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。     

谐波和间谐波三参数识别的SSI-LS方法

为精确检测谐波和间谐波的三参数,提出了基于随机子空间辨识（Stochastic Subspace Identification, SSI）与最小二乘（Least Square）法的谐波和间谐波三参数检测方法。运用奇异值差值法确定SSI-LS算法的阶数;利用SSI算法直接对原始含噪信号精确检测出各谐波和间谐波分量的频率;当信噪比大于20 dB时,应用最小二乘法对各谐波和间谐波分量进行幅值和相位的估计,从而实现了谐波和间谐波的三参数识别。分别针对含有噪声和直流分量的谐波和间谐波数值仿真信号和频率相近且幅值相差百倍的谐波和间谐波信号作谐波和间谐波的三参数识别。仿真分析表明该方法抗噪声能力强、检测精度高、计算速度快,尤其是对信号中各谐波和间谐波分量的相位检测精度高、对频率相近且幅值相差百倍的谐波和间谐波信号具有较高的分辨率,为电力系统谐波和间谐波的精确检测提供了新的思路与方法。     

基于BP神经网络和线性神经网络的间谐波分析方法

传统的线性神经网络,其激励函数是固定函数,所以不能对间谐波的频率进行调整,而基波频率微小的偏差将导致谐波检测出现较大的误差。笔者在采用BP神经网络的高精度基波检测的基础之上,采用激励函数参数可调的线性神经网络来分析间谐波。理论分析和仿真结果都表明,无论有没有噪声,文中提出的方法都具有较高的检测精度,自适应能力较强,其中检测与偶数次谐波比较接近的间谐波的优势更明显。     

利用小波傅里叶变换的谐波与间谐波检测

为有效检测快速变化和持续时间短的谐波与间谐波,分析了傅立叶变换检测谐波与间谐波的方法,并在此基础上探讨了利用小波变换进行检测的基本原理,提出了利用小波变换系数傅立叶变换幅值来分离谐波与间谐波的算法。该方法使用Morlet函数作为小波变换的小波基,根据小波变换系数傅里叶变换的幅频特性的突出点来检测谐波与间谐波的幅值与频率。仿真结果与理论分析表明,小波变换具有良好的时域与频域局部化特性,小波变换系数傅里叶变换幅值能有效检测谐波与间谐波,并在检测持续时间短的谐波与间谐波方面有很大优越性。     

基于Synchrosqueezing小波变换的谐波和间谐波检测方法

非线性电力元件的广泛使用使电力系统的谐波和间谐波污染越来越严重。为准确计算谐波和间谐波的参数特征,以有效克服噪声影响,提出基于Synchrosqueezing小波变换的谐波和间谐波的一种检测方法。首先对电力系统信号进行连续小波变换;然后确定同步挤压阈值,对连续小波变换结果进行同步挤压,并利用同步挤压结果计算电力信号主频率;最后,设置提取频率区间,将电力信号分解为一组内蕴模态类函数分量(IMT),并结合Hilbert变换及最小二乘拟合,精确计算噪声背景下谐波和间谐波的幅值与频率。通过模拟信号和实测信号对所提方法有效性进行了分析,实验结果表明,与Prony和HHT方法相比,本文方法通过同步挤压有效抑制了噪声干扰,谐波和间谐波的检测精度有较好的提高。     

基于并联滤波器的电压闪变检测

依据最小方差原则和梯度下降方法,经过旋转变换,得到二维线性自适应跟踪器,组成频点和带宽可任意设定的一致指数稳定的并联梳状ⅡR滤波器,分析其频率特性。该滤波器可提取电力信号中的已知频率的谐波和间谐波,获得基波幅值的准确跟随。再用另一个并联滤波器分析基波幅值跟随信号,提取基波电压的恒定值和多个波动分量,对电压波动进行加权滤波、平方、平滑滤波后得到瞬时视感度。算法抑制了间谐波造成的平方解调法检测闪变度的误差,具有较好的均值统计意义下的抗干扰性能。通过仿真比较说明了算法的有效性。     

一种用于电力系统谐波与间谐波分析的超分辨率算法

文中总结了经典DFT方法的缺陷,将现代谱估计理论引入电力系统谐波、间谐波分析领域,详细讨论了基于子空间分解的Min-Norm算法原理,针对其估计性能受噪声影响大的缺点,提出了基于互相关的互谱Min-Norm算法,利用白噪声序列的独立性及互相关运算有效地抑制了噪声对算法的影响,并将其用于电力系统谐波、间谐波分析。仿真结果表明该算法不仅具有超分辨率特性,而且可在低信噪比环境中获得高分辨率、高精度、高稳定性的谐波、间谐波分析结果,具有经典DFT方法无可比拟的优越性,可推广应用于电力系统谐波、间谐波测量领域。     

基于重排SPWVD的谐波检测

提出了一种基于重排平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)的电力系统谐波检测方法。比较了信号的SPWVD和重排SPWVD,通过计算机仿真,表明重排SPWVD能增强时频聚集性,提高信号分量的定位精度,有效检测出谐波和间谐波信号的起止时间和频率信息。     

IGG法和扩展傅里叶结合的间谐波分析

为获得准确的间谐波信号的频率分布估计值,提出了基于中国科学院测量与地球物理研究所的IGG(Institute of Geodesy & Geophysics,Chinese Academy of Sciences)法扩展傅里叶变换的间谐波分析方法.扩展傅里叶变换利用变换基函数代替传统离散傅里叶变换DFT(discrete Fourier transform)中的指数基部分,构造间谐波信号模型的目标函数,通过迭代对原始数据进行近似拟合;然后利用IGG算法迭代过程具有良好的抗粗差能力和可靠的收敛性等特点,求解上述目标函数.通过仿真验证,该方法具有超频率分辨和抗干扰特性,而且无需同步采样和过长的采样数据,因而在电力系统谐波测量中有较大的应用价值.     

基于AR谱估计和Adaline神经元的间谐波分析

将人工神经网络应用于电力系统间谐波分析，提出了Burg算法与Adaline神经元相结合的间谐波分析方法。通过Burg算法计算自回归（AR）模型参数，得到信号中谐波和间谐波的个数及频率初值，然后应用改进的Adaline神经网络精确分析谐波和间谐波的频率、幅值和相位。MATLAB仿真结果验证了Burg-Adaline间谐波分析方法具有分辨率高、精度高、收敛快的优点。