电力线路谐波检测的算法研究
1984年创刊(双月刊)
ISSN 1009-3664      CN 42-1380/TN

电力线路谐波检测的算法研究
作者:陈旭1,丁杰峰1,赵诗雅 日期:2018-08-30 

电力线路谐波检测的算法研究
陈旭1,丁杰峰1,赵诗雅1
(1.国网湖北省电力公司检修公司特高压交直流运检中心,宜昌 443000)
An algorithm for harmonic detection of power lines
Chen Xu1,Ding Jiefeng1,Zhao Shiya1
Abstract:It has become a research hotspot of modern signal processing and analysis method to realize the processing of harmonic non-stationary signal quickly and accurately in the running power line. Empirical mode decomposition shows its advantages in non-stationary nonlinear signal processing and analysis. In this paper, the empirical mode decomposition of the whole theoretical system carried on the thorough research, focuses on the empirical mode decomposition of modal aliasing phenomenon, and aiming at the phenomenon is proposed based on empirical mode decomposition of wavelet processing method.
摘要:在运行的电力线路中,能快速准确实现对谐波中非平稳信号的处理,已成为现代信号处理的研究热点。经验模态分解方法,在非平稳非线性信号处理与分析领域,不断的展现其优势。文中对经验模态分解进行了深入的研究,重点分析经验模态分解存在的模态混叠现象,并针对这一现象提出了基于经验模态分解的小波处理法。
关键词:谐波检测 经验模态分解 模态混叠 小波法
0 引言
随着电力设备的广泛应用,电力系统中谐波问题愈加严重,特别是目前分布式电源被广泛采用,逐步成为研究热点。但是,微电源接入的同时,对电力系统的电能质量也造成影响,特别是噪声污染问题极为严重。为了消除谐波,提高电能质量,必须准确地检测出各次谐波分量。
1谐波检测方法
1.1 基于傅里叶变换的谐波测量方法
连续傅里叶定义如下:
(1)
其中 是非周期信号且满足狄里赫利条件,即:
(2)
当满足狄里赫利条件的 为连续周期信,且周期为 时,可以用傅里叶级数展开:
(3)
由于计算机处理时频域无限长的傅里叶级数是比较麻烦的,离散傅里叶变换被引入。离散傅里叶变换定义如下:
        (4)
其中, , , 为信号的周期采样点数。 是周期为 的周期信号, 为 的频谱。由于离散傅里叶变换运算量大、耗时长,快速傅里叶变换被提出来。快速傅里叶变换理论原理:将大点数离散傅里叶变换分解成多个小点数的离散傅里叶变换。
1.2 基于小波变换的谐波测量方法
小波变换(Wavelet Transform),具有良好的时频分析特性,它采用联合的时间和尺度平面来描述信号,通过基函数的伸缩与平移运算对信号进行多分辨率的分析。这种方法能够依据信号的各种频率成分,自动在时域和空间域范围内自动调节采样的疏密程度。
, 的连续小波变换(或称为积分小波变换)定义为
(5)
其中, 称为小波变换基本子波; 称为尺度因子, 称为平移因子。小波变换具有良好的时频分析特性,在时间-尺度(频率)的基础上能实现信号的局部特征分析。对于高频分量,小波变换有着频率分辨率低、时间分辨率高的特征。
2 基于经验模态分解的小波处理法
小波阈值去噪中的阈值选择也会影响去噪的效果。下面介绍两种经典的选择阈值的规则:
(1)无偏似然估计。即给定一个阈值T,首先获得它的似然估计,最小化可获得所选的阈值。无偏似然估计是一种软阈值估计器。具体的规则为:设向量 的组成元素是小波分解系数的平方,元素按照从小到大的顺序排列,即 分解的小波系数,元素为:
            (6)
(2)启发式阈值。启发式阈值是无偏估计阈值和固定阈值的综合,若信噪比较大就采用固定阈值法,信噪比很小就按无偏估计方法。
设S表示小波系数的平方和,则 ,令 。
衡量去噪性能的好坏一般采用信噪比SNR,定义信噪比SNR为:
(7)
式中: 是原信号, 为消噪的后的信号。信噪比是被用来衡量信号中噪声含量的重要标志。信噪比越小,说明信号中噪声含量越大。

图1 原始信号

图2 扰动信号

图3 小波包去噪信号
由图3所示,小波包去噪后的信号无法检测出谐波存在的位置,没有缓解高斯噪声引起的模、态混叠现象。虽然模极大值去噪后的信号检测出的谐波位置与原始信号检测出的谐波位置出现了偏差,但是仍然检测出了谐波的存在。
3 结束语
小波包去噪后的信号受到了模态混叠的影响,但是仍然检测出了谐波的存在位置。本文主要对小波去噪算法的原理进行了详细描述,并用仿真来对它进行了详细说明。将它和去噪效果比较显著的小波包去噪法进行了比较。由仿真结果比较可知,小波包去噪法将会更好地对含有白噪声的电能质量信号进行分析,但是去噪法的效果仍有待提高。
参考文献
[1]刘志刚, 曾怡达, 钱清泉. 多小波在电力系统信号消噪中的应用[J]. 中国电机工程学报, 2004, 24(1):30-34.
[2]张吉先, 钟秋海, 戴亚平. 小波门限消噪法应用中分解层数及阈值的确定[J]. 中国电机工程学报, 2004, 24(2):118-122.
[3]Tang B, Dong S, Song T. Method for eliminating mode mixing of empirical mode decomposition based on the revised blind source separation[J]. Signal Processing, 2012, 92(1):248-258.

陈旭
1987-,男, 本科
主要从事电力工作

丁杰峰
1984-,男, 本科
主要从事电力工作

赵诗雅
1990-,女, 硕士研究生
主要从事电力工作

通信作者:赵诗雅
通讯地址:湖北省宜昌市培元后路3号,邮政编码443000
联系电话15090863152,邮箱283299959@qq.com。

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