基于稀疏盲分离的电能质量谐波分析方法

发布时间：2019-07-20 13:05

【摘要】：为准确检测和分离电力系统中日益严重的谐波污染,提出基于稀疏盲分离的谐波分析方法。首先利用延迟采样构建两路观测信号,建立电能质量谐波盲源分离的数学模型。然后对两路观测信号进行短时傅里叶变换,采用基于点密度的弧灭圆聚类方法,对频域散点图上样本点进行聚类以估计混合矩阵。最后通过求解最小L1范数方法分离各次谐波分量。对仿真信号和实际地铁电力信号的测试结果表明,所提方法能准确分离各次谐波的同时,在计算效率和分离含有量低的高次谐波方面优势明显。
[Abstract]:In order to detect and separate the increasingly serious harmonic pollution in power system accurately, a harmonic analysis method based on sparse blind separation is proposed. Firstly, two observation signals are constructed by delayed sampling, and the mathematical model of blind source separation of power quality harmonics is established. Then, the short-time Fourier transform of the two observation signals is carried out, and the arc out circle clustering method based on point density is used to cluster the sample points on the scattered point diagram in frequency domain to estimate the mixed matrix. Finally, the harmonic components are separated by solving the minimum L 1 norm method. The test results of the simulation signal and the actual subway power signal show that the proposed method can accurately separate the harmonics, and has obvious advantages in calculating efficiency and separating the high order harmonics with low content.
【作者单位】： 中原工学院信息商务学院;武汉科技大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61174106) 河南省高等学校重点科研项目(15B510017)~~
【分类号】：TM711

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本文编号：2516749