基于改进离散傅里叶变换的实时频率和幅值测量算法

精确快速估计频率和幅值对智能电网的监测和运行至关重要;而频谱泄露会严重影响频率和幅值的测量精度。为此提出了一种基于改进离散傅里叶变换(discrete Fourier transformation,DFT)的实时频率和幅值测量算法。首先对考虑频率偏移的DFT算法进行了理论推导。然后为了减弱频谱泄露的影响,对DFT变换结果进行再次计算,给出了频率和幅值计算表达式;为了进一步提高精度,对频率值进行了二次估算。仿真结果表明,该算法能够有效减弱频谱泄露对频率和幅值测量的影响,在不同信号模型下均能得到满足要求的频率和幅值。

基于滑窗DFT算法的新能源直流并网逆变器协调控制方法

当前的并网逆变器协调控制结构一般设置为独立形式,整体协调控制效率较低,导致周期逆变器的畸变率增加,为此提出基于滑窗离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)算法的新能源直流并网逆变器协调控制方法。根据现有的测定需求和标准,先进行畸变电流测定,采用多目标的方式提高整体的协调控制效率。设计多目标交叉协调控制结构,构建滑窗DFT测算并网逆变器协调控制模型,采用三相平衡控制实现逆变器协调控制处理。测试结果表明,与传统带输出LC滤波器辅助逆变器协调控制方法和传统光伏处理逆变器协调控制方法相比,本次设计的基于滑窗DFT算法的逆变器协调控制方法最终得出的周期逆变器畸变率均被控制在0.2%以下,大幅提升了变网逆变器的协调控制效率,控制针对性增强,具有较好的实际应用价值。

基于泰勒展开模型的同步相量估计新算法

经典的离散傅里叶变换(DFT)算法在静态条件下具有较好的相量估计性能,但在动态条件下其估计精度往往达不到实际应用要求。文中分析了DFT算法在动态条件下产生估计误差的原因,在此基础上利用一阶泰勒模型对DFT算法进行修正,设计了满足动态要求的同步相量估计新算法。该算法利用一阶泰勒展开式对动态电力信号进行建模,然后引入相邻数据窗之间的相量变化率来表征相量一阶导数,通过相量一阶导数修正DFT算法的估计结果;最后将得到的中心时刻相量估计值相移到报告时刻,从而实现准确的相量估计。仿真分析及对实际采样数据的分析表明,该算法在频率偏移、低频振荡等动态情况下均优于DFT算法,具有一定的应用潜力。

频率估计的多段正弦信号快速频谱融合算法

多段正弦信号频谱融合法(简称"原融合算法")是提高低信噪比条件下正弦信号频率估计精度的一条有效途径,具有重要研究意义和应用价值。为满足雷达、声纳、电子对抗等实时性要求较高的频率估计应用需求,提出多段正弦信号快速频谱融合算法。该方法通过设计离散时间傅里叶变换(Discrete Time Fourier Transform,DTFT)快速算法、降维处理加权融合频谱矩阵和1/3主瓣相关性分析处理等措施来降低算法计算量,提高实时性。重点对上述三项措施的原理进行了阐述与分析。计算量对比和仿真实验表明,多段正弦信号快速频谱融合算法在精度损失极小的前提下,能够大幅降低计算量;在信噪比极低的情况下(SNR≤-13 dB),其性能略优于原融合算法。

电力系统故障录波数据实用压缩方法

针对电力系统大量故障录波数据的传输问题,以故障录波数据在整体录波文件占据较小比例为依据,提出一种立足于录波数据整体的分通道分时段数据压缩新方案。对于周期信号的压缩,快速傅里叶变换(FFT)算法具有压缩比高的特点,因此先对分段数据进行FFT计算,若误差较大则改用小波变换压缩。在电力系统频率偏移额定值的情况下,采用加窗傅里叶变换校正算法,保证压缩率和压缩精度。仿真研究和实际录波文件的压缩应用表明,算法能获得较高的压缩性能和较小的误差,验证了该方案的可行性和有效性。

改进SDFT和预测控制的APF选择性谐波补偿

针对有源电力滤波器(APF)实时补偿谐波和无功过程中数字控制系统的延时问题,分别从谐波电流检测和补偿电流控制两方面进行改进。谐波电流检测环节中的滑窗离散傅里叶变换算法(SDFT)存在一个基波周期的固有延时问题,提出改进型SDFT的特定次谐波提取算法。该算法剔除传统算法中无用零点,可降低其有效固有延时和谐波检测的采样点数量。同时在补偿电流跟踪控制环节引入动态预测控制,通过增加误差校正因子和预测下一时刻参考电流从而有效消除预测误差。最后利用脉宽调制技术控制三相逆变器产生补偿电流,使APF达到选择性谐波补偿。理论研究和仿真实验证明了该方法的有效性。

同步相量和频率测量最优滤波器设计

针对基于有限长单位冲激响应(finite impulse response,FIR)数字滤波器的同步相量测量原理,首先从理论上推导基波、谐波和噪声引起的测量误差与滤波器频响特性的关系,由此定义滤波器多项技术指标,并通过建立总向量误差和频率测量误差与这些技术指标的函数关系,制定实现同步相量和频率测量的FIR数字滤波器组的最优设计准则。其次,针对离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DTF)类动态相量测量原理,推导这类算法的等效数字滤波器组,根据最优设计准则求解优化问题,进行滤波器自由参数最优选取,实现滤波器的最优设计,并给出长度分别为2、3和4周波的相量测量滤波器,以及4和5周波的频率测量滤波器组的设计结果。最后,将同长度最优设计算法与相关性能评估中表现优越的4周波TWLS算法进行性能比较,仿真实验表明,两者在静态和动态各类测试中,总体均表现出非常接近的优越性能,而在抗谐波性能方面,优化算法具有明显优势。

基于扩展卡尔曼滤波的同步相量测量数据计算

同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)对硬件滤波后采样得到的离散数据仍然存在一些随机噪声信号,会影响同步相量测量计算精度。因此,针对PMU信号采集系统提出了一种扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)方法实现对三相电压和电流正弦信号的实时状态估计,以提高动态相量信号的计算精度。首先,建立了考虑幅值和相位为时变情况的电力系统三相正弦信号的状态空间模型,然后给出了同步相量数据的动态EKF计算方法和步骤,最后,在MATLAB平台上进行仿真分析,验证了动态EKF滤波方法的有效性。

基于FPGA的短波发射机新型自动化与数字控制

在当今时代,一个行业的自动化水平已经成为了衡量其竞争力以及发展状况的一个主要标志。文章主要论述的是给予FPGA的短波发射机新型自动化与数字控制的有有关问题。首先,文章就短波发射机中的硬件的运行以及工作过程进行了简要的分析,继而在此基础上,又根据离散傅里叶变换算法得出了其主要的应用过程及手段,希望通过文章的论述,能够使相关人员对于这一技术的了解及应用过程变得更加明朗,从而使其能够被更加广泛的应用到具体领域当中,为具体你领域的发展做出贡献。

基于FPGA的短波发射机新型自动化与数字控制

本文主要研究了发射机的自动化硬件工作处理过程,并详细地阐述了数字信号处理的理论基础与硬件结构,以及离散傅里叶变换算法原理(DFT)在实际上如何结合并得到应用;其次,对数字集成系统的高层设计方法,如何实现数字系统设计层次和数字系统从上而下的设计方法进行了分析。

障碍物环境下电波传播的分区计算方法

为研究存在障碍物环境下的电波传播问题,提出利用区域分解原理求解抛物线方程(parabolic equation,PE)的方法.该方法首先建立电波传播的PE数学模型,对障碍物所在区域进行区域分解,对不同区域的场值进行分区计算,即分别使用离散混合傅里叶变换(discrete mixed Fourier transform,DMFT)算法与有限差分(finite difference,FD)算法进行计算,并引入追赶算法提高计算效率,从而实现该情况下空间中整体场值的快速计算.最后,引入矩量法(method of moment,MoM)用于对新算法的精度验证,仿真结果表明两种方法具有较好的一致性.新算法具有适用性强、计算速度快的特点,为求解存在介质障碍物环境下的电波传播问题提供了一种新颖的可靠的途径.

不规则地形条件下双向DMFT电波传播特性算法研究

在传统中心差分离散混合傅里叶变换(DMFT)抛物方程模型基础上,针对传统算法计算动态阻抗边界条件时的数值振荡及忽略后向传播与散射造成计算误差增大的问题,提出基于前-后向混合差分方法的递归双向DMFT(TW-DMFT)模型,以一阶前-后向差分方程代替传统的中心差分方程拟合阻抗边界条件,以递归双向传播模型改进传统单向预测模型。仿真分析了双向DMFT模型计算不同边界及媒介条件下单刃峰和实际地形的电波传播分布特性,与传统算法及几何绕射理论(GTD)进行比较,新算法提高稳定性及精度的同时弥补了传统算法的不足,更具有普适性。

便携式心理多道记录仪信息智能采集方法研究

针对现有便携式心理多道记录仪基于皮肤电、心率等生理信号进行信息采集时存在一定的局限性问题,提出一种基于语音信号的智能采集分析方法,采用两级判别法对采集的语音信号进行端点检测,提取出有效的语音片段,并采用改进小波阈值法对提取的语音片段进行降噪处理,采用快速离散傅里叶变换FFT算法对降噪后的语音片段进行时间信号频谱分析,实现了便携式心理多道记录仪信息的智能采集。仿真结果表明,所提方法可实现智能采集便携式心理多道记录仪语音信息,采集的语音信息对心理测试具有一定的积极促进作用,可提高心理测试准确率,使心理测试准确率达到88.2%,具有一定的有效性和优越性。