基于Rife-Vincent(Ⅰ)窗的电力谐波分析方法

快速傅里叶变换(FFT)的电力谐波分析方法应用最多,但存在频谱泄漏和栅栏现象,影响谐波分析的精确度。为解决这个问题,先分析了常用窗函数和插值算法,后提出了基于5项Rife-Vincent(Ⅰ)窗六谱线插值的谐波分析方法。通过多项式曲线拟合,推导出幅值、相位和频率的修正公式,并用于仿真验证。仿真结果证明了算法的有效性和准确性:在分析简单信号时,与Hanning窗、Hamming窗、Blackman窗相比,5项Rife-Vincent(Ⅰ)窗的检测精度更高,幅值和相位相对误差分别小于8.94×10^(-6)%和2.60×10^(-4)%,基波频率相对误差低至-1.44×10^(-8)%;在分析包含间谐波的复杂信号时,所提出的算法相比其他算法计算精度更高。

基于五项Rife-Vincent(Ⅰ)窗的四谱线插值FFT谐波分析方法

目前,在电力谐波分析中快速傅里叶变换(FFT)应用得最为广泛,但是在非同步采样时,应用该变换容易产生频谱泄漏,出现栅栏效应。为减小非同步采样对FFT的影响,对旁瓣峰值电平小且下降速率快的五项Rife-Vincent(Ⅰ)窗进行了分析,并将它应用于FFT算法中,提出了基于五项Rife-Vincent(Ⅰ)窗的四谱线插值FFT谐波检测算法。经过多项式函数的拟合,得到了简单实用的四谱线插值修正公式,使计算过程更为简单。结果表明,与Hanning窗、Nuttall窗和四项Rife-Vincent(Ⅰ)窗插值FFT相比,相同条件下,五项Rife-Vincent(Ⅰ)窗具有更高的准确度,其幅值相对误差EAh≤6.524×10-5%,相位相对误差Eφh≤7.751×10^(-3)%。

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。

改进Rife-Vincent(Ⅰ)窗的FFT介质损耗角测量

非同步采样信号后,利用快速傅里叶变换(FFT)对信号处理时会出现频谱泄漏,导致FFT介质损耗角测量精度不高.为了提高介质损耗角测量精度,通过Rife-Vincent(Ⅰ)窗的自乘运算构造出一种新的余弦窗,并设计了基于改进Rife-Vincent(Ⅰ)窗的FFT介质损耗角测量方法.新窗函数比传统窗函数具有更好的旁瓣特性,可以提升频谱泄漏的抑制效果.仿真实验结果表明,加Rife-Vincent(Ⅰ)自乘窗方法比加Hanning窗、加Blackman窗方法的介质损耗角测量精度更高.

工业电力系统谐波分析的高精度FFT算法

为了减少非同步采样对快速傅里叶变换的影响,提高电力系统谐波分析的精度,详细介绍了一种基于五项窗Rife-Vincent(Ⅰ)插值FFT算法的谐波参数估计的新方法,并推导了其谐波参数估计公式。利用选择性暂态程序ATP建立一个实际的400/33kV工业电力系统的仿真模型,对系统的谐波电流进行仿真。然后针对不同程度的频谱泄漏,采用FFT和所提出的五项窗Rife-Vincent(Ⅰ)插值FFT两种算法对16次谐波参数估计值进行对比分析,实验结果表明:在相同条件下,五项窗Rife-Vincent(Ⅰ)插值FFT算法较FFT算法在频率、幅值和相位的估计值精度上有明显提高。