基于三相动态谐波分析的电能表误差检测方法

在检测电能表误差时,原始信号中谐波的干扰会导致检测结果与实际情况存在较大偏差。为此,提出基于三相动态谐波分析的电能表误差检测方法。在谐波分析阶段,考虑到谐波的动态属性会导致三相信号的采样执行效果难以达到同步,构建了余弦组合窗——旁瓣最低与最速下降窗,利用其对电能表离散信号进行截取,以此避免信号能量向临近谱线泄漏,再利用离散傅里叶变换对信号进行处理,实现对谐波的提取。在误差检测阶段,以离散随机信号的概率密度函数为导向,采用最优直方图曲线拟合法对其加以分析,并结合标准情况下电能表信号的分布状态,实现对误差的计算。在测试结果中,电能表误差检测结果的偏差始终稳定在3.0%以内。

基于实测数据的牵引供电系统并联谐波谐振概率识别方法

当前,我国高速铁路电力机车广泛采用脉冲宽度调制的四象限变流器,在其性能改善的同时也带来了频带更宽的高次谐波问题,更易激发牵引供电系统谐波谐振。谐波谐振可能会引起过电压/过电流,严重时引发设备爆炸、保护误动等安全事故。因此,准确识别系统潜在的谐振频率具有重要意义。目前常用的频率扫描分析、谐振模态分析等方法依赖于系统拓扑和模型的精确性,而基于实测数据的传统识别方法的准确性受系统参数波动和背景谐波影响较大。为此,提出了一种基于实测数据的牵引供电系统并联谐振概率识别方法,以电压、电流波形的余弦相似度作为谐振预判条件以减少无效计算,并综合基波/谐波功率因数、系统谐波阻抗幅值等多层次谐振特征进行概率分析,克服了系统参数波动和背景谐波影响。仿真研究、实测数据分析与已有研究方法对比,表明所提方法在负荷波动性强、背景谐波较大时仍然适用,且识别的准确性更高,验证了该方法的有效性和可靠性。

适应频率偏移及动态变化场景的动态谐波相量在线测量方法

电力电子装置接入加剧了新能源电网谐波污染,动态谐波相量高精度在线测量是谐波监测、溯源、抑制的关键前提。泰勒傅里叶变换方法虽然能够高精度测量动态谐波相量,但在频率偏移和频率动态变化场景下繁重的计算负担与内存开销使其难以应用于资源有限的嵌入式测量单元,是工程应用的主要障碍。针对该问题,该文理论分析谐波频率偏离滤波通带中心情况下的测量误差,阐明频率偏差测量值与真实值的非线性关系,提出基于频率偏差牛顿迭代修正的动态谐波相量快速测量方法,解决频率偏移及动态变化场景下基于泰勒傅里叶变换的动态谐波相量高精度在线测量难题。仿真结果表明,所提方法在频率偏移、频率斜坡、频率振荡、幅值斜坡、幅值振荡等多种场景下能够实现动态谐波相量高精度测量,且执行过程内存需求小、计算复杂度低。最后,将所提方法应用于嵌入式测量单元,通过实时测量电网实际动态场景的含谐波电磁重构波形回放信号,进一步验证了所提方法测量精度与测量速度,展示了该方法在新能源电网动态谐波相量高精度在线测量方面的应用潜力。

基于离散Fourier变换的有源电力滤波器应用

提出一种改进的离散Fourier变换和离散Fourier反变换算法 ,在基于数字信号处理器 (TMS32 0C32 )的并联型有源电力滤波器中 ,对电网用户端畸变的谐波电流信号进行快速的离散化分频 ,并依据分频结果获取补偿指定次或指定若干次谐波电流指令信号。最后 ,用实验对该方法进行了验证。

基于FFT的风力发电机转子谐波分析方法研究

为了准确测量风力发电机运行中转子的谐波电流参数,本文提出了一种基于汉宁窗的FFT风力发电机转子谐波参数测量方法。该方法对一个采样周期内电压电流数据的加窗FFT结果进行多项式变换,得到新的频谱序列,依据变换后的新频谱数据提取基波谐波参数。将其用于风力发电机转子谐波测量,并与横河功率分析仪测量参数进行对比,结果表明,该方法能够有效测量风力发电机转子谐波参数,与功率分析仪测量结果相比误差不超过1.5%,为谐波参数计算提供一种新方法。

电能计量装置异常状态监测方法研究

电能计量装置计量过程中,受功率谱谐波震颤强度影响,其状态指标数据呈现高度混沌状态,导致监测性能较差。为此,提出基于改进聚类分析的电能计量装置异常状态监测方法。通过构建电能计量装置状态评估体系,选取具有评估价值的技术指标及其对应的参数指标,并将相关指标参数视为待分类对象,以获取电能计量装置运行状态的混沌样本数据。利用蚁群算法优化K-Means聚类方法的聚类指标数据,实现电能计量装置状态监测。试验结果表明:该方法应用后的电能计量装置异常状态检出率较高,并且预测值与实际值的拟合率、准确率均较高。该方法监测性能较好。

谐波监测式电气火灾监控系统设计

针对传统设备大多无法检测电气线路中性线电流谐波的问题,设计三相四线制谐波监测式电气火灾监控系统。采用加汉宁窗插值处理的快速傅里叶变换算法分析谐波成分,构建基于主控芯片树莓派+三相计量芯片RN8302B+监测报警模块的系统架构。RN8302B通过串行外设接口向树莓派提供包含中性线电流在内的四组电流采样缓存数据,设计基于时域抽取法的快速傅里叶变换(DIT-FFT)和监测报警程序。利用LabVIEW仿真软件构造谐波源进行算法验证分析,再结合实物测试,结果表明:监控系统可以实现对中性线的谐波电流分析,加窗插值算法可以有效减少截断带来的FFT频谱泄漏,谐波电流检测精度高,系统报警响应速度快。

基于负荷等值阻抗参数的谐波责任划分方法

针对传统谐波责任划分方法难以完全克服背景谐波与系统侧谐波阻抗等参数变化影响、缺乏对不同频次谐波责任的统筹考虑等不足,针对单母线下各馈线的谐波责任分摊问题,根据非线性负荷产生谐波的机理,提出了基于负荷等值阻抗参数的谐波责任划分指标。进一步地,针对目前负荷等值阻抗参数辨识方法存在因分母过零点而产生的异常值问题,提出两点式负荷阻抗参数估算方程,以实现三相对称负荷参数的准确辨识为谐波责任的划分奠定应用基础。最后,通过算例分析,验证了该方法的可行性与有效性。

一种三相对称系统快速谐波检测算法

有源电力滤波器(APF)在谐波治理方面有着广泛应用,其谐波补偿性能在很大程度上取决于谐波检测环节的性能。为了提升谐波检测速度,该文提出一种基于滑窗离散傅里叶变换(SDFT)的快速谐波检测算法。相较于传统滑窗离散傅里叶算法存在一个基波周期延时,该文提出的快速谐波检测算法利用三相系统的对称性,替换传统滑窗离散傅里叶变换谐波检测算法的梳状滤波器构成环节,能在1/6个基波周期内实现谐波的有效检测,降低检测延迟。该文首先分析传统滑窗离散傅里叶变换谐波检测算法的优缺点;其次推导所提出的快速谐波检测算法的Z域表达式并分析其特点;最后通过仿真及小功率缩比有源电力滤波器样机实验平台验证了所提出的快速谐波检测算法的有效性。

基于CUDA的智能电网谐波的检测与监控

为了获得更快的处理响应和稳定性,并向用户提供有关电能质量(损耗、谐波、断电、稳态和瞬态事件)的信息,自主检测单元对于智能电网的发展是至关重要的。论文介绍了一种基于CUDA的新型智能电网谐波实时分析系统,图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)作为高性能并行计算机实现对电网的仿真、分析、可视化及优化控制。在此基础上设计了一种利用优化窗插值快速傅里叶FFT算法,通过CUDA实现并行化计算,从而实现对电网谐波的检测。考虑到FFT算法在检测电网谐波时会由于周期截断产生一定的检测误差,论文提出了一种基于遗传算法的组合预选函数最为插值优化窗。最后通过仿真验证了论文的设计策略的正确性。

煤矿电气设备谐波诊断技术研究及电能质量分析装置研制

针对煤矿井下电气设备产生的时变谐波问题,设计了分段快速傅里叶变换(FFT)方法对时变谐波进行分析检测,利用检测的谐波数据进行电气设备故障诊断。通过硬件和软件设计研发了电能质量分析装置。利用电气设备产生的谐波进行故障诊断,实现了电气设备故障在线检测,避免了停机造成的经济损失,节省了大量劳动力投入,具有十分重要的应用和研究价值。

电力系统谐波分析的高精度FFT算法

快速傅立叶变换存在较大的误差，无法直接用于电力系统谐波分析。本文对ＦＦＴ的泄漏误差进行了分析，根据Ｊａｉｎ和Ｇｒａｎｄｋｅ提出的插值算法提出了多项余弦窗插值的新算法，对ＦＦＴ的结果进行修正，极大地提高了计算精度，使之适用于电力系统的准确谐波分析。文中给出了该算法进行谐波分析模拟计算的算例，计算结果表明，不同的加窗算法计算精度不同，新算法的计算精度显著提高。

一种高精度的电力系统谐波分析算法

首先给出了现有电力系统谐波分析算法中存在的一些问题, 然后详细分析了用加海宁窗的FFT算法精确求得电力系统频率的方法和基于Adaline神经元结构的谐波分析原理, 在此基础上结合加海宁窗的FFT算法和Adaline ANN算法的优点, 提出了一种用于电力系统谐波分析的FFT-Adaline算法。该算法消除了加海宁窗的FFT算法和Adaline ANN算法产生误差的主要因素,从而显著地提高了谐波分析的计算精度。文中给出了该算法用于谐波分析模拟计算的算例,计算结果表明:新算法在波形信号中存在系统频率波动和白噪声干扰的情况下依然具有非常高的精度,结合高速数字信号处理器(DSP)或高性能CPU使用,将有较大的实际意义。

基于FFT和神经网络的非整数次谐波检测方法

运用人工神经网络模型进行整数次谐波检测可达到较高的检测精度,但这种线性神经元模型不适合非整数次谐波的检测。为精确检测非整数次谐波, 文中提出了一种改进进的线性人工神经元模型,并将加汉宁窗的FFT 算法和改进的线性人工神经元模型结合起来,提出了一种用于非整数次谐波检测的新方法。该方法首先对采样信号用加汉宁窗的FFT 算法进行预处理,得到了谐波个数和精度不高的谐波次数;其次根据谐波个数设定神经元的个数,根据预处理后得到的谐波次数设定神经网络谐波次数迭代的初始值;最后对改进后的人工神经网络进行训练,便可实现非整数次谐波的精确检测。仿真实例表明,该方法能将频率相近的非整数次谐波分离,可有效地提高谐波参数的检测精度,为谐波治理提供良好的依据。

基于HHT方法的电气化铁道谐波检测与分析

将希尔伯特-黄变换(HHT)方法用于电气化铁道谐波检测中。由于电气化铁道谐波电压、电流信号中基波能量很大,其它次数的谐波能量相对较小,使得经验模态分解(EMD)方法在应用中出现模态混叠现象,不能准确地提取任意频率的谐波信号。为改善经验模态分解过程中产生的模态混叠现象,本文采用Yang提出的基于Fourier变换的EMD方法对电气化铁道谐波信号进行筛分。通过该方法可以有效地提取出任意频率的谐波分量,进而计算其Hilbert谱。通过对电气化铁道牵引变电所实测谐波电压、电流数据进行分析,结果表明:利用改进的HHT方法可以得到电气化铁道各次谐波准确的时频分布。最后通过HHT方法计算出各次谐波电压、电流含有率及总谐波电压、电流畸变率,并对计算结果进行分析。HHT方法为电气化铁道谐波检测与分析提供了一种新的途径。

基于傅里叶和小波变换的电网谐波分析

正确提取电网谐波是进行电能质量分析的前提。根据电网谐波中既存在稳态谐波分量又有暂态谐波分量的特点,将傅里叶变换和小波变换方法结合起来对电网谐波进行分析,得出谐波分析的傅里叶小波综合算法。通过对单独傅里叶变换以及单独小波变换的对比分析,得知该文算法的优越性。同时通过对具体信号的仿真,验证了该算法的可行性。

计及间谐波的电能计量方法

针对间谐波污染严重的电网,为准确计量相应负荷实际消耗的电能量,减小电能计量误差,在传统电能计量方法基础上,有必要增加计及间谐波产生的电能损耗。首先分析了3种典型间谐波源(变频装置、波动负荷、感应电机)产生间谐波的物理过程,为计及间谐波电能损耗的必要性提供了支撑。进而,依据IEEE 1459标准,推导出了存在间谐波条件下的电能计算公式,并对公式中表征间谐波电能损耗的附加项进行理论分析,阐明了各类间谐波电能项的特征,进而通过忽略频率之差大于5 Hz的间谐波与谐波,简化电能计算模型,提高电能测算速度,并通过仿真实验证明了简化计算的合理性。最后,通过对含有间谐波的电压电流信号的数值仿真分析,证明了在间谐波污染严重的电网中,采用提出的计及间谐波的电能计量方法,将更加合理、准确、可靠。

莱夫-文森特窗三谱线插值的电力谐波分析

为解决快速傅里叶变换(FFT)在电力谐波分析存在的问题,在分析莱夫-文森特窗和三谱线插值算法特点的基础上,提出了一种基于莱夫-文森特窗三谱线插值的谐波分析算法,用曲线拟合方法获得了修正公式,并基于这个修正公式对电力谐波进行了仿真。仿真结果表明,相同条件下,该算法在处理简单的谐波信号时的时间小于0.225 ms,幅值修正误差小于-1.4×10-6%,处理复杂信号时的时间小于0.997 ms,幅值修正误差小于-9.68×10-6%。该方法不仅具有较高的检测精度,而且具有较快的运算速度。

阻性负载下低压故障电弧特性分析

通过搭建串联电弧检测试验平台，在不同功率的阻性负载下，采集正常和发生串联故障电弧状态下的线路电流，并分析了电流的时域特征和频域特征，包括零休时间、电流上升率、平均值、有效值以及各奇次、偶次谐波因数等。 分析结果表明，选择 2~6 次谐波因数及其变化率作为串联故障电弧的判据较为合理。

基于三角自卷积窗的高精度电能计量算法

提出了一种基于三角自卷积窗的插值FFT谐波分析和电能计量算法,结合三角自卷窗的频谱特性,给出了其实现流程,建立了基波和谐波分次电能计量方法.由于三角自卷积窗具有优良的旁瓣性能,因此基于三角自卷积窗的插值FFT算法能有效减少谐波间相互干扰,提高谐波分析和电能计量准确度.仿真实验验证了本文算法的有效性和准确性.