稳态和故障下电力系统谐波估计算法的研究

发布时间：2018-04-09 14:01

  本文选题：谐波污染　切入点：谐波估计　出处：《华南理工大学》2016年硕士论文

【摘要】：随着电力电子设备、非线性负荷等的大量使用,现代电力系统中的谐波污染越来越严重,不仅给电力系统本身的一次设备和二次设备造成危害,而且给人们的生活和生产中的各个方面带来不良的影响,造成了大量的经济损失和影响了人们的生活质量。因此有必要对电力系统中的谐波进行治理,以减轻甚至消除其对电力系统和人们的生产、生活造成的危害。然而在对谐波进行治理之前,关键性的工作是准确地估计出电力系统中电流或者电压信号中所含谐波的参数,这样才能有针对性地对谐波进行治理,有的放矢。关于谐波估计的研究,目前国内外的学者大部分都是基于电力系统在稳态下这个前提展开的。而当电力系统处于稳态和故障(或者暂态)时,电力系统中所出现的谐波成分、谐波估计对算法的精确度和时间开销的要求等是不同的,因此针对电力系统所处的不同状态,应该设计出与每种状态相适应的谐波估计算法。本文的研究就是在这样的研究背景下展开的。总体上,本文考虑了电力系统稳态下谐波参数的在线估计、电力系统稳态下谐波参数的离线估计以及电力系统故障下的谐波参数的在线估计这三种谐波估计的情形。针对第一种情形,本文提出了基于派克变换的谐波估计算法,在MATLAB和PSCAD/EMTDC中创建相应的算例,验证了该方法总体上比快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和汉宁窗插值的FFT(Interpolated FFT with the Hanning Window,IpFFTHW)准确度高,而且该方法具有抗高斯白噪声、估计精度受间谐波影响小、能检测频率偏移等优点;针对第二种情形,本文改进了传统的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),将谐波估计问题转化成一个最小值优化问题,并且提出了基于改进的PSO和最小二乘法的谐波参数寻优算法,在MATLAB中创建相应的仿真算例以及实测数据验证表明该算法不但比其他文献中的多种方法准确度高,而且具有抗高斯白噪声、能够处理频率偏移、间谐波以及频率偏移和间谐波同时存在的情况等优点;针对第三种情形,本文提出了一种基于二阶差分法的去除直流偏移量的谐波估计算法,在MATLAB和PSCAD中创建相应的算例,算法验证表明该算法不但比传统的全周波傅氏算在谐波估计上精度更高,而且其性能不受故障条件(故障类型、故障电阻、故障位置)和衰减时间常数等的影响,比传统的全周波傅氏算法的鲁棒性更好。
[Abstract]:With the extensive use of power electronic equipment, nonlinear load and so on, harmonic pollution in modern power system is becoming more and more serious, which not only causes harm to the primary equipment and secondary equipment of power system.Moreover, it brings bad influence to people's life and production, and causes a lot of economic losses and affects people's quality of life.Therefore, it is necessary to control the harmonics in power system so as to reduce or even eliminate the harm to the power system and people's production and life.However, before the harmonic is treated, the key task is to accurately estimate the harmonic parameters in the current or voltage signal of power system, so that the harmonics can be treated in a targeted manner.At present, most scholars at home and abroad are based on the premise of power system in steady state.However, when the power system is in steady state and fault (or transient), the harmonic components in power system, the requirements for accuracy and time cost of harmonic estimation are different.A harmonic estimation algorithm suitable for each state should be designed.The research of this paper is carried out under such a background.In general, this paper considers the three harmonic estimation cases: on-line harmonic parameter estimation under power system steady state, off-line harmonic parameter estimation under power system steady state and on-line harmonic parameter estimation under power system fault.For the first case, this paper proposes a harmonic estimation algorithm based on Pike transform, and creates corresponding examples in MATLAB and PSCAD/EMTDC.The accuracy of this method is higher than that of Fast Fourier transform (FFTF) and FFT(Interpolated FFT with the Hanning window (IpFFTHW). Moreover, this method has the advantages of anti-#china_person0# white noise, the estimation accuracy is less affected by interharmonics, and the frequency offset can be detected.For the second case, this paper improves the traditional particle Swarm optimization algorithm, transforms the harmonic estimation problem into a minimum optimization problem, and proposes a harmonic parameter optimization algorithm based on the improved PSO and least square method.The simulation results in MATLAB show that the proposed algorithm is not only more accurate than other methods in other literatures, but also has anti-#china_person0# white noise and can deal with frequency offset.For the third case, this paper presents a harmonic estimation algorithm based on second-order difference method to remove DC offset, and creates corresponding examples in MATLAB and PSCAD.The results show that the algorithm not only has higher accuracy than the traditional full Zhou Bo Fourier algorithm in harmonic estimation, but its performance is not affected by the fault conditions (fault type, fault resistance, fault location) and attenuation time constant, etc.Compared with the traditional full Zhou Bo Fourier algorithm, the robustness of the algorithm is better.
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM711

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本文编号：1726735