基于高倍过采样与加窗插值FFT的电力谐波分析

为提高谐波分析精度,分析了信号加窗引起的信噪比损失以及AD转换产生的量化误差,阐述了过采样技术提高信噪比的原理。在此基础上,提出了基于高倍过采样和加窗插值快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)的谐波分析方法。该方法充分利用AD转换器的潜力,以尽量高的采样速率进行AD采样,同时通过均值滤波避免高倍过采样引起的采样数据量激增问题。详细研究了所提谐波分析方法对信号中谐波分量幅值和相位的影响,并给出了简洁实用的谐波幅值和相位校正方法。仿真表明,所提方法可在不增加系统成本的前提下改善加窗插值FFT的抗噪声能力,提高谐波分析精度。

基于一种新型正弦幅值积分器的谐波检测方法

针对基于瞬时无功理论的ip-iq谐波检测法结构复杂、响应速度慢等问题,提出了一种采用改进正弦幅值积分器结构的谐波电流检测方法。首先,利用二阶广义积分器的输出滤波特性及正弦幅值积分器的极性选择特性,使其相结合构造出了一种滤波性能更强,同时具有频率及极性选择作用的新型积分器。然后,利用该积分器快速准确地提取基波正序分量,并有效应用于谐波检测环节中。当电网电压存在直流偏置问题时,该积分器所构造的锁相环也能准确锁定电网频率及相位信息。最后,理论分析及仿真实验结果表明:该方法无需进行瞬时对称分量分离,就可提取出电网电压及负载电流基波的正负序分量,计算量小,谐波检测更精确。

基于自适应增强型复系数滤波器的多电飞机变频电网状态估计

多电飞机的电网是一种典型的孤岛微网,具有360~800 Hz的宽频率工作范围,传统恒定频率电网同步方法的动态性能在飞机变频电网中有所不足。为了准确估计飞机变频电网的电网状态,结合自适应模块,对增强型复系数滤波器锁相环进行改进,设计了一种适应于MEA变频电网的自适应增强型复系数滤波器锁相环结构(AECCF-PLL)。分析了其传递函数与阶跃响应之间的关系,推导了模型参数与频率的关系,建立了频率自适应模块,满足飞机变频交流电网状态估计对稳定性和快速性的要求。实验结果表明,在飞机变频电网含有大小频率跳变、谐波、斜坡等扰动情况时,提出的AECCF-PLL可以实现对电网状态的快速稳定估计。

K-S变换及其电网超谐波时频分析应用

依据FFT→优化窗→IFFT思路,突破线性时频变换的窗函数积分性能桎梏,实现高性能优化窗函数的线性时频变换应用,建立新型时频变换算法——K-S变换.对信号x(t)的FFT频谱向量进行频移处理后,与该频移点下Kaiser优化窗的频谱向量进行Hadamard乘积,再将乘积结果进行FFT逆变换(IFFT),构造出K-S变换复时频矩阵,由此获得x(t)的时间-频率-幅值、时间-频率-相位三维信息;给出逆变换的数学推导与局部性质、线性性质和变分辨率特性;0~150 kHz电网的稳态与时变超谐波信号仿真实验表明,K-S变换的时域、频域分辨能力均优于流行的短时傅里叶变换、S变换,具有优良的变分辨率性能;0~40 kHz超谐波信号的实测证明,基于K-S变换的超谐波电压幅值测量绝对误差均小于0.032 3 V.

基于频谱泄漏干扰多层消除的密集谐波/间谐波参数估计方法

当电力系统中存在密集谐波/间谐波时,现有谐波/间谐波参数估计方法往往因计算模型阶数难以选取或部分频谱泄漏干扰被忽略等因素而产生严重误差。由此,提出一种基于频谱泄漏干扰多层消除的密集谐波/间谐波参数估计方法。根据干扰来源,将频谱泄漏干扰分为自频谱泄漏干扰和互频谱泄漏干扰;提出频谱旋转线性化和多层频谱错位相减方法以有效抑制互频谱泄漏干扰;构建自频谱泄漏干扰模型并采用自适应步长牛顿迭代法求解模型,从而有效抑制自频谱泄漏干扰并求得密集谐波/间谐波参数。相较于现有方法,所提方法无需任何先验条件,且能在主瓣重叠时有效抑制频谱泄漏干扰,从而精准估计密集谐波/间谐波参数。仿真和实验验证了所提方法的有效性与准确性。

基于开关瞬态高频振荡特征的寄生参数提取原理与实现方法研究

寄生参数是影响电力电子系统安全运行与效率优化的重要因素。该文提出一种基于开关瞬态高频振荡特征的寄生参数提取方法。与利用开关瞬态中电压、电流变化斜率的现有方法相比,基于振荡特征的参数提取方法对开关瞬态波形幅值测量准确度以及通道采样同步等方面的要求低,因此对信号衰减与延迟等问题具有较高的鲁棒性。该文首先对器件关断激发的漏源极之间的瞬态振荡进行详细数学推导。然后,讨论由寄生电感、寄生电容与器件共同构成的二阶以及四阶电路的振荡行为,归纳出参数提取方法并详细讨论对应的硬件与算法设计。为验证所提方法的通用性与有效性,以电力电子全换流回路中各组成部件为对象进行验证。在铜片、叠层母排、母线支撑电容、汇流铜条以及半导体功率模块等部件进行寄生参数提取,实际效果表明该方法能提取10 nH数量级的微量寄生参数,且参数辨识的一致性高,具有操作简明、提取误差小等优势。

基于多源数据的馈线谐波频谱估计方法

随着分布式电源和非线性负荷的投运规模不断增加,电网谐波污染愈加严重和复杂,有必要对各馈线谐波电流进行监测。但基于经济性考虑,对变电站所有馈线均进行谐波电流监测并不可行。针对上述问题,提出了基于多源数据的馈线谐波频谱估计方法。该方法基于电网现有电能质量监测系统、调度系统、营销业务应用系统等多源数据,只需对母线谐波电压和进线谐波电流开展监测,即可估计出变电站所有馈线的谐波电流情况。首先,根据馈线谐波电流的相量运算关系和功率关系构建馈线谐波频谱估计的目标函数。其次,基于多源数据利用改进粒子群算法求解目标函数,进而得到各馈线的各次谐波电流含有率及馈线谐波电流间的相角差,实现了各馈线谐波电流频谱的估计。最后,通过仿真算例和实测算例验证了方法的可行性。算例表明该方法仅需在变电站母线处安装一台电能质量监测终端,结合现有业务系统的基本电气数据等信息,可实现馈线谐波频谱的估计,有助于节约变电站监测装置的配置成本。

基于MLMD的电能质量扰动检测方法

针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)算法应用于电能质量扰动检测时存在“端点效应”与滑动平均收敛速度慢,严重影响测量精度的问题,提出一种改进局部均值分解方法(Modified LMD,MLMD)。通过分段三次Hermite插值取代滑动平均法,有效改善LMD收敛慢、受平滑长度影响的弊端。为避免延拓长度不够而导致的“延拓失败”情形,在镜像延拓法的基础上结合“奇延拓”方法提出改进镜像延拓法。针对“直接法”求频率存在“毛刺现象”的弊端,文中改用希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT)求取瞬时频率。最后,将MLMD分别应用于单一扰动信号与复合谐波信号的检测,相较传统的经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD),MLMD方法可有效抑制“端点效应”,同时能更准确的定位扰动信号的起止时刻,并且对高次谐波信号有更好的提取能力。

一种基于逐次变分模态分解的谐波检测方法

传统谐波检测算法受噪声影响导致检测精度低,并且边界处容易出现畸变。对此,本文基于逐次变分模态分解,提出一种结合小波降噪和特征波形匹配延拓的谐波检测方法。首先,通过构造的自适应小波阈值函数对信号进行平滑降噪,剔除不良数据对分解结果的干扰;其次,利用特征波形匹配延拓法对信号边缘进行延拓后再裁剪,遏制边界效应带来的波形端点处畸变;最后,使用逐次变分模态分解对谐波信号进行检测,提取稳态谐波的幅频信息以及定位暂态谐波的起止时刻。仿真实验表明,本文提出的方法有效降低了噪声的干扰,并减轻边界效应造成的波形畸变。在电弧炉实例信号仿真中,幅值平均误差和频率平均误差分别为0.545%和0.146%。

矢量网络分析仪硬件性能对测量精度的影响分析

文中通过深入分析矢量网络分析仪S参数测量过程中的误差来源,建立了误差项与硬件性能的对应关系,在此基础上,通过将原始测量值看作误差项的多元函数,在各误差项理想值附近保留泰勒级数线性项作为合理估计,分析了原始S参数测量结果偏差与误差模型中每个误差项之间的关联程度。对其解析式中除原始测量值以外的其他项使用增量法,求解了最终S参数测量结果偏差与各误差项之间的关联程度,由此确定了每个硬件性能引起的最终测量偏差的大小。最后使用Keysight N5227A和Ceyear 3671E两台矢量网络分析仪,在相同的校准条件下对参数已知的待测网络进行测量,通过对比最终测量结果,检验方法的正确性和有效性。

基于MEEMD算法的二冲程柴油发动机机体振动分析

二冲程低速柴油机具有复杂的振动特性,传统的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法对其振动信号处理效果不理想。为此,采用修正多元集合经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD)算法对低速柴油机机体振动信号进行分解。首先,采用三轴加速度计测量发动机机体振动。然后利用均方根(Root Mean Square,RMS)对三轴振动强度进行分析。最后,对x轴上的信号进行MEEMD分析。结果表明:砌块在x轴方向的振动强度最大;与EMD算法相比,MEEMD算法可以抑制模态混合,有助于更好地识别块振动激励。

基于改进变步长LMS算法的谐波电流检测法

针对传统基于瞬时无功功率理论谐波电流检测中的二阶低通滤波器无法同时满足检测精度和响应时间的问题,提出了基于改进的双曲正切函数变步长LMS算法(IVSSLMS)的低通滤波器提取p轴和q轴中直流分量的方法;将两个谐波电流的间隔时间通过适当的调节采样间隔次数来延长,目的是为了达到高次谐波的自相关性能迅速降为零。从理论上分析了算法性能的优越,给出了参数的取值,并在simulink中搭建了仿真模型,仿真实验结果表明,改进后的低通滤波器直流分量的跟踪速度提升了一倍,得到基波正弦波形的THD值下降了0.37%。并得出以下结论:在同样输电条件下,采用改进变步长LMS算法构成低通滤波器加快了直流量的跟踪,提取的基波分量更加接近于理想波形,提升了谐波检测的瞬时性和准确性。

锌冶炼电网中谐波治理及应用

随着电力技术的发展,电能成为我们生活、工业中必不可少的能源之一,锌冶炼生产系统中,由于工业生产中整流设备、变频设备、电子装置、电葫芦等设备的使用,产生大量的高次谐波,使得电网系统电能质量下降,所以对电网中谐波的治理迫在眉睫,本文通过锌冶炼系统电网运行的实际情况分析谐波的来源和治理的方案。

基于最优控制理论的国产光抽运小铯钟频率控制算法

原子钟频率控制是时间保持工作中的关键技术.当前守时工作中的频率控制主要针对国外微波钟采用开环控制算法,但由于国产光抽运小铯钟(下称国产钟)的工作原理和性能不同于国外同类型原子钟,因此该算法不能很好适应国产钟.为了提升我国标准时间的自主性和安全性,本文基于国产钟的噪声特性,在最优控制理论的框架下研究了线性二次高斯控制算法,该算法属于闭环控制算法,从同步时间、频率控制准确度和频率控制稳定度方面研究国产钟性能,最后分析了不同控制间隔对国产钟性能的影响.结果表明随着二次损失函数中约束矩阵W_(R)的增大,同步时间延长,控制准确度降低,控制短期稳定度提高.W_(R)相同情况下,随着控制间隔的增大,同步时间延长,控制准确度降低,控制短期稳定度提高,对于W_(R)=1时,控制间隔为1 h的同步时间为5小时,控制准确度为1.83 ns,1 h的Allan偏差为1.81×10^(-13);控制间隔为8 h的同步时间为28 h,控制准确度为4.48 ns,1 h的Allan偏差为1.48×10^(-13).控制国产光抽运小铯钟的中长期稳定度都得到提高.

基于暂态响应时间分析与暂稳态模式识别的锁相环参数自适应方法

锁相环的设计对保障交流网络中设备安全运行有着重要意义,锁相环实现方法与参数设计对锁相环的响应时间、抗扰能力等控制特性起到重要影响。本文通过结合小信号频域模型与大信号状态空间模型,分析同步坐标系锁相环的暂稳态响应特性,得出各参数设计对于锁相环控制特性的影响;在理论分析基础上,提出了基于响应时间与暂稳态模式识别的锁相环参数自适应框架。仿真与实验结果验证了所提出的参数自适应方法可以通过实现参数动态调节,达到对锁相环暂态快速响应与稳态抗扰的设计要求。

配电电缆中受潮接头的阻抗特性及其检测方法研究

电缆接头是电力电缆中最脆弱的部位,接头受潮是中压交联电缆的常见缺陷,如果未能及时得到修复,将导致电缆过早失效。文章围绕中间接头受潮后的阻抗特性及其检测方法开展研究,阐述了波在电缆中传播的折反射现象,以时域反射法的理论知识为基础,在CST(computer simulation technology)Studio Suite中建立了10 kV冷缩式中间接头的三维单芯模型,对中间接头不同程度进水情况下的阻抗特性和反射波形进行研究;在实验室10 kV交联聚乙烯电缆中间部位的电缆接头上制作进水缺陷,分别进行电缆接头S参数测量和时域脉冲反射实验。最后,分析和比较了电缆受潮接头的阻抗特性仿真和实验结果,证明了使用时域脉冲反射技术对受潮电缆中间接头进行受潮诊断的可行性和有效性。

基于STM32的多功能函数信号发生器设计

本文设计了一种0~10MHz多功能函数信号发生器,该信号发生器以STM32F103C8T6单片机为控制核心,通过控制直接频率合成芯片AD9833产生正弦波,三角波和方波三种波形,通过按键设置实现对输出波形种类,频率和幅值的控制和调整。STM32F103C8T6输出波形的频率、幅度等参数在OLED上实时显示。本设计实现了对正弦波,三角波和方波三种波形的输出,输出频率0~10MHz连续可调,输出幅值0~5V连续可调。经测试表明,装置达到要求指标,且成本低廉、操作简单、功能齐全,能输出多种波形,节省了硬件成本且具有很高的应用价值。

可级联组网的无线时间比对系统设计

随着科技的发展,越来越多的场合需要实现多个终端间的纳秒量级高精度时间比对,例如现代化军事靶场、战场、雷达观测基地等。现阶段常用的纳秒量级多终端间的时间比对方法是导航卫星共视法,该方法需要搭建数据交换链路,应用的灵活性受限。本文基于无线伪随机码测距原理、双向时间比对原理和码分多址技术,设计出一套可以自适应组网的高精度时间比对系统,不需要额外搭建数据交互通路即可实现级联节点之间的纳秒量级时间比对。其次,分析了利用该系统实现纳秒量级时间比对的技术难点,并提出了相应的解决方法。最后,搭建实验平台对设计的时间比对系统进行验证。实验结果表明,在500 m的无线比对基线下,可以实现优于0.5 ns的静态时间比对精度。

小型磁选态铯原子钟性能测试数据的统计与分析

LIP Cs-3000是一种国产的小型磁选态铯原子钟,在时频计量、卫星导航等领域获得应用。对近期交付的LIP Cs-3000性能测试数据进行统计与分析,得到了准确度的分布与范围,同时得到了峰谷比、信噪比、Ramsey线宽等指标的分布。从理论上估计了铯原子钟输出信号的稳定度指标范围,验证了该范围与实际测量相符。同时对电子倍增器电压每日增幅进行了统计,结合装铯量给出了LIP Cs-3000铯钟倍增器寿命的分布。统计与分析结果不仅有助于磁选态铯钟的性能提高,也有助于其他小型铯原子钟的性能提升。

基于深度学习的电网短期负荷预测

针对微电网短期负荷预测精度不够的问题,论文提出了一种基于双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)深度学习的负荷预测方法。将影响家庭和商业负荷分布形成的参数为输入变量,以微电网的家庭和商业总负荷分布为目标,利用输入变量对Bi-STM网络进行训练,通过识别微电网的消费模式,对微电网负荷进行时预测。利用相关系数(R)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)等性能评价指标对预测结果进行分析。结果表明,Bi-LSTM方法具有较高的相关系数。