基于ESPRIT算法的快速宽频测量装置及测量方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于ESPRIT算法的快速宽频测量装置及方法，该装置由电源模块、CPU模块、快速采样及处理模块、宽频振荡检测模块、高速总线背板、数据传输模块、人机接口模块组成。其中快速采样及处理模块采用了一种基于ESPRIT的快速宽频测量方法。并通过信号奇异值的峭度估计信号频率成分数，对于快速变化的宽频信号具有较短响应时间和较高分辨率的同时，提升了在较低信噪比情况下的性能。推进宽频测量技术实用化，为电力电子化电网提供新的监测手段。手段。

【技术实现步骤摘要】
基于ESPRIT算法的快速宽频测量装置及测量方法


[0001]本专利技术涉及宽频测量装置，尤其是涉及基于ESPRIT算法的快速宽频测量装置及测量方法。

技术介绍

[0002]随着大规模可再生能源开发利用和智能电网的发展，中国当前已建成超大规模的复杂互联电力系统。高渗透率的电力电子装置使得电力系统信号动态特性日趋复杂，频带范围呈现宽频的特征
[0003]电力电子装置还可导致系统出现最高达到300Hz的频率分量，这也引起了新的涉网稳定问题。并且大量现场录波数据分析表明，上述0
‑
300Hz分量频率点密，且频率与幅值可随时间快速变化(1s内幅值可变化50％)。此外，越来越多的电力电子设备投运，这些设备的投运提高了电网运行的灵活性和可靠性，但也产生了大量的谐波污染，影响电网的电能质量。电力电子装置还会产生大量高次谐波(高达50次谐波)，使电力系统谐波污染更加严重。因此，亟须对0
‑
2500Hz的宽频信号进行实时同步测量，以为宽频信号来源、传播路径与安全控制等研究提供数据。
[0004]在宽频信号的测量方法方面，快速傅里叶变换(fast Fourier transform，FFT)及其改进算法因计算量小、易于硬件实现等优点现已广泛应用于电力系统电气量频谱分析。但FFT的频率分辨率与时间窗长成正比，即需用较长的时间窗才能达到较高频率分辨率。这就导致其在对快速变化的0
‑
300Hz的频率分量进行测量时，无法同时兼顾测量精度与跟踪速度。而对于频率间隔较大且相对稳定的整数次谐波具有较好的测量效果。此外，小波变换和Prony算法也是常用频谱分析方法，但这2种方法稳定性较差，在较低信噪比情况下无法保持良好的性能。旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotation invariance technique，ESPRIT)算法是一种空间谱估计方法，其利用采样信号的信号子空间和噪声子空间的正交特性，可以在保证较高频率分辨率的同时具有相比于前述方法更短的时间窗，能更好地跟踪信号快速动态过程并降低时间窗的平均化效应，具有良好的应用前景。但该方法在划分信号子空间和噪声子空间时容易受噪声影响，影响了算法的性能。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供基于ESPRIT算法的快速宽频测量装置及测量方法。该方法可以准确测量快速变化的宽频信号并对其进行快速跟踪。具有较短的响应时间和较高的分辨率，同时提升了该装置在低信噪比情况下的测量精度。
[0006]为了解决上述存在的技术问题。本专利技术采用的技术方案如下：
[0007]基于ESPRIT算法的快速宽频测量装置，包括电源模块、CPU模块、快速采样及处理模块、宽频振荡检测模块、高速总线背板、人机接口模块和数据传输模块，所述电源模块用于提供装置所需的工作电压；所述高速总线背板为所有插件的接入板，用于各插件之间数据的传输；所述CPU模块接插于高速总线背板上，通过模数转换芯片AD把交流输入模块发送
来的小信号转成数字信号，完成电流电压信号采样，根据电流电压的数字采样信号，计算出电压、电流的基波、谐波、间谐波、同步相量及功率，并通过所述的高速总线背板发送给液晶模块显示；所述人机接口模块通过高速总线背板和其它模块进行数据交换；所述快速采样及处理模块采用基于ESPRIT的快速宽频测量算法；所述宽频振荡检测模块，采集数据包括主导分量、等效值和暂态能量流。所述数据传输模块，分为站内和主站两个环节。向站内监控系统传输测量数据、告警事件和文件数据，各类数据按DL/T860标准建模。与主站之间按GB/T26865.2标准实时传输相量、间谐波和告警事件，上传录波数据文件。间谐波、振荡功率的各个主导分量由实时数据帧时分复用携带，实现与同步相量数据的兼容传输。
[0008]进一步地，所述人机接口模块包括液晶和键盘。
[0009]基于ESPRIT算法的快速宽频测量装置的ESPRIT算法，包括以下步骤：
①
电力系统中宽带多频信号的动态模型在t时刻信号由k个频率分量和噪声分量组成，即
[0010][0011]式中：f
i
,x
mi
(t)和θ
i
(t)分别为s
i
(t)的频率、幅值和相角，且有x
m1
(t)≥x
m2
(t)≥
…
≥x
mk
(t)。
②
将电压或电流信号的采样数据排列成采样数据矩阵X，由于每个采样值都可看做各频率成分的瞬时值与噪声分量的叠加，因此对于X的第n+1列向量的前L
‑
1个元素组成的矩阵X
n1
＝[x(n),x(n+1),
…
,x(n+L
‑
2)]T
可表示为：
[0012][0013]式中：Ts为采样间隔。
[0014]将式(2)简化成矩阵形式为
[0015]X
n1
＝A1S+N1ꢀꢀꢀ
(3)
[0016]式中：A1为采样特性矩阵，表征采样元素相遇对参考元素在各频率成分相角差；S为各频率成分组成的列向量；N1为噪声向量。
[0017]同理，对于X
n
的后L
‑
1个元素组成的矩阵X
n2
有：
[0018]X
n2
＝A2S+N2ꢀꢀꢀ
(4)
[0019]式中：A2为采样特性矩阵；N2为噪声向量。
[0020]③
通过信号各成分的频率，利用最小二乘法即可求出对应的幅值x
mi
和相角定义如式(5)和式(6)所示的矩阵参数：
[0021][0022]X
s
＝[x(0),x(1),
…
,x(L+M
‑
2)]T
ꢀꢀꢀ
(6)
[0023]④
根据最小二乘法，包含信号各频率成分相量信息的矩阵S为
[0024]S＝(W
T
W)
‑1W
T
X
s
＝[s1,s2,
…
,s
k
]T
ꢀꢀꢀ
(7)
[0025]则信号各成分对应的幅值和相角为：
[0026][0027]⑤
为提升ESPRIT算法在含噪声情况下的量测性能，提出基于峭度的信号频率成分数估计方法。
[0028]对L
×
M采样数据矩阵X进行SVD处理：
[0029]X＝UPV
ꢀꢀꢀ
(9)
[0030]式中：P为奇异值矩阵，P＝diag(p1,p2,
…
,p
L
)。
[0031]⑥
将X从小到大排列的奇异值看作一个离散信号，其第m个奇异值的峭度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于ESPRIT算法的快速宽频测量装置，其特征在于：包括电源模块(1)、CPU模块(2)、快速采样及处理模块(3)、宽频振荡检测模块(4)、高速总线背板(5)、人机接口模块(6)和数据传输模块(7)；所述电源模块用于提供装置所需的工作电压；所述高速总线背板为所有插件的接入板，用于各插件之间数据的传输；所述CPU模块接插于高速总线背板上，通过模数转换芯片AD把交流输入模块发送来的小信号转成数字信号，完成电流电压信号采样，根据电流电压的数字采样信号，计算出电压、电流的基波、谐波、间谐波、同步相量及功率，并通过所述的高速总线背板发送给液晶模块显示；所述人机接口模块通过高速总线背板和其它模块进行数据交换；所述快速采样及处理模块采用基于ESPRIT的快速宽频测量算法；所述宽频振荡检测模块，采集数据包括主导分量、等效值和暂态能量流；所述数据传输模块分为站内和主站两个环节，向站内监控系统传输测量数据、告警事件和文件数据，各类数据按DL/T860标准建模；与主站之间按GB/T26865.2标准实时传输相量、间谐波和告警事件，上传录波数据文件；间谐波、振荡功率的各个主导分量由实时数据帧时分复用携带，实现与同步相量数据的兼容传输。2.根据权利要求1所述的基于ESPRIT算法的快速宽频测量装置，其特征在于：所述人机接口模块包括液晶和键盘。3.根据权利要求1所述的基于ESPRIT算法的快速宽频测量装置的测量算法，其特征在于包括以下步骤：
①
电力系统中宽带多频信号的动态模型在t时刻信号由k个频率分量和噪声分量组成，即：式中：f
i
,x
mi
(t)和θ
i
(t)分别为s
i
(t)的频率、幅值和相角，且有x
m1
(t)≥x
m2
(t)≥
…
≥x
mk
(t)；
②
将电压或电流信号的采样数据排列成采样数据矩阵X，由于每个采样值都可看做各频率成分的瞬时值与噪声分量的叠加，因此对于X的第n+1列向量的前L
‑
1个元素组成的矩阵X
n1
＝[x(n),x(n+1),
…
,x(n+L
‑
2)]
T
可表示为：式中：Ts为采样间隔；将式(2)简化成矩阵形式为：X
n1
＝A1S+N1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)式中：A1为采样特性矩阵，表征采样元素相遇对参考元素在各频率成分相角差；S为各...

【专利技术属性】
技术研发人员：王凯，王顺江，左越，李典阳，王兴财，刘爽，高宜鸣，毛振军，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司葫芦岛供电公司，
类型：发明
国别省市：