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1、大庆石油学院学报第26卷第1期2002年3月JOURNALOFDAQINGPETROLEUMINSTITUTEVol.26No.1Mar.2002电力系统的谐波检测与分析方法11223姜建国,朴晓光,赵长和,黄真,赵冬梅(1大庆石油学院自动化与控制工程系,黑龙江安达151400;2大庆石油学院电话站,黑龙江安达151400;3大庆石油化工总厂职工大学,黑龙江大庆163351)摘要:针对电力系统谐波的特点,分析了模拟电路实现的谐波抑制与检测方法,基于傅里叶变换的检测方法,探讨了小波变换的优势,研究了电力系统谐波分析的小波变换方法.计算和
2、仿真结果表明,该方法克服了传统的快速傅里叶变换只有频域局部性而无时域局部性的缺点,能够实时跟踪随机性很强的谐波信号,从而准确地检测出电力谐波.关键词:谐波;检测;电力系统;小波变换;傅里叶变换中图分类号:TM131.4+1文献标识码:A文章编号:1000-1891(2002)01-0045-030引言随着电力电子控制水平的提高,电力系统谐波污染也日趋严重.对于运行电机,谐波将引起附加损耗,使电动机转矩减小;对测量仪表将产生虚假的谐波功率,出现随机误差;对于补偿电容,谐波使其运行电流增大,温升增高;对于继电保护装置,谐波将影响其整定值,引起误动;对于通讯网
3、络,谐波干扰将影响其电磁效应和正常的载波.因此,谐波已成为电力公害,对电力谐波的含量进行实时测量,是十分必要的.1谐波的检测1.1模拟电路[1]消除谐波的方法很多,既有主动型,又有被动型;既有无源的,也有有源的,还有混合型的,目前较为先进的是采用有源电力滤波器.但由于其检测环节多采用模拟电路,因而造价较高,且由于模拟带通滤波器对频率和温度的变化非常敏感,故使其基波幅值误差很难控制在10%以内,严重影响了有源滤波器的控制性能.近年来,人工神经网络的研究取得了较大进展,由于神经元有自适应和自学习能力,且结构简单,输入输出关系明了,因此,可用神经元替代自适应滤波器,再用一对
4、与基波频率相同,相位相差90的正弦量作[2]为神经元的输入.由神经元先得到基波电流,然后检测出应补偿的电流,从而完成谐波电流的检测.但目前,人工神经网络的硬件实现还是一个比较薄弱的环节,限制了其应用范围.1.2傅里叶变换[3]利用傅里叶变换可在数字领域进行谐波检测.电力系统的谐波分析,目前大都是通过该方法实现的.离散傅里叶变换所要处理的是经过采样和A/D转换得到的数字信号.设待测信号为x(t),采样间隔为t秒,采样频率fs=1/t满足采样定理,即fs大于信号最高频率分量的2倍.则采样信号为x(nt),并且采样信号总是有限长度的,即n=0,1,,N-1.这相当于
5、对无限长的信号做了截断,因而造成了傅里叶变换的泄漏现象,产生误差.此外,对于离散傅里叶变换来说,如果不是整周期采样,那么即使信号只含有单一频率,离散傅里叶变换也不可能求出信号的准确参数,因而出现栅栏效应.收稿日期:2001-08-28;审稿人:刘铁男基金项目:中国石油天然气集团公司中青年创新基金项目(99科字39号)作者简介:姜建国(1966-),男,硕士,讲师,现从事电气工程及其自动化方面的研究.45大庆石油学院学报第26卷2002年1.3小波变换小波变换这种新型的理论是数学发展史上的重要成果,已广泛应用于信号分
6、析、语音识别与合成、自动控制、图像处理与分析等领域.电力谐波是由各种频率成分合成的、随机的、出现和消失都非常突然的信号,在应用离散傅里叶变换进行处理受到局限的情况下,可充分发挥小波变换的优势.即对谐波采样离散后,利用小波变换对数字信号进行处理,从而实现对谐波的精确测定.下面首先引入小波变换的概念,然后研究小波变换的时-频局部性和小波变换在谐波分析中的应用.22令L(R)表示在R上的所有可测且平方可积的函数集合,对(t)L(R),如果(t)的傅里叶变换^()满足条件:+2
7、^()
8、C=d<+,(1)
9、
10、-则称(t)为基本(或母)小波,式(
11、1)称为允许条件.由母小波的如下伸缩和平移:1t-b(b,a)(t)=,a,bR,a0,(2)
12、a
13、a称为由(t)生成的依赖参数a,b的连续小波.其中,a为尺度参数,b为平移参数.2对S(t)L(R),称+1t-bWS(b,a)=(S,(b,a))=S(t)dt,(3)
14、a
15、-a为信号S(t)依赖参数a,b的连续小波变换.其中,代表的复共轭.2为了分析小波变换的时-频局部性,引入窗函数的概念.设(t)L(R),如果+2
16、t(t)
17、dt<+,(4)-*则称(t)是一个窗函数.而(t
