一种基于神经元算法的电力系统谐波分析方法

为了有效治理电力系统谐波污染问题,提出了一种基于神经元算法的电力系统谐波分析方法.利用该方法可高精度获得电力系统基波及各次谐波的幅值和相位.提出并证明了该算法的收敛性定理,给出了利用该算法进行谐波分析的仿真实例.仿真结果表明,本文提出的谐波分析方法具有计算精度高和计算速度快的特点.     

电力系统谐波分析的一种快速神经网络算法

提出了一种基于最小二乘递推法(RLS)的正交基神经网络算法来分析电力系统谐波参数.该方法根据谐波分析的特点,采用RLS训练神经网络权值,有效地避免了梯度下降法存在局部极小的问题,并且对降低噪声影响有显著作用.电力系统谐波分析的仿真结果表明,该算法经过一次神经网络训练即可获得各次谐波高精度的幅值和相位.     

利用RBF神经网络的电力网非线性滤波分析

针对电力系统现有的谐波分析方法及其局限性,提出了基于RBF神经网络的非线性滤波分析方法。重点阐述了基于RBF算法的谐波分析原理,并给出了利用该算法进行非线性负载谐波电流滤除的仿真实例。通过仿真实验,分析了RBF神经网络滤波的稳态精度和信号变化时的实时跟踪效果。仿真结果表明了该方法的有效性和易实现性,为电力系统谐波的治理提供了新思路。     

特种车用发电机空载电压自适应谐波分析方法

针对某型特种车辆发电机空载相电压谐波幅值特征参数提取,提出一种基于LMS自适应算法的高精度谐波分析方法. 建立了该型车用发电机空载相电压谐波参数自适应线性组合器模型,结合模型给出基于LMS的自适应迭代算法基本原理及实现步骤. 仿真及某型车辆实测信号分析结果表明,该方法具有较高的谐波分析精度,满足故障特征提取要求.     

一种不对称DFT算法及其应用

为了得到良好的统计特性,DFT(离散傅里叶变换)算法要求时域采样点数N足够大,但N越大计算量也越大.针对电力系统谐波分析中谐波次数远小于时域采样点数的特点,提出一种适用于电力系统谐波分析的不对称DFT算法,并从理论上论证了不对称DFT算法给出的结果正好是谐波系数的最小二乘估计.同时研究了不对称DFT算法在电力系统谐波分析中的应用,研究结果表明,不对称DFT算法不仅计算量比标准FFT算法少,而且统计特性也十分优良.     

基于神经网络和 PRONY 算法的电力系统谐波分析

研究了基于神经网络模型算法和Prony改进算法的电力系统谐波分析问题．为了验证神经网络算法和Prony改进算法在电力系统谐波分析中的有效性,本文进行了计算机仿真研究以及和其它算法的比较研究．研究结果表明,本文提出的电力系统谐波分析方法具有计算精度高和计算速度快的特点．     

基于FFT加窗插值算法的应用研究

快速傅里叶变换(FFT)算法被广泛应用于电力系统谐波检测,但频谱泄漏、栅栏效应一直是影响测量准确性的重要因素,为此提出了一种FFT加窗插值算法.通过加窗函数、插值修正函数,对FFT算法进行优化,并利用谐波分析的试验实例进行了验证,计算结果表明:加窗加插值FFT算法,可以提高谐波检测精度,达到测量要求,满足电力系统谐波检测需求.     

基于谱序列变换的高精度谐波参数估计算法

基于高精度谐波分析是电力系统谐波污染治理的前提,由于频谱泄漏的影响,经典的谐波分析算法存在参数估计精度不高、计算复杂度较大等问题,为此,在分析信号谱线衰减特征的基础上,提出一种基于谱序列变换的高精度谐波参数分析算法。该算法通过对信号进行FFT运算得到谱序列并对其实施特定的加权变换,加速非真实频率处谱线的衰减速度,从而达到有效抑制频谱泄漏的目的,在此基础上推导谐波幅值和相位的计算公式。研究结果表明,与经典的加窗插值算法和FFT改进算法相比,所提出的算法所得谐波参数估计精度显著提高,且其在基波频率变化及间谐波条件下均表现出优良的估计性能;此外,与经典的加窗插值算法相比,新算法只需对谱序列进行简单处理,具有计算复杂度低的优点。     

电动汽车充电机(站)接入电力系统的谐波分析

在电力系统中电动汽车充电机为非线性负荷,产生的谐波对电网是一种污染.在建设充电站前,有必要对充电站接入电力系统的谐波进行仿真预测,以决定是否配置谐波抑制和无功补偿设备.首先,利用某型号充电机参数建立充电机(站)的Matlab仿真模型,然后采用快速傅里叶变换(FFT)对电流进行谐波分析,得出单台充电机产生的5,7次谐波最大值分别为0.44A,0.23A,满足国家谐波标准.本文的研究方法和仿真模型同样适用于其他类型、规模的充电机(站)接入电力系统的谐波分析.     

电力系统基波频率的高精度测量新方法

针对电力系统基波频率测量的现状,提出一种高精度的频率测量新方法.该方法通过计算待测电信号的相关系数自适应地确定傅立叶变换的窗长,从而实现无频谱泄漏的自适应窗长傅立叶变换,即实现电力系统基频的高精度测量.针对有谐波、间谐波、噪声等复杂背景下的基频检测进行仿真分析,仿真结果表明:该方法检测精度高,抗噪声能力强,且计算量小,易于工程实现.     

基于改进小波变换法的风电场谐波检测

为了提高风电并网电力系统谐波检测的快速性与准确性,提出一种改进小波变换的谐波检测方法。首先,把风电并网系统电压信号的频域空间分割成低频区段与高频区段,针对低频区段信号采用小波多尺度算法分解,针对高频区段信号采用小波包进行分解,得到信号中的基波和各次谐波分量;然后,通过有效地提取出特定频率段的谐波分量进行重构来检测风电并网电力系统谐波;最后,利用MATLAB进行了仿真实验。实验结果表明:该方法能快速有效检测出谐波分量,提高了谐波检测准确度和快速性。     

电力系统谐波和基波无功检测改进方法

准确、快速地检测电网电流中的谐波成分,是谐波抑制和无功补偿的关键．在小波分析的基础上,结合瞬时无功功率理论,提出了一种谐波和基波无功检测的改进方法．该方法能检测各次谐波和基波无功分量,且运算过程可用软件来实现,不必依赖昂贵的元件和复杂的电路．Matlab仿真结果表明：该方法能实时检测谐波电流和基波无功电流,且检测精度高,动态相应快．     

基于时域的电流检测新算法的进一步研究

针对传统电流检测算法存在的问题,提出了一种基于时域的电流检测算法.采用该算法的并联型有源电力滤波器可抑制谐波、校正功率因数、消除三相不平衡等.着重分析了该算法中各分量对应的物理意义,这对有源电力滤波器容量的选择具有指导意义.根据负载是否平衡,采用不同窗口宽度的滑动窗作为低通滤波器,保证了新的电流检测算法具有良好的检测精度和动态性能.实验结果证明,采用该算法的有源电力滤波器能够满足不同的补偿目的,且具有良好的精度(静态补偿实验时,补偿谐波后电流总畸变率为1 31%)和动态性能(动态补偿实验时,动态过程中电流总畸变率小于4%,且不会引起直流侧电压波动).     

基于小波包变换的电力系统谐波分析的研究

为了防止谐波对电力系统和用电设备的危害,分别用小波变换和小波包变换对电力系统谐波进行分析.仿真结果表明二者都能将基波从电流信号中正确地提取出来.而小波包变换比小波变换能够分解出更加丰富的谐波信号,利用小波包变换分解的各次谐波频率和幅度的误差率完全符合谐波分析的精度要求.     

基于APF的地铁供配电系统谐波补偿研究

随着各种非线性用电设备的广泛使用,造成地铁供配电系统谐波含量不断增加。针对目前大部分地铁车站采用LC无源滤波装置这一谐波治理措施存在的只能消除特定的几次谐波、易产生谐波等缺陷这一问题,提出在地铁降压变电所0.4kV侧装设有源电力滤波器(active power filter,APF)方案,以对供配电系统的谐波进行补偿。阐述了APF的工作原理;引入均流调节器与基于瞬时无功功率理论的i_p-i_q谐波检测法中的低通滤波器级联提出一种基于级联低通滤波器的电流谐波检测改进型方法;引入模糊自适应PI控制器加以电流反馈形成电压闭环控制从而更好地稳定直流侧电容电压以提高谐波补偿效果;最后在MATLAB/Simulink平台构建仿真模型。仿真结果表明所提出的基于APF的地铁供配电系统谐波补偿系统在实现良好地稳定直流侧电容电压的情况下同时能够提高电流谐波的检测精度,具有更优的谐波补偿性能。     

H1仿星器磁场电源滤波器的设计

大量的谐波的存在,会直接影响供电系统的稳定性与安全性,H1仿星器的磁场电源为主要谐波源,对电网电能质量造成很大影响。首先对磁场电源的原理进行分析,利用傅氏分解对磁场电源的谐波特性进行理论分析,借助于SIMULINK工具搭建磁场电源的仿真模型,通过仿真分析,得出注入电网侧A相电流总谐波畸变率为2.52%,23与25次谐波电流分别为23.54 A与16.99 A;其次针对其谐波的特点,提出谐波治理的方法,通过引入两个单调谐滤波器对磁场电源中注入电网侧的谐波进行治理,搭建滤波器的仿真模型。仿真结果显示:注入电网侧的A相电流总谐波畸变率降低至0.37%,23与25次谐波电流分别降低至2.83 A与2.01 A,电流波形变平滑,表明针对磁场电源设计的滤波器对注入电网的谐波治理效果明显,电网电能质量得到显著提高。     

遗传算法改进神经网络的电力系统谐波检测法

提出了将遗传算法与神经网络结合起来用于电力系统谐波幅值与相位测量的方法。根据电力系统谐波的特点,构造了用于谐波检测的神经网络模型,阐述了网络训练样本的形成方法。借助Matlab提供的遗传算法与神经网络算法工具箱,先用遗传算法对前馈神经网络进行全局训练,再用BP(back-propagation)算法进行精确训练。仿真结果验证了该方法的有效性和可靠性。通过与传统BP算法测量谐波的方法相比较,该方法具有训练速度快,不易陷入局部极值,测量精度高的优点。最后用未训练的样本检测训练好的神经网络,验证了该网络同时也具有较好的泛化能力。     

基于全相位FFT三谱线校正的电网谐波与间谐波检测算法

电网谐波检测中,传统FFT算法存在的频谱泄露现象影响了检测的精度.为解决这一问题,分析和比较了全相位FFT算法与FFT算法之间的区别,将一种三谱线校正方法推广到精度更高的全相位FFT算法,并由此提出一种全相位FFT三谱线校正算法.该算法利用频谱峰值频点周围三根谱线信息构造频率偏移量修正公式,进而获得全相位FFT幅值和频率校正值,并利用全相位FFT的相位不变性直接获得信号相位.通过与FFT三谱线插值算法、全相位FFT双谱线校正算法和全相位FFT双谱线插值算法对比,结果表明该全相位算法具有更好的谐波和间谐波检测精度,并且抗白噪声能力更强.     

基于神经网络的电力系统谐波测量方法研究

提出了一种新的基于三角基函数神经网络的电力系统谐波测量方法,给出了该神经网络算法的收敛定理,并采用加窗插值算法修正基波频率的准确度．该方法不需要同步采样和整周期截断,可一次性获得电力系统基波及各次谐波的频率、幅值和相位．计算机仿真结果表明,该方法计算精度高,计算量小,收敛速度快．