段导轨动态供电方法。但该方法存在以下问题,当电动汽车还在与第一个LCL初级线圈进行耦合时,其余所有并联LCL初级线圈都处于通电状态,且存在较大的初级线圈电流,会带来IPT系统功率损耗以及较大的电磁辐射。针对该问题,本文提出一种含有交流开关的LC网络,通过调节交流开关的通断,进而降低初级线圈电流大小,实现降低系统功率损耗、减少电磁辐射的目的。最后,通过搭建LCL-S的IPT实验系统,模拟电动汽车充电过程,实验结果表明所提方法切实有效地降低了初级线圈电流大小。