基于通用可调(p,q)阶Rife-Vincent自乘-卷积窗的改进四谱线插值高精度谐波分析算法

加窗快速傅里叶变换(WIFFT)是一类重要的谐波参数估计方法。然而,快速傅里叶变换固有的栅栏效应以及非同步采样产生的频谱泄漏对谐波参数的估计精度有较大影响。为此,利用具有最大旁瓣衰减特性的I类Rife-Vincent窗作为父窗,提出一种新型的通用可调(p,q)阶Rife-Vincent自乘-卷积窗(RVSMC p-q),其特点在于通过改变乘积阶数和卷积阶数可以灵活地改变窗函数的主瓣宽度、旁瓣峰值和衰减速度。在此基础上,提出一种基于RVSMC p-q窗的四谱线插值高精度谐波参数估计方法,利用最小二乘拟合原理给出谐波信号的幅值、频率及相位参数的低复杂度多项式估计公式。在复杂谐波、间谐波及基波频率波动的情况下对基于RVSMC p-q窗的四谱线插值谐波参数估计方法的效果进行仿真。研究结果表明:在较低的乘积和卷积阶数条件下,新算法可以获得比经典的基于自乘积窗或自卷积窗的WIFFT算法更为优越的参数估计精度,且算法复杂度较低。

基于Rife-Vincent自乘-卷积窗三谱线插值的电力谐波参数估计

利用经典的快速傅里叶变换方法对电力谐波参数进行估计时,其固有的栅栏效应,以及非整周期截断和非同步采样所造成的频谱泄漏会使估计结果产生误差.为提高谐波参数估计精度,结合自乘积窗和自卷积窗的优势,设计了一种基于Rife⁃Vincent窗的自乘-卷积窗,该窗具有很好的旁瓣衰减特性,能有效抑制频谱泄漏;在此基础上,基于三谱线插值及最小二乘拟合方法给出了谐波幅度、频率及相位的估计公式.在含弱幅值的复杂谐波、间谐波及基波频率波动的情况下进行仿真试验,结果表明,所提算法与经典的加窗算法相比具有更高的检测精度.

基于Rife-Vincent自卷积窗插值校正的发电机准同期参量测量方法

对准同期参量进行精确快速测量是发电机准同期并列成功的关键。非同步采样时,基于谐波分析理论的准同期参量测量结果会产生较大误差,为此提出了基于Rife-Vincent自卷积窗插值校正的发电机准同期参量测量方法。分析了Rife-Vincent自卷积窗主瓣特性以及自卷积阶数对旁瓣性能的影响,同时给出了基于Rife-Vincent自卷积窗的插值频谱校正方法。通过仿真计算,得到了基波频率波动、谐波影响、噪声影响等不同情况下发电机准同期参量测量结果;同时对电压非稳态情况进行了仿真,分析了误差产生原因。仿真结果表明所提方法性能优越,能有效抑制频谱泄露效应。

基于Hanning自乘-卷积窗FFT三峰插值修正的电能计量新算法

综合自乘窗和自卷积窗的优势,设计出一种Hanning自乘-卷积窗函数,其具有较优的主瓣和旁瓣性能。基于Hanning自乘-卷积窗FFT三峰插值修正公式、FFT的频移性以及Hanning自乘-卷积窗函数的频谱,拟合推导出信号基波和谐波的通用幅值、相位和频率插值修正公式,并给出了基于该窗函数的一种电能计量新算法。计算精度对比仿真实验以及基波频率波动仿真实验结果表明,基于Hanning自乘-卷积窗函数FFT三峰谱线插值修正的电能计量新算法,具有较高的计算精度和更优的计算稳定性。

基于Blackman自乘-卷积窗的FFT谐波检测算法

电网中存在的大量谐波严重影响着电力系统的安全稳定运行,快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)算法被广泛应用于电网谐波的检测,由于存在频谱泄漏和栅栏效应导致谐波参数检测的误差较大,通过加窗函数和插值算法可以提高FFT算法的精度。对窗函数进行自乘和卷积运算可以改善旁瓣性能,以Blackman窗作为母窗,进行自乘和卷积运算,提出了Blackman自乘-卷积窗,该窗函数具有较优的主瓣和旁瓣性能。结合三谱线插值算法,推导出频率、幅值、相位的插值修正公式。采用Blackman自乘-卷积窗和其他余弦窗对含弱幅值信号的复杂信号进行对比仿真,验证了Blackman自乘-卷积窗三谱线插值算法在检测弱幅值信号时依然具有很高的精度,对含白噪声的信号进行仿真,验证了该算法对谐波信号参数检测的相对误差较小,抗干扰能力强。