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相似文献
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1.
主要对基于小波包变换的谐波检测方法进行了探讨,通过MATLAB进行了编程仿真,从而确定这种检测方法的可行性和优越性。  相似文献   

2.
基于DSP的电力系统谐波检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
电力谐波测量技术在电能质量监测中占有重要的低位和作用。本文选用TI公司的TMS320LF2407芯片,采用小波变换算法进行实时高精度的电网谐波分析和计算。本文论述基于DSP技术的谐波检测方案,并就系统的主要硬件设计原理和软件流程图进行分析说明。  相似文献   

3.
基于小波变换和加Hanning窗FFT的谐波检测新方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用一种基于小波变换与加Hanning窗的傅立叶算法相结合的谐波检测新方法,对大石桥市宏贺钢厂的10kV线路实测数据的检测分析,获得预期计算结果,证明该方法在电网谐波检测领域具有可行性和实用性.  相似文献   

4.
本文提出了一种新的图像压缩方法,深入研究了正交小波包在图像压缩中的分解与重构算法,详细介绍了正交小波最优基的选取,并应用MATLAB软件进行仿真实验.仿真结果显示,该方法压缩比大,信息损失小,能够较好恢复原有图像.  相似文献   

5.
扩展Prony算法在电力系统谐波检测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
大量非线性元件的应用给电力系统带来了大量的整数和非整数次谐波,传统的谐波检测方法快速傅立叶变换由于存在栅栏和频谱泄漏现象,因而对非整数次谐波不能够实现精确的检测。本文提出利用数字信号处理方法—扩展Prony算法来对电力系统谐波检测,该算法能一次性精确地检测到谐波的相位、振幅、频率,为电力系统非整数次谐波检测提供了一个新的思路。数值仿真验证了本算法的有效性。  相似文献   

6.
唐琦  陆达 《福建电脑》2008,(2):134-134,111
介绍基于工业控制计算机和高速数据采集卡(MIC-3714)的实时电力谐波测量系统。通过采用快速傅里叶变换(FFT)的基-2算法,完成了对高达80次的谐波电压含有率、谐波电流含有率的测量。并在充分利用数据采集卡特性的基础上。实现了对电力谐波多通道、数据无丢失的实时测量。  相似文献   

7.
基于FFT的非整数次谐波参数检测算法   总被引:3,自引:3,他引:3  
电力系统存在大量非整次谐波,快速傅立叶算法直接用于电力系统非整次谐波分析存在较大误差。分析了误差较大的原因,给出了用于非整次谐波分析的分析窗宽度,在采样时间为10倍工频周期的基础上,提出了基于Hanning窗的非整次谐波的幅值,频次和相位的计算公式。仿真结果显示,新算法具有很高的计算精度。  相似文献   

8.
提出了一种基于小波包变换的电力谐波检测方法。该方法采用小波包变换对电流信号进行分解,即将该电流信号分解成低频部分与高频部分,然后分别对低频部分及高频部分进行小波包分解,重构后得到该电流信号的基波分量,从原始电流信号中减去基波分量,从而得到该电流信号的谐波分量。仿真结果表明,该方法能够很好地检测出电流信号中的谐波分量,并且能对指定频率的谐波进行检测。  相似文献   

9.
随着电力电子装置的广泛应用,谐波问题变得日益严重,而谐波测量是研究谐波问题的重要依据。本文对谐波测量问题进行了分析,讨论了ARM嵌入式应用于谐波测量中的方法.在傅立叶变换上提出了改进的算法,这种方法使谐波测量在实时性、测量精度上得到提高。  相似文献   

10.
高电压、大容量的冲击性设备的广泛应用,导致电力系统中呈现大量谐波,对电能计量提出了新的要求,采用快速傅立叶变换(FFT)进行谐波分析存在较大的泄漏误差,本文对FFT的泄漏误差进行了分析并对FFT的结果进行修正,提高了计算精度,修正后的算法适用于电力系统谐波分析与电能计量。  相似文献   

11.
风电并网技术是当前较为流行的大型发电节能技术,抗干扰性能是决定该技术的关键.风能发电并入电网时,由于不同的电力网络工作在不同的环境下,导致并网过程中,不同网络注入谐波的不同会对电网产生干扰.传统的滤波方法以单网谐波过滤为主,对并网后多谐波特征无法划定有效的过滤区间,无法避免由于风机并网带来的扰动.为解决上述问题,提出一种引入小波变换分区的滤波方法,利用小波变换对干扰的分层原理,应用到风电并网引起的谐波抑制方面,通过对干扰谐波进行分解变换,能够得到基波波形,利用小波变换包对高次谐波进行再分解后过滤,实现了对干扰谐波的分层过滤.仿真结果证明,改进方法能够快速准确的对谐波进行抑制,抗干扰性能较好,使并网供电提高了供电量.  相似文献   

12.
小波变换在电力系统间谐波分析中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
间谐波是电力系统中一种特殊的谐波,它大量存在于电网中。间谐波对电网危害大,所以对它进行监测和分析具有重要的意义。针对基于傅里叶变换(DFT)的间谐波分析方法易受噪声干扰和对间谐波分辨率低的缺点,提出了一种基于小波变换的间谐波分析方法。仿真结果表明该方法不仅具有高分辨率特性,可以很好地分析间谐波,而且能实时跟踪间谐波。在电力系统间谐波分析方面具有经典DFT方法无可比拟的优越性。  相似文献   

13.
快速傅里叶变换(FFT)在电力系统谐波检测中被广泛应用。由于电网频率的波动,很难做到严格意义上的同步采样,因而导致发生频谱泄漏与栅栏效应现象,造成较大的测量误差。本文从传统的FFT检测方法出发,深入研究了加汉宁窗并进行了插值运算的高精度算法。算例仿真时利用Labview中提供的Matlab节点,将两款软件进行有机结合,充分发挥各自的优点。精确检测出各次谐波频率、幅值和相位,并为进一步构建基于虚拟仪器的谐波检测系统打下基础。  相似文献   

14.
基于DSP的三角函数快速计算   总被引:9,自引:1,他引:9  
分析了常用三角函数(主要是正余弦)的各种近似计算方法,包括迭代法、级数法、查表法以及CORDIC算法,给出了常用算法的误差特性、误差范围以及时空效率。依据现代DSP的流水、并行(SIMD)和片内存储器等特点,对各种算法进行了优化调整,提高了它们的并行性。综合各种算法优点的实现比一般的库函数快3-5倍而且相对精度很高。  相似文献   

15.
谐波分析是研究非正弦周期函数的重点之一,在数学理论上通过傅里叶变换可以求出周期函数的各次谐波,但是在工程实际中是很难获得非正弦周期函数的解析式,或者函数的解析式过于复杂不便于求积分,因此也就无法直接应用傅里叶变换。通过对畸变周期函数的波形进行等分采样获取数据序列,再以简短的三句指令对序列进行换算,获得畸变函数的各次谐波的幅值,结果证明了该方法能够简捷有效地进行非正弦周期函数的谐波分析。  相似文献   

16.
针对现有系统对谐波检测实时性差和精度低的问题,介绍一种基于傅立叶变换和FPGA硬件实现的谐波检测方法.分析了谐波检测中影响测量精度的关键因素,采用数字锁相环来同步被测信号,以减小由非同步采样所产生的误差.基-4FFT 处理器的硬件设计采用全并行的乘法运算单元结构和并行的存储分配方法,最大限度地提高谐波检测的速度.数字锁相环和基-4 FFT 算法用VHDL语言设计实现,并用MAX plus Ⅱ软件进行仿真,仿真结果表明,所设计的数字锁相环可以很好地跟踪被测信号,在180ms时,误差仅为0.01Hz,很好地消除了非同步采样所引起的测量误差;采用所设计的基-4FFT运算器对给定的谐波数据进行运算,得到的谐波幅值和相位误差小于0.05%,运算时间仅为8μs.  相似文献   

17.
电力机车谐波制动过电流微机保护的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
电力机车安全可靠地工作对保障电气化铁路的安全运行具有十分重要的意义。分别分析了机车在启动工况和正常运行工况下的网侧谐波电流,并对这两种工况电流进行仿真,从中提取出变压器短路故障差异性较大的谐波特征量。二次谐波和三次谐波特征量构成了机车网侧谐波电流保护。理论证明,机车网侧谐波电流保护具有较高的灵敏度和实用价值。  相似文献   

18.
从三角函数出发,构造了一类插值于首、末端点及其切矢的参数样条曲线,称之为T—Ferguson,并研究了合成T—Ferguson曲线的算法。T—Ferguson曲线丰富了参数样条曲线,是一种可行的构造插值曲线方法。  相似文献   

19.
基于遗传聚类算法和小波变换特征的自动分类   总被引:1,自引:0,他引:1  
李霆  陈学佺  邹晓涛 《计算机工程》2003,29(2):153-154,254
研究了遥感影像的特点,提出了一种基于图像的正交小波变换构造特征,同时引入遗传聚类的分类方法,实现了遥感影像的自动分类。实验表明,将遗传聚类算法与小波特征相结合的分类方法具有自动、快速、自适应的优点,能克服传统分类方法中由于样本选择而产生的局限性,提高了识别的正确率。  相似文献   

20.
小波变换在并联型有源电力滤波器中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
赵卫东  葛芦生 《计算机仿真》2010,27(4):289-291,348
研究改善电网系统谐波的问题,电力系统中存在许多非线性负载,由此产生的谐波对电网的电能质量造成很大的影响,影响线路传输能力,并联型有源电力滤波器(SAPF)是抑制电网谐波电流的有效手段,主要包括谐波检测和跟踪控制两部分,其中谐波检测是有源电力滤波器的关键技术,分析了小波变换理论,并将其应用于电网谐波检测中,用仿真软件MAT-LAB对基于小波变换的谐波检测方法进行了仿真分析与研究,同时搭建了基于小波变换的并联型有源电力滤波器系统的仿真模型,仿真结果表明小波变换的并联型有源电力滤波器能够有效地抑制电网谐波电流,提高了电网传输效率。  相似文献   

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