基于快速独立分量分析的谐波/间谐波频谱分离算法

在非同步采样条件下,若电网采样信号中谐波和间谐波相邻,会出现严重的频谱干涉问题,且无法识别出信号中实际频率成分。针对以上问题,提出了一种基于快速独立分量分析(Fast ICA)的频谱分离算法测量谐波和间谐波参数。首先构建了多频率成分模型,将频谱中的谱线表示为多个频率成分分量的叠加,然后利用Fast ICA算法和最小二乘法得到频率成分参数,最终实现了对相邻多频率成分的测量。仿真结果表明,该算法可以在需求谱线数较少的情况下准确识别频率成分并保持较好的测量精度,且具有一定的抗噪能力。     

基于Fast-ICA和对称正交化的谐波检测

提出一种基于Fast-ICA和对称正交化的电能质量谐波检测方法。在简要介绍独立成分分析方法的基础上,把多次谐波信号看作多个独立成分的线性组合,采用基于负熵极大独立性准则的Fast-ICA算法实现一个独立成分的估计。再利用对称正交化方法实现多个独立成分的并行估计,分别分离出基波信号、各次谐波信号和噪声信号,以实现对谐波的检测。仿真结果表明,该方法可较准确地检测出各次谐波成分的频率和幅值且对噪声不敏感,与基于渐进正交化的Fast-ICA算法相比,该方法具有更高的检测精度和更快的收敛速度。     

基于Fast-ICA和对称正交化的谐波检测

提出一种基于Fast-ICA和对称正交化的电能质量谐波检测方法。在简要介绍独立成分分析方法的基础上,把多次谐波信号看作多个独立成分的线性组合,采用基于负熵极大独立性准则的Fast-ICA算法实现一个独立成分的估计。再利用对称正交化方法实现多个独立成分的并行估计,分别分离出基波信号、各次谐波信号和噪声信号,以实现对谐波的检测。仿真结果表明,该方法可较准确地检测出各次谐波成分的频率和幅值且对噪声不敏感,与基于渐进正交化的Fast-ICA算法相比,该方法具有更高的检测精度和更快的收敛速度。     

基于ESPRIT的谐波和间谐波参数估计方法

为了准确地获得信号中谐波、间谐波成分的频率和幅值等参数,提出了一种新的检测算法,即ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)。此算法是一种基于子空间技术的高分辨率检测方法,它把信号分解为信号子空间和噪声子空间,能够精确地估计出被噪声污染的正弦信号的频率,幅值等信息,克服了传统FFT算法分辨率的限制。仿真结果表明此算法能够在较短的信号长度内准确检测出信号各个谐波和间谐波成分,证明了此算法的正确性。     

用于间谐波检测的频域向量分解法

当信号中两频率成分的频率差小于一个频率分辨率时,在频域会发生严重的主瓣干扰,使得传统的傅里叶变换(DFT)及其插值算法完全失效.文中以10个周波采样长度为前提,分析了传统加窗插值方法在两频率成分发生主瓣干扰时失效的原因;根据DFT谱线的相位特性,并利用频域向量分解法,分别求出发生了主瓣干扰的两个频率成分各自的频率、幅值以及相位.仿真结果证明,该方法计算简单,能够有效分离出信号中频率差小于一个频率分辨率的谐波和间谐波成分,校正结果满足工程精度要求.     

Prony算法在谐波、间谐波参数辨识中的应用

准确有效地确定信号中各次谐波及间谐波分量的参数,对于改善电能质量具有重要的意义。文中提出了一种应用于谐波和间谐波在线参数辨识的Prony算法改进方案。该方案由于使用QR分解算法求解方程组,减小了算法的计算耗时,提高了算法的稳定性。其次文中提出了自适应采样频率的方法、模型阶数和时间窗的选取原则,以及提取真实频率成分的可靠方法,使Prony算法具有更高的辨识性能和可靠性。经过电弧炉电流信号的分析说明,文中所提出的方法可以大大缩短Prony算法的计算耗时,提高Prony算法在线谐波参数辨识的可靠性。     

基于时频分布的电能质量交叉扰动检测

针对电能质量扰动信号非平稳、交叉性的特点,提出一种基于Wigner-Ville分布(Wigner-Ville distribution,WVD)交叉电能质量扰动检测的方法。利用WVD的时间边缘特性和频率边缘特性,能精确估计平稳信号中谐波和间谐波成分的幅值和频率信息;对电压骤降和谐波交叉出现的情况,利用WVD及其改进算法也能较精确估计出谐波、间谐波的幅值与频率,以及电压骤降的起止时间和电压骤降后的基波电压幅值。     

基于求根多重信号分类和遗传算法的谐波间谐波频谱估计

为了改善电能质量,需要准确估计电网电压或电流的谐波、间谐波频谱.将空域处理技术的空间谱估计方法应用到电网信号的谐波、间谐波频谱估计.使用求根多重信号分类方法估计电压或电流的不同频率成分数及各成分的频率,各成分的幅值和相角估计由遗传算法完成.首先介绍频谱估计使用空间谱估计的理论依据,然后详尽地说明了求根多重信号分类方法和遗传算法的原理及算法流程.仿真结果和与其他方法的比较证明此方法在数据长度有限和噪声干扰时可以准确估计谐波、间谐波的频谱.     

用于谐波和间谐波检测的频谱分解法

在使用离散傅里叶变换进行电力系统谐波/间谐波分析时,若所分析信号中两频率成分过于密集,就会产生主瓣干扰。本文分析了传统方法在两频率成分发生主瓣干扰时失效的原因,在10个周波采样长度下,提出一种用于抑制主瓣干扰的改进傅里叶算法:根据频域谱线的相位特性,将两个密集频率成分的傅里叶变换结果拆分成两组谱线,分别对这个两组谱线进行频率、幅值以及相位的校正。计算机仿真算例和实测分析表明,该方法计算简单,能在抑制旁瓣干扰的同时,有效拆分出信号中频率差小于频率分辨率的谐波与间谐波成分,或两个间谐波成分,满足工程精度要求。     

一种计及频率偏移的谐波与邻近间谐波估计方法

新能源大规模并网会诱导电力信号中出现关于基波/谐波对称的邻近间谐波对或单个邻近间谐波。对信号中各频率成分进行参数估计时,往往需要获知邻近间谐波的类型以构建准确的计算模型。而当电网频率偏离额定值时,频谱泄露干扰将使该要求难以实现。为此,本文提出一种在频率偏移时依然有效的邻近间谐波类型判据及基于此判据的谐波与邻近间谐波参数估计方法。首先,通过分析频率偏移与泄露谱线的映射关系,抑制基波与谐波的频谱泄露以提取邻近间谐波谱线;然后,通过对比不同类型邻近间谐波的频谱差异,提出利用谱线比值作为邻近间谐波类型判据;最后,基于邻近间谐波类型信息,构建邻近间谐波谱线方程以精准估计谐波及邻近间谐波参数。本文所提方法在频率偏移时仍能准确判断邻近间谐波的类型,并能实现更精准的参数估计,仿真验证了本文方法的准确性。     

基于离散傅里叶变换的频谱分析新方法

针对现有的测频算法和频谱分析方法还存在一些不足之处,提出了基于离散傅里叶变换的频谱分析新方法,它能准确计算出信号中的基频分量,整次谐波和非整次谐波的幅值,频率和相角,以及衰减直流分量的幅值和衰减时间常数.公式推导的过程先从简单的单信号模型入手,得到单个余弦信号的幅值、频率和相角,再推广到一般情况下的复杂信号,采用牛拉法...     

多频率尺度下的风电场短期风速预测融合算法

提出了一种基于多分辨率分析下的短期风速预测方法.利用小波分解将原始风速序列分解成低频信号分量和高频信号分量,将低频信号分量作为时间序列模型的输入,将高频信号分量作为最小二乘支持向量机的输入,输出未来时间段的各分量预测值.最后将各分量的预测值重构为风速序列的预测值.以内蒙古风电场为例进行仿真,结果表明文中方法显著提高了超前风速预测的精度.     

An analytic method for measuring accurate fundamental frequencycomponents

This paper proposes an analytic method for measuring the accurate fundamental frequency component of a fault current signal distorted with a DC-offset, a characteristic frequency component, and harmonics. The proposed algorithm is composed of four stages: sine filter, linear filter, Prony's method, and measurement. The sine filter and the linear filter eliminate harmonics and the fundamental frequency component, respectively. Then Prony's method is used to estimate the parameters of the DC-offset and the characteristic frequency component. Finally, the fundamental frequency component is measured by compensating the sine-filtered signal with the estimated parameters. The performance evaluation of the proposed method is presented for a-phase to ground faults on a 345 kV 200 km overhead transmission line. The electromagnetic transient program (EMTP) is used to generate fault current signals under different fault locations and fault inception angles. It is shown that the analytic method accurately measures the fundamental frequency component regardless of the characteristic frequency component as well as the DC-offset     

考虑衰减直流分量的动态相量强跟踪测量算法

故障电流信号的频率变化以及包含的衰减直流分量会严重影响基于傅里叶变换的相量测量算法的精度和动态响应速度。文中提出了一种利用强跟踪滤波器滤除衰减直流分量的动态相量测量算法。首先,将衰减直流分量用其二阶泰勒展开多项式来表示,在状态变量中添加衰减直流分量及其一阶导数和二阶导数,建立含有基波角频率、幅值等参数和衰减直流分量参数的故障电流的非线性状态空间模型,减小信号估计的模型误差。其次,为了提高扩展卡尔曼滤波器在系统达到稳定时对系统参数突变的跟踪能力,利用强跟踪滤波器递推估计各状态变量。所提方法能够有效抑制衰减直流分量对相量测量精度的影响,对时变故障电流信号具有良好的动态响应能力。采用所提算法对加噪声的数值信号以及ATP-EMTP故障仿真信号进行相量测量,结果验证了算法的正确性与有效性。     

基于载波频率成分的永磁同步电机转子定位研究

针对传统永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制中转子定位可能反相、低速时转子位置精度差等问题,研究一种基于载波频率成分法的转子定位方法。在分析载波频率成分法原理的基础上,利用逆变器固有的含载波频率成分的电流信号,通过建立新的坐标系,将电流信号经带通滤波处理得到载波频率成分电流,用滤波后的峰值电流估算出转子位置。分别在Matlab/Simulink和基于DSP的硬件平台中对该方法进行仿真和实验验证。实验数据表明,载波频率成分法转子计算误差在合理范围内,在电机启动和低速阶段也能很好地估算出转子位置,该方法能准确估算出转子位置。     

改进的HHT算法在电力系统谐波检测中的应用

使用改进的HHT方法检测电力系统谐波.由于HHT方法存在模态混叠现象,不能有效的得到各次谐波分量.采用预处理的方法,首先将一个信号通过一级低通滤波器得到一级高频成份和一级低频成份,一级高频成份进一步分解为二级高频成份和二级低频成份,如此类推直到满足分解完成条件.对各个频带进行EMD分解得到IMF分量,最后将所有的IMF...     

采用改进Prony算法的电力系统故障暂态信号分析

为提高对含有谐波、间谐波和衰减直流分量的电力系统故障暂态信号的分析精度,提出基于改进Prony算法的暂态信号分析方法。Prony算法的模型具有能较准确描述故障暂态信号特征、直接提取信号频率的优点。先采用差分算法滤除衰减直流分量并对高频信号进行放大以提高Prony算法的分析精度,利用Prony算法对信号中含有的频率分量进行估计,以确定神经网络的神经元个数和训练的初始值。将各频率分量的频率作为神经网络训练待定的权值,同时估计各频率分量的频率和幅值。仿真结果证明了所提方法的快速性和有效性。     

基于特征筛选和改进深度森林的变压器内部机械状态声纹识别

变压器声纹信号包含大量反映内部机械状态的有效信息。为实现变压器内部机械状态不停电检测,提出一种基于特征筛选和改进深度森林的变压器机械状态声纹识别方法。首先,利用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)声纹信号得到本征模态函数(IMF),并通过频谱分析和皮尔逊相关系数对IMF分量进行筛选,得到包含故障信息的IMF分量。其次,利用各IMF分量在频段上的分布情况进行高、低频段划分,依据高、低频段IMF分量的差异性,将高频段IMF分量的时频能量和低频段IMF分量的幅值特性作为特征指标,构成特征向量,输入改进后的深度森林模型,得到10种机械松动状态的声纹识别结果。最后,通过现场试验验证了该方法的有效性。研究结果表明：所提方法对10种机械松动状态的平均识别准确率达99.2%。与传统变压器声纹特征相比,所提声纹特征区分度更高;与传统识别模型相比,所提改进深度森林识别模型复杂度更低,训练速度更快,识别准确率更高。     

基于混沌理论的电力系统微弱谐波检测方法研究

针对微弱谐波信号时频域分析检测方法在宽谱环境噪声较强场景中无法识别目标信号的缺陷,首先引入混沌系统的随机共振原理,在信号成分完全未知的情况下,利用随机噪声增强微弱目标信号进行频率盲检。进一步引入Duffing混沌系统,利用其对特定频率周期信号幅值的极高敏感性和噪声抵抗力,对检出的各谐波频率分量进行幅值精准检测。在经典随机共振模型的基础上,通过归一化改进了系统参数。结合Duffing混沌系统模型,设计了实时检测控制策略。通过粒子群寻优算法,以系统输入输出信号的互相关系数为适应度函数,寻找最优系统参数。对强随机噪声背景下的多整次谐波与间谐波混叠的谐波信号进行了仿真实验。结果表明,所提方法能在恶劣的噪声环境中,实现各谐波分量的无差频率检测与高精度幅值检测。     

通过间谐波测量计算闪变值的方法研究

本文提出一种基于间谐波测量的闪变值计算方法.该方法首先从电压畸变信号的角度提出了“AM-间谐波对”和“PM-间谐波对”的概念,由此区分引起闪变的调幅波和一般间谐波;然后以IEC61000-4-7推荐的采样窗口长度和形状为前提,用一种非同步采样下的奇数频点插值修正法测量电压信号中各频率分量的具体参数;根据信号转化等式,结...