非稳态谐波和间谐波检测的新方法

提出了一种非稳态谐波、间谐波检测的新方法。该方法基于零差算法与增强型锁相环(enhanced phase-locked loop,EPLL)算法。零差算法具有计算量少、性能稳定的特点,利用参考信号对输入信号进行调制,从而得到非稳态谐波分量。根据输入信号预处理得到的间谐波分量频率范围设置EPLL算法的角频率初始值,以提高对间谐波分量的检测效率。采用多单元并行结构实现了对非稳态谐波、间谐波分量的同时检测。仿真结果表明,该方法能扩大EPLL算法中信号参数调节因子的取值范围,快速、准确检测出非稳态谐波、间谐波分量,有效抑制噪声干扰以及各频率分量之间的相互干扰。

多母线微电网稳态谐波电压间接分析方法

随着电力电子装置的广泛应用和非线性电气设备的增加,大量谐波注入微电网,对微电网的安全、稳定和经济运行造成严重影响。针对以上问题,以微电源出口处检测到的电压和电流数据为参考,根据快速傅里叶分析方法得到各次电压谐波参数,结合微电网网络方程,提出了适合稳态情况下多母线微电网中微电源相邻母线谐波电压的间接分析方法。基于Matlab的仿真结果和实验结果有效验证了所提计算方法的正确性。

基于时-频能量群的非稳态谐波检测方法的研究

电力系统中稳态谐波常用的分析方法是FFT,然而FFT并不适合分析非稳态谐波。针对非稳态谐波的频谱具有一定带宽的特点,文中提出了一种基于小波包时-频能量群的检测新方法。该方法采用改进的小波包滤波器组结构,对非稳态谐波进行小波包时-频分解,使非稳态谐波在不同的时间间隔内分解到不同的频带中,得到信号的小波包时-频能量群。通过对小波包时-频能量群的检测,完成各时间间隔内的非稳态谐波分析。为了验证新方法的准确度,文中通过实验平台产生了谐波电压凸起、中断、高频扰动、暂态振荡和暂态脉冲5种典型的非稳态谐波,对新方法进行了测试,分析结果表明新方法适合分析多种典型的非稳态谐波。

基于小波包时-频能量群的非稳态谐波分析

针对电力系统中非稳态谐波的频谱具有一定带宽的特点,提出了一种小波包时-频能量群的谐波分析新方法。该方法对信号进行恰当的小波包分解,使非稳态谐波的频谱落到某个频率子带上,将子带内的频谱作为一个谐波能量群。在谐波能量群的基础上,提出了适合测量非稳态谐波的参数。仿真结果表明,较之FFT谐波分析方法,小波包时-频能量群的谐波分析方法更适合分析谐波电压剧降、指数衰减和正弦调制等这类复杂的非稳态谐波,并且比FFT谐波分析方法具有更高的准确度。

基于改进型匹配滤波的非稳态电能质量信号分析方法

现代电力系统中出现了越来越多的非稳态电能质量问题,为了提高电能质量非稳态成分分析的准确度,本文提出一种基于改进型匹配滤波的分析方法。分析了常规匹配滤波算法误差的产生原因和变化规律,发现正弦时频基函数与所匹配的稳态谐波在数据窗中点附近具有相位精确逼近的特性。在理论分析的基础上,构建含非稳态扰动成分的信号算例进行算法验证。结果表明所提出的分析方法能够实现稳态谐波参数的准确估计和非稳态扰动成分的精细分离,提高了电能质量信号分析的准确度。

非稳态间谐波HHT变换检测方法研究

采用希尔伯特—黄变换(HHT)实现配电网非稳态间谐波信号的经验模态(EMD)分解与瞬时频率求解,以实现频率随时间变化的间谐波信号的检测。试验结果表明:该方法不仅有效地检测出电能质量信号中各个频率成分的幅值、频率,而且准确检测出频率波动的起止时刻,克服了小波时频分析中时间分辨率和频率分辨率不能同时最优的缺点。

非稳态下电力谐波分析的改进FFT方法

频率偏差以及间谐波等的存在制约了非稳态下电力谐波分析的准确度，而传统FFT算法容易受到频谱泄漏和栅栏效应的影响。分析了余弦函数窗频谱特性，并提出基于余弦偶次幂窗改进FFT的非稳态谐波分析方法。在改进的FFT方法中运用最小二乘拟合法推导信号基波与各次谐波的频率、幅值和相位计算修正公式。仿真结果表明：提出的方法能有效减小基波频率波动以及间谐波的影响、提高谐波参数的计算准确度，适合于非稳态条件下的谐波分析。嵌入式系统应用验证了算法的正确性。

电力系统谐波和间谐波检测方法综述

电力系统谐波和间谐波的实时精确检测是谐波评估和治理的前提和基础。结合国内外谐波检测技术的发展现状,从检测信号模型出发,对基于加窗、加窗插值、谱估计和希尔伯特—黄变换(HHT)的谐波检测算法进行了分类和总结,指出了各种算法在谐波检测中的优缺点。最后,对电力系统谐波检测中需要关注的问题和研究方向进行了探讨。

基于提升小波包变换的谐波电能计量

为了克服加窗插值傅里叶算法无法准确计量非稳态谐波的缺陷,实现同时对电力系统稳态、非稳态信号的谐波电能进行准确计量,提出了基于提升小波包变换的谐波电能计量方案,详细阐述了其原理,提升分解、重构步骤。给出了整数次谐波、非整数次谐波功率计算公式,并通过仿真实验证明了该方法的准确性、可行性。对该算法进行优化,并进行DSP算法仿真实验,并估算该算法运行时占用空间大小及耗费时间,结果表明该算法能有效节省内存空间及运行时间。

电动汽车直流充电机负荷特性及建模与应用

直流充电机系统作为一种重要的能源补给设备,对于电动汽车推广应用具有重要的基础支撑作用。文章通过分析电动汽车直流充电机的系统结构和工作原理,研究建立了直流充电机负荷模型。通过分析充电机交流侧和直流侧的动态过程,理论推导了充电机在吸收电力系统基波功率的同时,会产生一定规律的谐波电流注入。通过研究单台充电机及多台充电机的多谐波源网络模型动态特性,研究了充换电站作为电力系统一个公共耦合点(PCC)所表现的谐波迭代效应。仿真建模和实测结果表明,充电机作为一种新型的非线性负荷,表现出稳态谐波源特点。

基于GRNN算法的飞机用电设备非侵入式负荷监测方法

随着飞机的多电化和全电化,机上电气检测及其负荷管理至关重要,然而飞机上为诊断所设置的传感器数量要求越少越好,非侵入式负荷监测(NILM)方法无需分散进入负荷内部,仅检测汇流条级别电力参数可完成负荷识别。选择稳态电流谐波参数为负荷印记,采集某型飞机交流主汇流条上用电设备真实电流波形,提取1~19次谐波含量建立特征库,用广义回归神经网络(GRNN)算法辨识负荷类别,设置适当样本数和扩展速度以有效提高识别准确度。实验表明:GRNN算法较之BP神经网络算法和SVM算法识别准确度更高,计算速度更适于飞机电气系统负荷监测和管理。将非侵入式负荷监测方法引入飞机供电系统分析,将为飞机电气管理、故障诊断和预测等进一步研究提供有效参考。