基于多重信號分類的電力系統(tǒng)諧波間諧波檢測方法研究.pdf

1、當(dāng)今社會(huì)越來越多的非線性電力設(shè)備的廣泛使用，給社會(huì)帶來文明與發(fā)展的同時(shí)也對電力系統(tǒng)性能帶來較大影響，如何對電力系統(tǒng)性能的優(yōu)劣進(jìn)行檢測和評價(jià)受到供用電雙方和研究人員的廣泛關(guān)注。因?yàn)榇罅坑秒娫O(shè)備聚集使用而引起的諧波/間諧波會(huì)使電壓和電流運(yùn)行不穩(wěn)定，從而引發(fā)繼電保護(hù)等設(shè)備的錯(cuò)誤啟停，因?yàn)槠涠鸬陌踩鹿识啻伟l(fā)生，電力網(wǎng)絡(luò)的安全經(jīng)濟(jì)輸送功能受諧波/間諧波嚴(yán)重影響。因此，對電網(wǎng)中諧波/間諧波的有效檢測顯得尤為重要和迫切，而其關(guān)鍵是能實(shí)時(shí)檢測和準(zhǔn)

2、確測量電網(wǎng)各次諧波/間諧波分量的參數(shù)信息。對有限長的時(shí)域采樣序列使用現(xiàn)代譜估計(jì)理論可以進(jìn)行高頻率分辨率觀測，即使頻率相差很近的兩個(gè)分量信號也互不影響，避免了 DFT法帶來頻譜泄露和柵欄效應(yīng)的干擾。本文主要對多重信號分類法在諧波/間諧波分析與檢測中的應(yīng)用進(jìn)行較深入的研究，主要有以下幾點(diǎn)研究內(nèi)容：
　　現(xiàn)代空間譜估計(jì)的MUSIC方法作為重要的分析討論法及經(jīng)典MUSIC算法用于電力網(wǎng)絡(luò)諧波/間諧波檢測過程，通過大量仿真實(shí)驗(yàn)證明該方法頻率

3、分辨率高，沒有泄露和柵欄效應(yīng)的影響，但是對噪聲非常敏感，當(dāng)增大系統(tǒng)噪聲時(shí)算法性能下降。為了解決該問題，文中對經(jīng)典MUSIC算法進(jìn)行了相關(guān)改進(jìn)，即雙向序列平滑MUSIC算法，該方法在得到噪聲子空間之前對采樣序列多次平滑分組，分別進(jìn)行前向和后向的采樣序列整合，即把源采樣序列分解為若干個(gè)小的子采樣序列，由這些子序列得到相應(yīng)的自相關(guān)函數(shù)，進(jìn)而得到各子序列的自相關(guān)矩陣。將相關(guān)陣各列數(shù)據(jù)加權(quán)平均就是雙向序列平滑方法，其綜合前向和后向序列平滑的優(yōu)勢，

4、保證了信號的采樣數(shù)據(jù)之間關(guān)系更穩(wěn)健，提高了抗噪性能。
　　分析經(jīng)典MUSIC方法得知，得到的噪聲子空間與信號子空間的關(guān)系是影響參數(shù)測量的關(guān)鍵問題，因此利用最小模方法對MUSIC算法進(jìn)行加權(quán)修正，主要工作體現(xiàn)在對信號的自相關(guān)矩陣特征值分解后進(jìn)行噪聲子空間最小模式的線性變換組合，利用分離組合后的噪聲子空間與信號向量的正交關(guān)系，得到基于最小模(Minimum Modulus，MNM)MUSIC算法的電力系統(tǒng)諧波/間諧波檢測方法，由此求出

5、信號的譜估計(jì)后采用擴(kuò)展Prony方法對信號相關(guān)參量進(jìn)行估計(jì)并完善檢測信息，仿真實(shí)驗(yàn)證明該方法具有較高的檢測精度和更高的抗噪性。
　　本文設(shè)計(jì)了諧波檢測與觀察系統(tǒng)于LabVIEW2015開發(fā)平臺(tái)中。首先對LabVIEW開發(fā)環(huán)境進(jìn)行介紹，包括它具有的特點(diǎn)和優(yōu)勢，LabVIEW還可以與MATLAB軟件混合編程，分別概括了LabVIEW自帶的MathScript窗口和MatlabScript節(jié)點(diǎn)的應(yīng)用和特點(diǎn)，在系統(tǒng)的功能模塊及程序設(shè)計(jì)中利