基于谐波分解的光储一体化变流器控制策略及储能容量选取方法

传统光储一体化变流器控制策略中通常认为电网电压质量较好,忽略电网电压谐波分量的干扰,难以满足工程实际要求。此外,由于光伏发电出力具有间歇性和随机性,在多时间尺度下其输出功率呈现严重的多峰值非线性特性。如何选取合适的光储一体化储能系统容量,并与光伏出力特性相匹配,对平抑光伏出力波动和系统电压及频率的稳定具有重大意义。针对上述问题,对电网电压谐波进行了分类,在充分考虑电网电压谐波分量影响的前提下,提出了基于谐波分解法的光储一体化变流器改进控制策略,同时给出了一种应用于光储一体化变流器系统中储能容量选择的方法。通过搭建基于Simulink的仿真模型,验证了本文所提控制方法和储能容量选取方法的有效性和正确性。

基于Pisarenko谐波分解的间谐波估算方法

随着电力系统的发展以及非线性电力元件的大量应用,电网中的谐波状况更加复杂化,非整数次谐波分量——间谐波和次谐波变得较为突出。文章应用Pisarenko谐波分解(PHD)原理来计算谐波和间谐波的频率和幅值。该方法基于信号自相关估计将信号的特征空间划分成信号子空间与噪声子空间,根据这两个子空间正交的原理构建特征多项式和代数方程组,从而计算出各种谐波分量的频率和幅值。由于该方法假设各频率分量的相位是随机分布的,无法给出谐波的相位信息。文章还结合整数次谐波、间谐波和次谐波估算仿真实验分析了PHD方法的敏感因素。并针对电力系统中谐 波分量和基波分量能量相差较大影响估计结果的问题,提出 了低通差分预处理的解决方法,取得了较好的估算效果。

基于Hilbert变换与Pisarenko谐波分解的电压闪变参数估计

提出了新的闪变参数估计方法,该方法在Hilbert变换提取闪变包络线的基础上,用Pisarenko谐波分解估计各调制分量的频率和幅值。在估计过程中,用FFT分析得到Pisarenko谐波分解所需的调制分量个数,解决了闪变调制分量个数不确定的问题。在设定噪声条件下,用所提方法分别对单一频率和多频率调制的闪变进行仿真,并将所得估计值与FFT频谱分析方法所得结果进行了比较,验证了所提方法可以更准确得到低频调制信号幅值和频率的优点。

基于模态扩展与谐波分解的转子碰摩故障精确诊断

以某单跨双盘模型转子实验台为例,建立了该转子-轴承系统有限元模型,得到转子系统前两阶固有频率和振型向量等模态参数·基于转子系统碰摩力的周期性假设,利用模态扩展方法,对故障和健康转子系统振动信号的残差矩阵进行傅立叶级数的分频谐波近似,估算得到转子-轴承各节点的碰摩力·根据转子各结点估算碰摩力的频谱、时序以及等效碰摩力幅确定碰摩发生位置,进而对碰摩故障的程度进行定性评估·试验表明,这种方法可以对转子周期性碰摩进行较精确的诊断,并为其他转子-轴承系统故障诊断提供参考·

利用基于双平方根方程的局部谐波分解法提取角度道集

本文在基于单平方根方程的局部谐波分解法提取角度道集方法基础上提出了一种利用双平方根方程的局部谐波分解法提取角度道集的新方法。文中推导了相关的理论计算公式。新方法使用高效滤波器直接从双平方根方程延拓后的叠前波场中求出反射系数的谐波分解,并由此获得角度道集。理论模型和实际资料的试算结果表明了方法的正确性和有效性。同基于单平方根方程的局部谐波分解方法相比,对于常规的海上地震资料,该方法具有较高的计算效率,而且成像质量相当。由于在实现叠前波场延拓时采用了炮检距域—有限差分延拓方法,使该方法增加了差分项,能适应剧烈的横向速度变化。

基于ARMA谐波分解和相干检测的非线性电路故障诊断

针对非线性模拟动态电路故障诊断,提出一种基于谐波分解的故障诊断方法。通过激励设计使电路响应的Volterra谱具有可分离性,通过ARMA谐波分解方法提取Volterra线性子电路响应;然后利用相干检测提取动态电路相位切片上的静态参数;最后,根据线性电路的频响叠加性原理建立故障诊断方程。仿真实例说明,该方法具有软故障、多故障诊断能力。

双平方根方程谐波分解法提取角度道集及AVO反演

AVO反演的精度取决于所用振幅是否准确,叠前偏移可以使振幅归位同时校正非均质地层引起的振幅畸变,通过叠前偏移改善AVO反演的精度已成为新的研究热点。研究综合了保幅偏移、角度道集提取以及AVO反演等前人的工作,对基于双平方根方程的谐波分解法进行了改善,获得了更高精度的角度道集,通过模型数据与实际数据试算验证了方法的可行性。

基于谐波分解的滚齿加工齿距误差在机补偿方法研究

为提高齿轮的滚齿加工精度,提出了一种基于谐波分解的滚齿加工齿距误差在机补偿方法。利用在机测量系统对含有加工余量的齿轮进行齿距累积偏差的测量,得到齿距累积偏差曲线;根据离散傅里叶变换求取齿距累积偏差曲线的幅值谱和相位谱,通过所求得的幅值谱和相位谱求解误差补偿量,以加工程序(NC程序)的形式输入数控系统;通过控制滚刀和工件之间的啮合关系,从而实现齿轮齿距累积偏差的在机补偿。通过VeriCut进行的齿轮加工仿真结果表明,该方法可以减小被加工齿轮的齿距累积偏差,使滚齿加工的齿距加工精度提高2-3个精度等级。

倾斜界面和各向异性对谐波分解方法的影响研究

利用接收函数谐波分解方法可以提取地壳下方的不均匀信息,但当多种不均匀性同时存在时,该方法反演结果的准确性目前尚不十分清楚。基于5组20个理论模型,研究了倾斜界面和各向异性对谐波分解方法的影响。结果表明,对于只存在倾斜界面的情况,利用谐波分解方法可以很好地得到模型参数。在各向异性和倾斜界面同时存在的情况下,各向异性的存在会影响谐波分解得到的倾斜界面振幅信息,而且这种影响还和倾斜界面的走向有关。倾斜轴各向异性谐波分解得到的各向异性强度与倾斜轴倾角大小有关,与快轴方向关系不大。使用谐波分解方法对江西九江台进行分析,结果表明,台站下方倾斜和各向异性共存,快轴方向约为86°,时间延迟约为0.46 s。

基于谐波分解的余干地震台接收函数研究

基于各向异性介质下Pms震相到时的理论公式和理论地层模型,验证了谐波分解方法求取地壳各向异性参数的可行性和可靠性。将该方法应用到余干地震台,发现余干地震台不同方位角接收函数Pms震相存在明显的到时差,谐波分解结果表明台站下方各向异性快波方向约为83°,时间延迟约为0.28 s。快波方向和前人研究余干台的SKS分裂结果较为一致,支持华南地区壳幔耦合变形的观点。水平轴各向异性模型参数只能部分解释Pms到时差异,完整的解释需要进一步考虑界面倾斜和倾斜轴各向异性等情况。

基于改进EMD算法的谐波检测

针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)容易出现端点效应的问题,提出一种基于极值延拓的方法对谐波电流信号进行端点处理,再进行时频分析的方法。首先采用极值延拓法对谐波信号进行端点延拓处理,然后对延拓后的信号进行EMD分解并得到一系列本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),最后对各IMF分量进行希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT),得到各次谐波的频率和幅值。仿真结果表明,所提方法可有效改善EMD分解产生的端点效应,能够准确提取谐波信号的特征。

光电寸口六部脉谐波分解研究

目的:讨论光电寸口六部脉的特征参数,进行脉诊客观化研究。方法:使用开发的多通道脉搏采集设备,配置光电传感器采集了36名大学生的寸口六部光电容积脉搏信号,信号经算法滤波处理后对信号进行分割,获取信号单周期图。基于Womersley理论将单周期图进行谐波分解,并对参数进行分析。结果:六部寸口脉特征信息完整,各部参数趋于一致,但又各有区别。对于人工分类的两组信号,该方法的特征参数仅在右手关部差异有统计学意义(P<0.05),印证了人体瘦弱与右关位所属的脾胃相关的说法。结论:光电容积脉搏信号包含丰富信息,可用于寸口六部脉搏信号的检测;研究中使用的Improved CEEMDAN算法在脉搏信号处理中效果显著;本研究使用的脉搏信号谐波分解对寸口分候脏腑客观化研究提供了新的方案。

谐波窗分解样本熵与灰色关联度在转子故障识别中的应用

针对实测转子振动信号的非平稳特性和在现实条件中难以获得大量典型故障样本的问题,提出一种基于谐波窗分解(harmonic window decomposition,HWD)、样本熵与灰色关联度相结合的故障识别方法。首先,为了降低噪声的影响,引入循环统计学的思想对传统形态滤波方法进行改进,定义了顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测转子振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理。然后,采用不分层分析的HWD来提取包含转子典型故障信息的6个特征频带,运用非线性动力学参数样本熵作为特征,计算转子正常、不平衡、不对中、油膜涡动、油膜振荡等5种工况的样本熵。最后,由于灰色关联度分析对小样本模式识别具有良好的分类效果,以特征频带的样本熵为元素构造特征向量,通过计算不同振动信号的灰色关联度来判断转子的工作状态和故障类型。试验分析结果表明,所提的方法能够有效地应用于转子系统的故障诊断。

基于改进的广义谐波小波包分解和混沌振子的小电流接地系统故障选线

小电流系统发生故障时,各线路零序电流具有非平稳、非线性等复杂特性。本文提出一种基于改进的广义谐波小波包分解算法和混沌振子检测的小电流接地系统故障选线方法。广义谐波小波包分解算法经过扩频,能进行任意频段及任意频宽的信号特征提取,且计算量小,实现信号的快速无混叠分离。Duffing振子系统不受噪声影响且对于与内驱动力同频的外界信号具有高度敏感性,对Duffing振子系统进行时标变换,可以适应不同频率信号的检测要求,通过观察相图的变化可以准确选出故障线路。数值仿真验证了该算法的准确性及可靠性。

采用分布式球形阵列的球谐波域声场分离方法

为从测得的混合声场信号中提取出需要的目标声场,提出一种基于分布式球形传声器阵列的声场分离方法。该方法依据声场的球谐波分解,利用阵列各传声器采集到的声场声压信号,获得目标声场与干扰声场的球谐波展开系数,进而估计目标声场。该方法利用声场以不同中心展开的球谐波系数之间的变换关系,直接建立传声器测量声压信号与整体坐标系下声场展开系数的方程,与传统的分布式球形阵列声场分离方法,即先求解局部坐标系下声场展开系数,再变换为整体展开系数的方法,进行比较。分别通过数值仿真和实验说明了提出方法的有效性。结果表明:该方法能够从混合声场中较准确地估计出目标声场,并且在干扰声场能量增大时,保持了较小的声场估计误差,相比于传统方法误差增加更少。

基于谐波合成与分解的曲柄摇杆机构运动学程序化研究

曲柄摇杆机构的从动件位置角须通过多元三角函数方程组获得,其准确程序化研究值得重视。为了求解上述方程组并实现程序化,综述了位置角的求解方法。根据几何关系提出了求取从动件位置角的铰接点坐标法;基于谐波合成与分解的原理与方法提出了直接求解三角函数方程而获得角度的方法;分析了反三角函数的取值条件,从而可实现运动学参数的程序化求解。然后以CYJ10-3-53HB游梁式抽油机的主机构为例,令曲柄作为主动体匀速转动,进行了程序化运动学仿真。仿真结果验证了所提出的2个方法正确可靠。

基于互高阶谱Pisarenko方法的间谐波计算

电力系统间谐波的问题日益突出,准确地将间谐波的幅值、频率检测出来,是电力系统急待解决的问题。本文应用互高阶谱的Pisarenko方法可以在混合噪声背景下准确地将间谐波的幅值、频率计算出来。在互高阶累积量Yule-Walker基础上,首先将信号的特征空间分解为信号子空间与噪声子空间,再构建特征多项式,计算出各次谐波分量的幅值与频率。仿真和试验结果表明,该方法在低信噪比和短数据下,频率的测量精度优于0.03%,幅值的测量精度优于5%,谱估计的分辨率高,稳定性好。

电力系统间谐波及其检测方法综合分析

间谐波是一种特殊的电力系统谐波,它大量存在于电网中。概述了间谐波的来源和危害,并对应用于间谐波检测的几种主要方法的检测精度、速度和实时性作了分析和评价。最后,展望了间谐波检测方法的发展趋势。

基于谐波小波包能量熵的轴承故障实时诊断

将谐波小波包变换与信息熵相结合,从揭示故障信号能量分布的复杂程度入手,提出一种轴承故障实时诊断的新方法。对故障振动信号进行谐波小波包分解,将分解的小波系数按尺度进行排列,计算不同尺度的能量,以尺度能量为划分标准,计算故障信号的能量熵,通过能量的熵值诊断轴承故障。给出谐波小波包能量熵的轴承故障的具体诊断方法和模型。对不同型号轴承的内圈故障、滚动体故障进行大量的试验研究,实验验证该方法的有效性。同时该方法具有很高的诊断实时性,能对采样频率低于64 kHz的诊断系统进行实时诊断,具有很好的工程适用性。

基于谐波小波与神经网络的钢铁价格预测

应用谐波小波分解算法、混沌分析和神经网络理论提出了一种中国钢铁价格趋势预测的谐波小波神经网络模型。应用广义谐波小波分解算法把原始钢铁价格序列分解到不同的频带上,并在此基础上进一步分析表明,钢铁价格存在混沌特性;再经混沌分析和神经网络进行组合预测,提高了模型对多种目标函数的学习能力,有效改进了预测精度。实验表明,与现有方法相比,该方法具有较高的预测精度。