一种新的基于神经网络的高精度电力系统谐波分析算法

提出了一种新的基于三角基函数的人工神经网络算法,利用该算法可一次性获得电力系统基波及各次谐波的频率、幅值和相位,提出并证明了该神经网络算法的收敛定理,给出了利用该算法进行谐波分析的仿真实例.仿真结果表明,文中提出的谐波测量方法的计算精度极高,且计算量较小,因此在电力系统谐波测量中有较高的应用价值.     

应用FFT进行电力系统谐波分析的改进算法

采用快速傅立叶变换(FFT)进行电力系统谐波分析时很难做到同步采样和整数周期截断，由此造成的频谱泄漏将影响到谐波分析的结果。通过加窗以及采用插值修正算法可以改善计算谐波频率、相位和幅值的准确度。该文针对已有算法存在的问题，提出了一种基于两根谱线的加权平均来修正幅值的双峰谱线修正算法，利用距谐波频点最近的两根离散频谱幅值估计出待求谐波的幅值；同时，利用多项式逼近方法获得了频率和幅值修正的计算公式，这些改进能够进一步降低泄漏和噪声干扰，提高谐波分析的准确性。基于该改进方法，文中推导了一些常用窗函数的实用修正公式。仿真结果验证了该改进算法的有效性和易实现性。     

基于SRFFT算法的电力系统谐波分析的研究

针对目前FFT算法的不足,提出了一种全新的复序列加窗插值分裂基快速傅里叶变换(SRFFT)算法,该算法能够极大地提高FFT计算的精度。对此算法进行了模拟分析,给出仿真实例,实例证明该算法能准确测量各次谐波参数,对于电力系统谐波分析和抑制具有很大的实用价值。     

电力系统谐波分析FFT算法的软件实现

通过软件来实现FFT算法，并把它应用到电力传输中，这就给电力系统的分析提供了可靠的数据，对电力系统的安全运行和正常工作都有很重要的意义。     

基于小波分析的电力系统谐波分析

谐波对电力系统和用电设备产生了严重危害和影响。小波变换为电力系统谐波分析提供了有力的数学工具，利用基于多分辨分析的小波分析能将电压或电流等信号分解为基波信号和高次谐波信号。本文利用小波变换对某变电所的电压信号进行了分析。     

基于小波包变换的电力系统谐波分析

由于新能源的广泛应用和电力电子设备的迅速增长,电力系统谐波越来越被关注,精确有效的谐波分析方法研究具有实际意义。基于小波包变换的良好局部性,小波包变换广泛应用于谐波分析,重点分析了小波函数的选取和分解层数的确定。通过仿真,得到了基于小波包变换谐波分析方法的最优小波函数与分解层数:选用小波函数sym35对谐波信号进行5层分解,得到的谐波分析结果通常是比较理想的。     

改进加窗插值的电力系统谐波分析方法研究

快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)因其易于嵌入式系统实现而被作为电力系统谐波分析的主要方法,但电力系统谐波分析时很难做到同步采样和整数周期截断,由此造成的频谱泄漏将影响测量结果的准确性.加窗和插值修正算法可改善基于FFT的谐波参数计算的准确度.对(FFT)的泄漏原因进行了分析.通过对卷积窗的谐波理论分析与研究,提出了一种基于三角自卷积窗的加窗改进方法.     

谐波分析的加窗插值改进算法

加窗插值FFT是电力谐波分析的常用算法，文中在两方面对该算法进行了改进。提出了一类新的离散窗函数——矩形自卷积窗。m阶矩形自卷积窗由m个矩形窗通过卷积运算生成，其幅频特性在零点处的1-m-1阶导数均为0;谐波分析时，加这类窗可以最大限度地减小基波及各次谐波相互之间的频谱泄漏：另外，给出了适合新窗的插值算法，并对插值算法的一些常规做法进行了改进。基于新窗的改进算法易于实现，能显著提高谐波分析精度和减小计算量。仿真分析和实践验证了其可行性和有效性。     

基于FFT的电力系统谐波分析

非线性元件的大量使用使得电力系统谐波日益增多,造成过电压、过负荷等问题,而谐波的监测和分析是治理谐波的前提条件,对此利用快速傅里叶变换 FFT 对构造的四种电力系统信号模型进行频谱分析.结果表明,FFT可很好地识别幅值固定不变的谐波分量,并可抑制系统中高斯白噪声的干扰,但在谐波幅值发生变化或信号频率不固定时,并不能准确获取信号频谱,需对其进行改进研究。     

基于双CPU电能质量监测仪的谐波分析算法研究

采用DSP和ARM双CPU结构是目前电能质量监测仪最普遍的设计方法。本文介绍了一种双CPU的系统结构,重点研究了加窗插值FFT作为谐波分析算法,给出了4项Rife-Vincent(III)窗对应双峰谱线插值法的拟合多项式系数,提出了此算法的实现方法及程序流程图。利用Matlab进行的仿真实验表明:在基波频率变化的情况下,对含有9次谐波信号应用此算法,其计算精确度可达到国标要求。     

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。     

基于小波和短时傅里叶变换的电网谐波分析

为了测量电网中的波动谐波,将小波变换和短时傅里叶变换方法相结合用于电网谐波分析。通过小波变换设计出一组带通滤波器来分离出基波和各次谐波,并采用短时傅立叶变换计算出基波和各次谐波的幅值、频率和相位。仿真结果表明,当信号中存在高斯白噪声时该算法仍可准确检测出基波和2到63次谐波的幅值、频率和相位,且算法简单易于实现。     

一种基于小波包变换的电力谐波检测方法

由于非线性负载用电的不断增加,造成大量谐波返灌电网产生电能污染和计量不公等问题,然而传统的快速傅里叶变换（fast Fourier transform, FFT）检测方法由于自身技术的限制,难以满足目前谐波检测对精确性的要求。结合电力谐波特点,分析小波变换与傅里叶变换原理,提出了一种小波包与FFT相结合并采用加窗双谱线插值的电力谐波检测方法,研究了不同窗函数的特性,并且通过加入不同的窗函数来检测谐波,得出针对电力谐波检测最优的窗函数。仿真实验验证了该方法对谐波在时域和频域上都有很好的测量效果,为谐波电能表电力谐波检测方法及信号截取窗函数选取提供重要参考。     

一种实时精确估计电力谐波和间谐波参数的方法

提出一种电力谐波和间谐波参数实时高精度估计的新方法。首先利用对称窗函数的能量谱重心导出各电力谐波的频率和相位的估计算法;接着使用Parseval定理推导出精确估计电力谐波幅值的计算公式;进而分析了估计误差,估计误差仅与加权窗函数的能量分布特性有关,某次谐波的估计相对误差不大于窗函数在频域中旁瓣所占能量与总能量的比值。最后,仿真试验表明,所提方法与其他加窗快速傅里叶变换插值校正分析方法在计算耗时上有明显优势。模拟试验证明,所提方法很适合用于嵌入式系统和数字信号处理器,是一种很实用的算法。     

分数傅里叶变换在GNSS信号捕获中的应用

首先给出了分数傅里叶变换的数学模型并分析其相关性质,在此基础上,将分数傅里叶变换用于BPSK调制的GPS信号和BOC调制的信号的捕获当中,分析捕获结果与分数傅里叶变换角度的关系,实验证明分数傅里叶变换的角度取较小值时,存在模糊问题,取较大值时能正确捕获。因此GNSS信号捕获过程中,可以采用分数傅里叶变换,无需进行频域搜索,从而节省捕获时间。     

纳托尔自卷积窗加权电力谐波分析方法

在非同步采样下,采用快速傅里叶变换（fast Fourier transform,FFT）进行电力谐波分析容易造成频谱泄露和栅栏效应。窗函数加权可有效抑制频谱泄漏,但经典窗函数的抑制能力受旁瓣性能的制约。分析了纳托尔（Nuttall）窗的频谱特性后,提出了一种通过若干Nuttall窗自卷积运算得到的新型窗函数——．Nu...     

基于短时傅立叶变换语言信号分析算法

文中利用基于短时傅立叶变换的频谱分析技术快速地在普通PC机上完成语音信号的实时频谱分析。使用该方法所需的编程简单,对硬件设备的要求低,易于实现。     

一种递推式单次谐波快速傅立叶算法

谐波检测与抑制技术的研究越来越受到人们的重视。由离散傅立叶变换的定义出发 ,提出了一种改进的傅立叶算法 ,该算法采用递推方式实现了单次谐波分量的实时检测 ,给出了该算法的推导公式 ,并通过仿真验证了其有效性。该算法适用于继电保护及有源滤波等需对单次谐波分量进行在线跟踪的场合。