一种电网谐波与间谐波的检测方法技术

本申请提供一种电网谐波与间谐波的检测方法，属于电网谐波监测技术领域，更具体的是一种基于改进快速TLS

【技术实现步骤摘要】
一种电网谐波与间谐波的检测方法


[0001]本申请涉及电网谐波检测
，尤其涉及一种电网谐波与间谐波的检测方法，更具体的是一种基于改进TLS
‑
ESPRIT与自卷积窗的谐波与间谐波检测方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着“双碳”目标的提出，以光伏为代表的分布式发电系统高比例接入电网，导致谐波污染问题日益严重，对电网以及用电设备造成恶劣影响。同时，由于光能本身易受外界因素影响，光伏并网系统输出电流谐波呈现波动性、随机性等特点，对谐波治理提出了更高的要求。
[0003]准确快速的谐波监测是谐波治理的前提，传统的离线数据分析已无法适应日益复杂的电网工况。因此，为了提升谐波治理的有效性，进而保证光伏并网系统能够安全地接入电网，提供高质量电能，探索一种新的准确的谐波检测算法具有重要意义。
[0004]常见的谐波检测方法可以分为参数算法和非参数算法两类。参数算法包括卡尔曼滤波、Prony算法、神经网络算法、希尔伯特
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黄变换法(Hilbert
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Huang Transform, HHT)等。然而，基于参数的算法依赖于确定的高阶模型，且有较高的计算负荷，通常应用于离线分析，难以在嵌入式系统上实现。非参数算法主要基于快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)，其已发展为工业上应用最为广泛的算法之一。需要注意的是，基于FFT的检测算法也有其固有的缺陷，在实际应用过程中由于电网频率存在波动，往往不能对待测信号进行整周期截断，即同步采样，容易造成频谱泄露和栅栏效应，进而影响检测精度。为了改善这一问题，最常见的方法是加窗插值法，国内外学者提出了很多窗函数用于基于插值的检测算法，如Hanning窗、Blackman窗、Nuttall窗等。可是由于经典窗函数的旁瓣特性不佳，其检测精度不能满足要求且偶次谐波检测结果误差相对较高。于是有学者将自卷积引入到经典窗中，通过对窗函数自卷积的方法进一步改善旁瓣特性，已有技术提出了Hanning自卷积窗，可是Hanning窗本身旁瓣特性较差，提升效果不够明显；已有技术提出了Blackman自乘
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卷积窗，达到了预计的效果，但是计算负荷大且无法检测出间谐波。
[0005]同时，受限于频谱分辨率和处理器资源，上述方法或无法实现间谐波检测或检测结果不理想。已有技术提出了变分模态分解(VMD)，然而当谐波含量较多时，该算法迭代周期过长；已有技术提出基于最小二乘法
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旋转不变法(Total Least Squares
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estimation of SignalParameters via Rotational Invariance Technique，TLS
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ESPRIT)的间谐波检测方法，该算法是一种基于特征分解的高分辨算法，可以精确的识别信号中的频率分量。
[0006]已有技术针对TLS
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ESPRIT算法需要提前输入谐波数量k的弊端提出了相应的自适应算法，通过对奇异值的相邻增长比和对应阶次的累计比例进行分析，进而确定谐波数量k，但该方法计算k值的过程复杂且容易受到系统不稳定的影响，鲁棒性较差，同时，当部分谐波含量很少(<0.1%)时，奇异值的增长比变化不明显，该方法会出现漏判问题。

技术实现思路

[0007]有鉴于此，针对上述问题，本申请对快速TLS
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ESPRIT算法进行改进，通过基于简化K
‑
means聚类分析的方法准确提取复杂信号中的真实的谐波、间谐波分量；同时，基于性能更好、旁瓣更低的Blackman
‑
Harris窗构造出一种新的旁瓣电平衰减速率更快的2阶Blackman
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Harris自卷积窗，并推导得到其幅值和相位修正公式。最后对算法进行多工况下的仿真验证并在实验平台上进行测试。
[0008]基于上述目的，本申请提出了一种电网谐波与间谐波的检测方法，包括：对待测信号进行多次采样并利用快速TLS
‑
ESPRIT算法检测频率；对所述检测的频率基于简化K
‑
means聚类算法进行分析，提取出真实的谐波分量并计算得到每一次谐波的频谱点n0；结合2阶Blackman
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Harris自卷积窗对所述待测信号的采样数据进行加窗插值计算，估算所述待测信号的每一次谐波的幅值、相位信息。
[0009]进一步地，所述对待测信号进行多次采样并利用快速TLS
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ESPRIT算法检测频率，包括：对信号进行3次采样并利用TLS
‑
ESPRIT算法检测频率，得到三组初始频率集合。
[0010]进一步地，所述对所述检测的频率基于简化K
‑
means聚类算法进行分析，提取出真实的谐波分量，包括：将每一个频率看作空间中的点，并将第一组初始频率集合的频率点作为第一个聚类中心；计算第二组和第三组初始频率集合中的点到第一个聚类中心的距离，判断是否满足真实频率点的条件，若是，则重新计算聚类中心并作为真实频率，反之则归类为噪声点并将其删除；重复以上步骤，对其余频率分量进行聚类。
[0011]进一步地，所述2阶Blackman
‑
Harris自卷积窗为五项余弦组合窗。
[0012]进一步地，在所述对待测信号进行多次采样之前，包括：(1)预设固定的采样频率和采样点数并生成2阶Blackman
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Harris自卷积窗；(2)随后通过EPWM中断触发采样。
[0013]进一步地，对于三相系统，采用轮询的方法对每一相电压、电流进行谐波分析。
[0014]进一步地，所述加窗插值计算为2阶Blackman
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Harris自卷积窗的双谱线插值，公式如下：其中，定义左右两条谱线分别为n1、n2且存在n1<n0<n2；0≤n0‑
n1≤1；这两条谱线的幅值分别为：y1=|X(n1)|，y2=|X(n2)|，γ=n0‑
n1‑
0.5，X(n
i
)为信号，β为比例系数，N为采样点
个数，A0为幅值，θ
i
为相位。
[0015]进一步地，所述2阶Blackman
‑
Harris自卷积窗的表达式为：W
b
‑2(n)=w
B
(n)*w
B
（n）其中w
B
(n)为Blackman
‑
Harris窗。
[0016]相对于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：仿真和实验结果表明所提方法具有更好的谐波、间谐波检测精度以及抗干扰能力。本申请方法可以更好的提取出信号的频率分量且实际应用过程中也可以准确的检测信号的幅值和相位信息。
附图说明
[0017]在附图中，除本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电网谐波与间谐波的检测方法，其特征在于，包括：对待测信号进行多次采样并利用快速TLS
‑
ESPRIT算法检测频率；对所述检测的频率基于简化K
‑
means聚类算法进行分析，提取出真实的谐波分量并计算得到每一次谐波的频谱点n0；结合2阶Blackman
‑
Harris自卷积窗对所述待测信号的采样数据进行加窗插值计算，估算所述待测信号的每一次谐波的幅值、相位信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待测信号进行多次采样并利用快速TLS
‑
ESPRIT算法检测频率，包括：对信号进行3次采样并利用TLS
‑
ESPRIT算法检测频率，得到三组初始频率集合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述检测的频率基于简化K
‑
means聚类算法进行分析，提取出真实的谐波分量，包括：将每一个频率看作空间中的点，并将第一组初始频率集合的频率点作为第一个聚类中心；计算第二组和第三组初始频率集合中的点到第一个聚类中心的距离，判断是否满足真实频率点的条件，若是，则重新计算聚类中心并作为真实频率，反之则归类为噪声点并将其删除；重复以上步骤，对其余频率分量进行聚类。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述2阶Blackman
‑
Harris自卷积窗为五项余弦组合窗。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其特征在于，在所述对待测信号进行多次采样之前，包括：(...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈蓉，杨勇，王铀程，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：