基于非同步采样电力稳态谐波及间谐波检测方法分析

发布时间：2017-09-01 15:16

  本文关键词：基于非同步采样电力稳态谐波及间谐波检测方法分析

  更多相关文章： 谐波 间谐波 加窗插值 现代谱估计 Adaline神经网络

【摘要】：现今社会中,伴随着各种电力电子设备快速发展和广泛应用,电力系统谐波及间谐波造成的影响广泛存在并日趋严重,电力系统谐波及间谐波危害的严重性逐渐地引起人们高度的重视。快速、准确测量是实现电力系统谐波及间谐波抑制及实现最优补偿配置的前提,但是现有的检测方法存在许多不足。在电力信号检测分析中,傅立叶变换被纳入IEC61000-4-7和IEC61000-4-30标准。傅立叶变换分析的局限性在于同步采样且为了满足频率分辨率,序列长度要足够多。加窗插值傅立叶变换为了达到较高分析精度,计算量必须变高。文中阐述3项3阶Nuttall窗及4项5阶Nuttall窗的插值傅立叶算法,并根据傅立叶分析非同步采样的频谱泄漏及栅栏效应的原理,消除工频及二次谐波对其它成份的频率泄漏及栅栏效应得到改进3项3阶Nuttall窗和4项5阶Nuttall窗的插值傅立叶算法,提高了Nuttall窗插值傅立叶算法的谐波及间谐波分析精度。现代谱估计克服了离散序列长度与频率分辨率之间的矛盾。阐述AR模型谱估计及信号自相关和模型参数之间的关系,并给出AR模型的常用求解方法Burg算法及最优加权Burg算法。论述了现代谱估计的算法原理,包括MUSIC算法、ESPRIT算法。然后对最优加权Burg算法前向预测误差和后向预测误差做改进,进一步改善了Burg及最优加权Burg算法谱峰偏移的问题。根据Root-MUSIC算法简化了MUSIC算法的计算复杂度,PM-MUSIC算法提高了MUSIC算法分析频率的精度,从而提出PM-Root-MUSIC算法一方面在一定程度上减少了算法的计算复杂度,一方面提高了算法的分析精度。文中简述了Adaline神经元模型原理,应用欧拉公式的数学变换提出复数域Adaline神经网络模型及自适应收敛学习算法,包括牛顿LMS,变步长LMS及RLS。将收敛性能好的自适应学习算法作为为Adaline神经网络中学习准则,从而提升了算法收敛速度和收敛精度。最后提出加窗插值傅立叶及改进算法、现代谱估计及改进算法与Adaline神经网络相结合算法,通过仿真验证算法在电力稳态谐波及间谐波检测的有效性；提出电能质量分析装置的硬件及程序设；用YXDSP-F28335型数字信号处理平台,应用TMS320F28335DSP核实现算法,对电力稳态谐波及问谐波检测方法进行了算法硬件验证。
【关键词】：谐波 间谐波 加窗插值 现代谱估计 Adaline神经网络
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM935
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 研究的背景与意义10
• 1.2 谐波及间谐波概念10-13
• 1.2.1 谐波及间谐波来源12
• 1.2.2 谐波及问谐波危害12-13
• 1.3 国内外研究历史与现状13-14
• 1.4 本文主要研究成果14-15
• 1.5 本论文章节安排15-17
• 第二章 加窗插值傅立叶分析17-32
• 2.1 傅立叶分析的缺陷17-19
• 2.2 加窗傅立叶分析19-25
• 2.2.1 二项系数余弦窗插值算法19-21
• 2.2.2 三项系数余弦窗插值21-23
• 2.2.3 四项系数余弦窗23-25
• 2.3 Nuttall窗插值傅立叶变换算法25-31
• 2.3.1 3项3阶Nuttall窗插值算法25-26
• 2.3.2 4项5阶Nuttall窗插值算法26-27
• 2.3.3 改进加窗插值检测方法27-28
• 2.3.4 仿真结果28-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第三章 现代谱估计32-50
• 3.1 AR模型估计32-39
• 3.1.1 自相关和模型参数之间的关系33-35
• 3.1.2 AR模型参数的Burg求解方法35-38
• 3.1.3 AR模型阶数选择38-39
• 3.2 空间谱估计39-44
• 3.2.1 MUSIC算法40-42
• 3.2.2 ESPRIT算法42-44
• 3.2.3 阶数选择准则44
• 3.3 改进算法及仿真44-49
• 3.3.1 改进Burg算法44-46
• 3.3.2 改进MUSIC46-47
• 3.3.3 仿真研究47-49
• 3.4 本章小结49-50
• 第四章 Adaline神经网络分析模型及自适应算法50-59
• 4.1 Adaline神经网络分析模型50-53
• 4.1.1 Adaline神经元分析模型50-52
• 4.1.2 复数域Adaline神经网络谐波分析模型52-53
• 4.2 Adaline神经网络自适应算法53-58
• 4.2.1 牛顿LMS算法53-55
• 4.2.2 变步长LMS算法55-57
• 4.2.3 RLS算法57-58
• 4.3 本章小结58-59
• 第五章 基于非同步采样电力稳态谐波及间谐波检测方法实现59-67
• 5.1 基于非同步采样电力稳态谐波及间谐波算法设计59-62
• 5.2 电能质量分析装置硬件设计62-65
• 5.2.1 数据采集63
• 5.2.2 数据处理63-64
• 5.2.3 数据管理64-65
• 5.3 电能质量分析装置程序设计65-66
• 5.3.1 电能质量分析总体流程设计65-66
• 5.3.2 数据处理模块数据池流程设计66
• 5.4 本章小结66-67
• 第六章 全文总结与展望67-69
• 6.1 全文总结67-68
• 6.2 后续研究展望68-69
• 致谢69-70
• 参考文献70-74
• 攻读硕士学位期间取得的成果74

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本文编号：772826