基于ARM硬件实现的谐波检测系统的研究与设计

发布时间：2018-11-07 21:28

【摘要】：随着电网技术的不断发展,大量的电力电子设备以及非线性负载的广泛使用,使得谐波污染日趋恶化,严重影响了电力系统的供电可靠性,甚至造成电力系统事故。为了保证电力系统能够安全经济的运行,对谐波进行实时地分析和检测十分关键。本文主要研究了谐波检测的相关理论和检测技术,并设计了基于ARM硬件实现的谐波检测系统。本文重点研究了谐波检测的相关算法,如傅里叶变换、小波变换和瞬时无功功率理论等,从计算量、测量精度和便携性等几个方面对常用的几种检测算法进行对比,针对谐波检测中经常出现的频谱泄漏、频谱混叠和栅栏效应等进行深入地分析,提出了加窗插值FFT和小波变换相结合的算法,并对该算法进行了仿真验证,然后设计了谐波检测系统,主要包括数据采集模块、ARM硬件模块以及基于ARM芯片的软件设计。最后,本文对谐波检测系统进行调试和功能验证,实验结果表明了该系统具有很高的测量精度以及实时性,能够达到电网中谐波检测的标准,并提出了需要改进和继续研究的内容。
[Abstract]:With the continuous development of power grid technology, a large number of power electronic equipment and nonlinear load are widely used, which make harmonic pollution worsen day by day, seriously affect the power supply reliability of power system, and even cause power system accidents. In order to ensure the safe and economical operation of power system, it is very important to analyze and detect harmonics in real time. This paper mainly studies the theory and technology of harmonic detection, and designs a harmonic detection system based on ARM hardware. This paper focuses on the related algorithms of harmonic detection, such as Fourier transform, wavelet transform and instantaneous reactive power theory, and compares several commonly used detection algorithms from the aspects of calculation, measurement accuracy and portability. In this paper, the frequency spectrum leakage, spectrum aliasing and fence effect in harmonic detection are deeply analyzed. The algorithm combining windowed interpolation FFT and wavelet transform is proposed, and the simulation results of the algorithm are verified. Then the harmonic detection system is designed, including data acquisition module, ARM hardware module and software design based on ARM chip. Finally, the harmonic detection system is debugged and verified. The experimental results show that the system has high measurement accuracy and real-time performance, and can reach the standard of harmonic detection in power network. And put forward the need to improve and continue to study the content.
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TM935

【参考文献】

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本文编号：2317619