一种电力谐波检测LMS算法仿真及其实现(三)

毕业论文

1  自适应电力谐波检测原理与分析

在如今这个科技飞速发展的时代,各类用电设备的更新速度也日新月异,其中不乏各种大功率、非线性用电设备的使用,而正是由于此类设备的使用导致公用电网系统存在十分严重的谐波污染。为了应对这一日趋严峻的问题,制造出一个可以真实、迅速反应出公用电网系统中谐波情况的装置意义十分重大[31]
基于LMS算法的自适应滤波系统结构简单、运算需求低,并且拥有良好的系统跟踪性、时变性。在本章中作者首先对严重的谐波污染对整个公用电网系统产生的影响进行了阐述,接着对目前如何应对公用电网系统中存在谐波的主要措施和主要的谐波检测方式进行了阐述。最后通过将本文提出的改进型的NLMS算法应用在有电力谐波产生的环境当中进行谐波的检测,并且最终通过实验室仿真证明了改进型NLMS算法的卓越性和实施性[32]

1.1  谐波对电力系统的影响及参数指标
1.1.1  谐波对电力系统的影响

在公用电网系统中谐波的一般定义是,当有一个如下描述的具有周期性的正弦信号时则将其称为公用电网中的谐波。该正弦电气信号的频率是原本电网系统中基础频率的正数倍时,就称为该公用电网系统中存在谐波。在公用电网系统中产生谐波的主要来源包括:工业环境中的工厂里的重型用电设备,民用环境中的配送电、升降压电系统和民用用电设变等。对公用电网系统产生各频率谐波的各类电器元件称为谐波源,产生谐波源的电器元件一般分为两类。一类是由于半导体电器元件的非线性产生的谐波源,另一类是由于发电机这类有电磁特性的电磁干扰产生的谐波源[33]。正是由于这些谐波源的存在,对社会生产、发展和生活中都带来诸多不便。以下对这些造成的不便进行阐述:
由于公用电网中的谐波会使变压器工作时环境温度比正常电力系统时工作环境温度高许多,严重影响到了变压器的正常使用周期,使设备的更新周期大大增快[34]。串入公用电网中的谐波会引起各类用电设备的谐振,会使各类用电设备工作时超出设计标准,使设备的故障率和返修率都大大增加。当公用电网中有谐波时也会使继电器误动作,严重影响到继电器工作时的可靠性[35]。另外由于电磁感应的缘故,若公用电网中有谐波还会对电网系统周边的基站通信信号产生较大的影响,有可能导致整个通信系统瘫痪。另外,若公用电网系统中有较多的谐波存在,由于电能质量已经被严重受损所以在传输、升降压和使用时都会产生许多不必要的损耗,使产生电能的单位性价比大大降低[36]
故如何减少公用电网中存在的谐波,使谐波对公用电网系统的损耗降到最低,是目前学者们急需研究的一个课题。

1.1.2  谐波的参数指标

目前对谐波各类参数标准的定义原则为,确定此类参数的谐波对公用电网系统上的各类用电设备正常工作时的干扰程度。现在定义的谐波的参数有如下三个:电网系统上的谐波含量、电网系统上的谐波含有率和电网系统上的总谐波畸变率。对上述三个公用电网系统上的谐波参数世界各国都进行了标准定义。其中,我国对电网系统上的谐波参数的限定标准是在1993年提出的(GB/T14549-1993),制定的各参数标准如下表3-1所示[37]

1.1  检测电力谐波的主要方法

由于对谐波的检测是自适应滤波器的主要功能,故谐波检测精度的高低直接决定了自适应滤波器的性能。故怎样能够设计出一个可以快速、精确、实时地检测出公用电网系统中谐波参数测试电路是公用电网滤波器设计中的重要一环。由于公用电网系统中的情况复杂,故电网中谐波的时变性、离散性、波动性导致其对谐波检测精度的需求也更高。为解决公用电网系统中谐波不易精确检验的这一问题,许多研究者从各个方面提出了较多可以快速和精准量测出公用电网系统中谐波的方式,先整理如下:
(1)基于总体最小二乘算法的检测方式
总体最小二乘法即TLS算法,是一种处理在实际的复杂环境中系统的输入端和系统的输出端均有噪声串扰情况下的有效方法。该算法通过对权系数向量增加一个相应的约束条件,使总体最小二乘算法的全系数向量在算法运行的过程中不需要再对每一个全系数向量进行更新,这样使该算法的运算量大大降低,也使后续基于该算法的滤波器结构能够设计的相对简单[38]
(2)基于人工神经网络算法的检测方式
人工神经网络是一种特殊的网络结构,它主要是通过在输入和输出之间建立起一组映射关系,像人类的大脑一样进行大量的记忆、逻辑推演和不断学习而最终达到效果[39]。目前来看将人工神经网络应用在谐波检测中有点很多,但是它也有着一些目前无法完美解决的问题,例如神经网络过于复杂,进行大量学习需要有数量庞大的样本和对样本的真实性与精度也要求较高等[40]
(4)基于傅里叶变换的检测方式
通过傅立叶变换的谐波检测方法是目前最为常见的一种方式。通过离散傅里叶变换方法,它将时域采集信号变换为频域的采集信号[41];而快速傅里叶变换是对谐波进行分解而得到各次谐波信号的相关信息。由于实现该方法相对简单且系统效果稳定,所以目前在对谐波的检测中应用非常广泛。但是实现该算法的计算量较大且实时性较差,所以在一些环境波动大、情况复杂的领域无法应用。
(5)基于小波变换的检测方式
由于傅立叶变换的检测方式只能在频域环境里进行应用,而小波变换的检测方式不仅能够在频域里应用也可以在时域环境中进行检测。该算法可以在小波出现不同频率的情况下进行不同方式的小波分析,当该时间段的小波有较低的频率绝对值时,算法会随之增大采样时间宽度[42];当该时间段的小波有较高的频率绝对值时,算法会随之减小采样时间宽度。使该检测方式具有自适应检测效果,能够有更好的分辨率对各个信号细节进行分析,显现出了该谐波检测方式的优势。
(6)基于自适应滤波算法的检测方式
自适应谐波检测方法是通过自适应噪声对消技术原理进行实现的,该方法是一种谐波补偿技术,它通过不断迭代的方式将设备端的基波电流信号分解出来进行补偿[43]。由于该方式是在一个闭环连续的检测系统中进行,所以对外部适应能力强、容错性高,即便外围环境发生较大变化依然可以正常工作[44]。且它的计算方式简单,适用于单相和三相系统,信号检测精准,精度较高,自适应行强等优点。

1.2  自适应谐波检测原理

目前选择的自适应滤波器的结构如下图3-1所示,当有输入信号u时其会进入自适应滤波器进行自适应滤波迭代运算,其中设初始时刻选择权系数向量为w(0)。当第一次迭代运算完成之后使用自适应滤波器输出信号y(n) 与系统期望输出d(n)进行做差,计算出误差e(n)。再使用计算出的误差e(n)反馈会自适应滤波器中进行自适应算法的权系数向量w(n)的更新,最后经过反复迭代运算之后使e(n)尽可能达到最小值后,使其再输出最优权系数向量W(n)时的输出信号y(n)。正是基于自适应算法的具有的较小的计算量、简单的滤波器结构、良好的系统跟踪性和较好的抗干扰能力等优势,使自适应滤波算法可以应用在公用电网系统中进行谐波检测[45]

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作者: wxs

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