相关自然梯度的电力谐波分析方法研究

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1、·8·工业仪表与自动化装置2013年第3期基于自然梯度的电力谐波分析方法研究郭明良，刘富凯，郭松林(黑龙江科技大学电气与信息工程学院，哈尔滨150022)摘要：自然梯度算法是盲源分离算法中较常用的一种，文中将自然梯度算法应用于电力谐波信号的检测。仿真结果表明，该方法对电力谐波检测效果较好，并与Fast—ICA盲源分离算法相对比，验证了自然梯度算法的有效性与快速性。关键词：盲源分离；自然梯度；电力谐波中图分类号：TM935文献标志码：A文章编号：1000—0682(2013)03—0008—04Studyofharmonicdete

2、ctionalgorithmbasedonnaturalgradientGUOMingliang，LIUFukai，GUOSonglin(CollegeofElectricandInformationEngineering，HeilongfiangUniversityofScienceandTechnology，Harbin150022，China)Abstract：Naturalgradientalgorithmisusedablindsourceseparationalgorithm．Thenaturalgradi—ental

3、gorithmisappliedtothedetectionofpowerharmonicsignalsinthepaper．Simulationresultsshowthattheeffectofthemethodforthedetectionofpowerharmonicwell，andcomparedwiththeFast—ICAblindsourceseparationalgorithmtoverifytheeffectivenessofthenaturalgradientalgorithmwithfast．Keyword

4、s：BSS；naturalgradient；electricharmonic有代表性的就是傅立叶分析法和小波分析法。目0引言前，对谐波分量利用傅立叶变换分析的方法有DFT、当今社会由于电子技术的迅猛发展，使用大功FFT加窗等，但由于非周期采样产生泄漏误差，使测率半导体开关器件以及各类开关电源的产品，如电得的幅值、频率和相角偏离实际值，尤其相位测量误力电缆、开关和继电保护、电动机与发电机、功率因差更大J。相对于傅立叶变换，小波分析具有较大数补偿电容器、信息设备等迅速涌人工厂、居民家优势，因为小波函数在时域和频域内是局部化的，另庭、科

5、研单位，虽然单独看每台设备向电网中注入的外变换时间一频率窗也是可变的。所以利用小波分谐波电流并不大，但是这些设备的数量大，分布非常析也可以对谐波信号进行很好地检测，并且技术也广。此外，一些家用电器如电视机、空调器等具有集已经很成熟，已经有了很多基于小波对谐波信号进中使用的特点，所以在某些时段会使注入到电网的行分析的算法。但由于采样点序列以及所选用谐波电流对公用电网造成的谐波问题特别突出，这的滤波器的长度是有限的，因此在计算aj(n)以及不但使接人该电网的设备无法正常工作，甚至造成d(n)的边缘点时会遇到边界问题。随着分解不断故障，

6、而且还会使供电系统中性线承受的电流超载，进行，重构误差会不断增大。此外，小波分析的运算影响供电系统的电力输送。因此对谐波分量的快较复杂，且小波基函数也不易选择，这也是利用小波速、准确检测方法的研究对电力供电质量有着重要分析对谐波信号进行分析的弱点E4]。基于以上考影响¨]。现有的谐波信号分析方法有很多，其中具虑，该文采用盲源分离技术来检测谐波信号。盲源分离(BlindSourceSeparation，BSS)是近年来数字收稿日期：2012—12—03信号处理技术研究的热点，盲源分离检测技术在不基金项目：黑龙江省教育厅科研基金项目(

7、11511340)；黑龙江使用训练样本数据状况下(即，没有信号系统的任科技学院引进高层次人才启动基金项目(07—2O)何先验知识，或少量先验知识，如非高斯性、统计独作者简介：郭明良(1970)，男，辽宁省海城人，教授，硕士，研究立性、循环平稳性等的情况下)，只利用接收到的观方向为电力系统及其自动化。2013年第3期工业仪表与自动化装置·9·测信号提取或分离出各个源信号的方法J。变量)，含有多次未知谐波信号。A为随机混合矩阵，其作用是将源信号s()中的各次谐波通过随机1基本原理矩阵进行混合形成观测信号(k)；B()为参数待1．1盲源

8、分离问题模型定调整的分离矩阵，作用为对()进行盲源分离；盲信号分离之所以称为盲主要在于2个方面。Y。(t)⋯Y一()为自适应自然梯度盲源分离算法分首先，对于源信号是怎么样的一无所知；而且，这些离出的各次谐波输出变量；自然梯度下降法的自适信号是如何混