基于Rife-Vincent自卷积窗三谱线插值FFT电力谐波分析

加窗和插值算法可以有效抑制快速傅里叶变换(FFT)在非同步采样和非整周期截断时产生的频谱泄露和栅栏效应,提高谐波检测精度。在比较不同Rife-Vincent窗、经典窗的频谱特性的基础上,选择五项Rife-Vincent窗做母窗,构建了五项Rife-Vincent自卷积窗的时域、频域函数,并分析五项Rife-Vincent自卷积窗的主瓣特性以及自卷积阶数对旁瓣性能的影响。建立了基于五项Rife-Vincent自卷积窗三谱线插值频谱校正算法。采用多项式拟合的方式推导了简单实用的三谱线插值修正公式。通过仿真,验证了非同步采样时,与其他加窗插值相比,该算法具有更高的计算精度。

基于Rife-Vincent自卷积窗和三谱线插值修正的次同步振荡模态参数检测

准确检测次同步振荡模态参数对保证电力系统安全稳定运行具有重要意义。快速傅里叶变换已广泛应用于次同步振荡在线监测,为提高计算精度、减少频谱泄露和栅栏效应对FFT分析结果的影响,采用Rife-Vincent窗进行自卷积运算构造Rife-Vincent自卷积窗,分析Rife-Vincent自卷积窗的主瓣特性和旁瓣特性;利用频点附近的三根谱线进行频谱校正,通过多项式拟合,推导出基于Rife-Vincent自卷积窗的三谱线插值修正算法。仿真结果表明:与经典窗函数相比,该方法能更好抑制频谱泄露的影响,具有更高的计算精度。

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。

基于三次样条函数的加Rife-vincent自卷积窗插值FFT算法的电力系统谐波检测

采用快速傅里叶变换(FFT)对电力系统进行谐波分析时,由于非同步采样和数据截断,将会产生栅栏效应和频谱泄漏现象,无法得到准确的谐波参数。为提高非同步采样的谐波检测精度,提出基于三次样条函数的加Rifevincent自卷积窗插值FFT算法。Rife-vincent自卷积窗旁瓣峰值低,旁瓣衰减速度快,能够有效抑制频谱泄漏,采用三次样条函数逼近幅值比函数,可有效抑制栅栏效应,避免解高次方程,实时性好,计算精度高。通过MATLAB仿真分析,验证了基于三次样条函数的加Rife-vincent自卷积窗插值FFT算法能够有效抑制频谱泄露和栅栏效应,提高谐波检测精度。

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(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2阶Hann自卷积窗的谐波电能高精度量测方法研究与实现

分布式光伏发电根据全发电量进行补贴,无法约束其并网对配电网造成的高频次谐波污染和电压波动等电能质量问题。电能谐波含量是体现分布式光伏电能质量的因素之一,可作为并网电能定价的参考依据。为了对分布式光伏谐波电能进行快速、准确计量,文中采用2阶Hann自卷积窗及其双谱线插值校正算法,提出了一种低运算资源消耗的顺序型谐波计算流程,在其基础上优化设计了一种多级流水线型的谐波计算架构,大幅提升了加窗插值FFT的计算效率;考虑ADC量化误差,对2阶Hann自卷积窗及其双谱线插值校正算法的谐波分析效果进行仿真,提供了ADC位数、采样点数N与窗函数的选择依据。设计并开发了基于ZYNQ与LTC2358的谐波量测装置板卡样机。实验与测试结果表明,该样机的基波测量误差满足C级静止式有功电能表标准和0.5S级无功测量仪表检定标准的要求;此外,3~21次谐波测量误差满足A级谐波测量仪表检定标准的要求。

基于滑动窗和多块卷积自编码器的故障检测

为了进一步提升故障检测性能,充分挖掘时序和隐含特征信息,提出一种基于卷积自编码器的故障检测方法。在对原始信息集进行建模的基础上增加了对累计信息与变化率信息的建模,以增强对隐含信息的挖掘;对重构的3个信息集进行滑动窗采样,基于卷积自编码器进行时序特征提取和建模;将卷积自编码器的决策结果进行贝叶斯融合得到统计量,并用核密度估计的方法确定控制限从而进行故障检测。将该方法进行数值仿真并应用于TE过程,仿真结果验证了所提方法的有效性和检测性能。

基于Slepian和Parzen互卷积窗插值FFT的电力系统谐波分析方法

谐波是电力系统中最为突出的电能质量问题之一。谐波参数的准确估计是电力企业和用户评价电能质量的重要参考依据。目前,电网谐波参数的估计方法主要基于傅里叶变换算法,但该算法在分析和处理信号时需要对原始信号进行截断和离散化处理,会不可避免地导致频谱泄露和栅栏效应,从而严重影响电网谐波参数的准确测量。而具有优良旁瓣特性的窗函数以及插值算法可有效改善因频谱泄露和栅栏效应所带来的参数估计误差。为此,文中提出一种基于Slepian窗和Parzen窗的新型互卷积窗(slepian and parzen mutual convolution window,SPMCW)插值FFT的谐波分析方法。SPMCW具有较低的旁瓣电平和快速的旁瓣衰减速率,因而可有效抑制频谱泄露,进而实现弱谐波幅值的检测。在MATLAB下的仿真实验验证了文中算法的准确性和可靠性。实际构建的硬件平台验证了算法的有效性和可行性。

融合多尺度卷积和侧窗滤波的HY-1C CZI云检测方法

海洋一号C(HY-1C)卫星是中国首颗海洋水色业务卫星,其搭载的海岸带成像仪(Coastal Zone Imager, CZI)具有大幅宽、短重访周期的优势,可实现海洋和海岸带的大面积观测。作为光学传感器,CZI受云影响严重,准确识别云是CZI数据处理的关键,但是CZI缺少红外和短波红外等对云敏感的波段,云检测难度大。针对该问题,本文提出一种融合多尺度卷积和侧窗滤波的轻量化云检测方法,该方法通过多尺度卷积获取云的不同尺度特征,通过侧窗滤波突出边缘特征,减少椒盐噪声的影响,提升云边缘检测的精度。实验结果表明,本文所提出的方法可有效进行云检测,在云边缘提取方面表现较好,F1-score达92.77%,Kappa系数达0.89,与现有云检测方法相比优势明显,且模型训练速度快、参数量少,可为HY-1C CZI遥感影像处理提供有力支撑。

基于混合卷积窗六谱线插值的多普勒信号处理

激光多普勒测速系统信号处理的过程中,通常采用快速傅里叶变换提取多普勒频移进而计算出被测物体运动速度,由于频谱泄露和栏栅效应的影响,会导致测量精度降低。本文提出了一种四项Nuttall窗和五项Rife-Vincent窗的混合卷积窗函数结合改进的六谱线插值算法来降低频谱泄露和栏栅效应所带来的影响,从而提高激光多普勒信号处理精度。搭建了双光束后向散射差动式激光多普勒测速平台,通过仿真和实测得出在加入了R_(SN)=-10 dB的高斯白噪声的情况下使用该混合卷积窗所测量的最小相对误差为0.0027%,而分别使用两个单一的窗函数测量的最小相对误差分别为0.0103%和0.0461%。从而验证了本方法的有效性。

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Teager-Kaiser能量算子Rife-Vincent窗频谱校正的电压闪变测量

分析了Teager-Kaiser能量算子的构成和Rife-Vincent窗的旁瓣特性,通过Teager-Kaiser算子快速提取电压闪变包络,将包络参数进行Rife-Vincent窗改进FFT谱分析与校正,简化IEC推荐的闪变测量过程,提出并建立了基于Teager-Kaiser能量算子Rife-Vincent窗频谱校正的电压闪变测量算法。仿真试验结果表明,本文提出的算法能有效克服单一频率调幅波频率变化、多频率成分调幅波、电网基波频率波动、谐波与间谐波以及白噪声对检测结果的影响,与传统电压闪变检测方法相比,设计实现简单、计算量小,测量结果精确、稳定,可用于电压闪变参数的在线监测。

基于Rife-Vincent窗的高准确度电力谐波相量计算方法

非同步采样时,快速傅里叶变换应用于谐波分析容易造成频谱泄露和栅栏效应,影响谐波相量计算的准确度。分析Rife-Vincent窗的旁瓣特性,提出一种基于5项Rife-Vincent(I)窗双谱线插值FFT的谐波相量计算方法。与传统窗函数相比,5项Rife-Vincent(I)窗具有更好的频谱泄漏抑制特性,而双谱线插值算法能够对栅栏效应进行有效修正。仿真实验结果表明,在非同步采样条件下,提出的方法适合于非线性电路谐波相量分析,22次复杂谐波电流信号的频率计算相对误差仅为5.7×10-11%,幅值计算相对误差≤5.3×10-7%,初相位计算相对误差≤3.1×10-6%。

基于Rife-Vincent窗衰减信号插值离散傅里叶变换

频谱泄漏和栅栏效应是影响衰减信号离散傅里叶变换精度的主要因素。为了提高多频衰减信号离散傅里叶变换频谱参数的校正精度,提出一种加窗两点矢量插值校正算法。对信号加M阶余弦窗并计算加窗后信号的离散傅里叶变换,利用真实频率附近的两根谱线的矢量比建立方程,通过求解方程获得频率偏移量和衰减因子,利用上述获得的两个参数计算出信号的频率、幅值和相位。余弦窗的最大旁瓣衰减特性能有效的降低频谱泄漏的影响,两点矢量频域插值可以消除栅栏效应,两者结合极大地提高了算法的参数校正精度。仿真和试验结果表明,算法具有较高的参数校正精度和稳定性,且计算效率较高,适用于实时处理及对计算资源要求苛刻的场合,为多频衰减信号的特征提取提供了一种可选的方法。

基于Rife-Vincent窗和同步相量测量数据的风电次同步振荡参数辨识

随着电网中风力发电渗透率的增加,电力系统发生次同步振荡(sub-synchronous oscillation,SSO)的可能性显著增加,报道显示次同步振荡给电力系统设备安全和稳定运行带来重大挑战,如何准确地辨识SSO参数对抑制SSO至关重要。为了利用同步测量数据并提高计算精度,减少频谱泄漏和栅栏效应对辨识的影响,提出一种利用复数域同步相量数据的SSO关键参数辨识方法。首先,通过频谱分析得到复数域含SSO信号加窗同步相量的表达式,并推导得到系统基频分量和SSO分量在频域中的特征;然后基于加阻尼Rife-Vincent窗和三点插值法计算出复数域下SSO的频率、阻尼系数、幅度和相位参数。通过辨识不同条件下的仿真信号验证所提方法的有效性。仿真结果表明,相对于传统方法,该方法能更好地抑制频谱泄露和栅栏效应,具有更高的计算精度和鲁棒性。

基于改进TLS-ESPRIT与自卷积窗的谐波与间谐波检测算法

随着光伏发电系统大规模接入电网,不可避免地带来了严重的谐波污染问题。为了有效监测光伏并网系统输出电流的谐波、间谐波,提出了一种基于改进快速最小二乘法-旋转不变法(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)与2阶Blackman-Harris自卷积窗相结合的检测方法。首先对待测信号进行三次采样并利用快速TLS-ESPRIT算法检测频率。随后对检测结果基于简化K-means聚类算法进行分析,提取出真实的谐波分量。最后结合2阶Blackman-Harris自卷积窗对信号进行加窗插值计算,准确估算出其幅值、相位信息,实现了谐波、间谐波的高精度检测。仿真算例和现场数据测试结果表明,所提方法相较于传统方法具有更高的谐波、间谐波检测精度,且抗干扰能力更强。

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.

基于混合卷积窗六谱线插值的全相位谐波检测算法

非线性负荷的接入使得电网中存在大量的谐波,为了减小传统傅里叶变换在非同步采样中出现的频谱泄露以及栅栏效应等问题,文中提出了一种基于Blackman和Nuttall混合卷积窗六谱线插值的新型谐波检测算法。相比于传统的一些窗函数,文中提出的混合卷积窗具有较好的主瓣以及旁瓣特性,通过结合六谱线插值以及改进的全相位傅里叶算法对谐波的幅值、频率、相位3大参数进行检测。采用与其他算法对复杂谐波信号检测的仿真对比,验证了Blackman和Nuttall混合卷积窗六谱线插值算法在检测复杂信号更好的优越性以及更强的抗干扰能力。