CN106226587A - 一种基于les‑‑hht的交流微电网电压暂降快速检测方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于LES‑‑HHT的交流微电网电压暂降快速检测方法,包括如下步骤:a.原始电压暂降信号采集;b.以步骤a中得到的信号为输入,通过HHT变换后得到希尔伯特频谱,进而得到瞬时频率;c.以步骤b变换后的信号为输入,结合连续电压信号N次非均匀采样的规律,得到新的采样频率,通过自适应采样得到采样数据;d.提取电压暂降信号的幅值和相位角:通过改进型LES算法提取电压暂降信号各基波分量和谐波分量的幅值和相位角。本发明通过自适应采样解决采样精度和检测速度矛盾的问题,通过改进型LES算法减少计算量,实现对电压跌落信号的快速检测。
Description
技术领域
本发明涉及交流微电网电压信号检测分析技术领域,尤其涉及电压暂降快速检测方法。
背景技术
微电网可将多种间歇式新能源和负荷联系起来,对电网为可控的单元,具有灵活便捷就地消纳等优点,因此微电网是分布式新能源的重要组织利用形式。但由于微电网存在大量间歇式电源,并采用电力电子装置接入主馈线,惯性几乎为零,抗扰动能力弱,同时由于微电网的容量有限,DG的波动、负荷的波动、离并网过程都会对馈线产生较大的影响。因此,相对于大电网,微电网交流母线的电压闪变和暂降更加频繁剧烈。电压暂降会产生瞬时电流突变,导致微网中敏感用电设备工作失常。因此,一种能快速检测电压暂降的算法是必要的,由此可以设计出相应的对策,减少电压暂降造成的危害。
传统的电压暂降检测算法主要有以下几种:快速傅里叶变换(Fast FourierTransform,FFT)法、小波变换法、瞬时电压d-q变换法、对称分量预估法、卡尔曼滤波法、希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)法和最小方差(Least Error Squares,LES)滤波算法等。目前,瞬时电压d-q变换法在电压跌落检测中应用最广泛。但是,若电压波形存在谐波或畸变时,d-q变换后需要加入滤波器,d-q变换算法的响应速度就会受影响。FFT法存在一个工频周期的延时,因此检测误差仍较大。小波变换法和卡尔曼滤波法运算比较复杂,计算量过大,也不利于电压跌落的快速检测。HHT法利用经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)方法将信号分解为固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),再将其作Hilbert变换,结合瞬时频率得到电压的幅值和相位。但HHT算法存在端点效应、包络线和均值曲线拟合等问题,造成了较大的瞬时幅值计算偏差,降低检测精度。LES滤波法通过提取被测电压的幅值和相位,获取电压跌落的特征值。结合对称分量法可达到快速检测的目的,但其在电压跌落瞬间的计算波动较大,影响检测精度。可见,这些分析方法都不能满足电压暂降快速检测的要求。
发明内容
为了克服已有电压暂降检测方式的无法兼顾采样速度和检测精度的不足,本发明提供一种兼顾采样速度和检测精度的基于LES--HHT的交流微电网电压暂降快速检测方法,通过自适应采样解决采样精度和检测速度矛盾的问题,通过改进型LES算法减少计算量,实现对电压跌落信号的快速检测。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种基于LES--HHT的交流微电网电压暂降快速检测方法,所述检测方法包括如下步骤:
a.原始电压暂降信号采集
通过电压互感器采集交流测电压暂降信号作为输入,采样得到电压暂降信号;
b.提取瞬时频率
以步骤a中得到的信号为输入,通过HHT变换后得到希尔伯特频谱,进而得到瞬时频率;
c.自适应采样
以步骤b变换后的信号为输入,并结合连续电压信号N次非均匀采样的规律,得到新的采样频率,通过自适应采样得到采样数据。
d.提取电压暂降信号的幅值和相位角
以步骤c得到的采样数据为输入,通过改进型LES算法提取电压暂降信号各基波分量和谐波分量的幅值和相位角,过程如下:
通过改进型LES算法提取到的电压信号的幅值和相位角分别为:θa=arctan(X1/X2),其中,X1=kasin(θa),X2=kacos(θa),式中,ka为电压峰值,θa为初始角度;
设:
U=[u(t) u(t-Δt)…u(t-(N-1)Δt))]T
X=[kasin(θa) kacos(θa)]T=[X1 X2]T
其中,U为对电压信号进行N次采样,采样时间间隔为Δt,u(t)表示电压,A、X是为了便于计算自定义的矩阵,根据输入采样数据U,由U=A×X即可得到矩阵X的值,上述矩阵运算结果得出:其中,是[ATA]-1的分块矩阵表示,K表示采样的次序,对于每次新的采样来说,将计算过程中不变的量D11、D12、D21、D22、cos((N+i)ω0Δt)、cos(iω0Δt)、sin((N+i)ω0Δt)、sin(iω0Δt)分别存入DSP内存,即可实现电压暂降的快速检测。
进一步,在步骤b中,HHT变换的具体过程为,电压暂降信号通过经验模态分解法EMD分解,得到电压跌落信号的本征模态函数IMF,再经Hilbert变换后得到希尔伯特频谱。电压暂降信号经HHT变换最终得到的希尔伯特频谱为:式中,ai(t)为瞬时相位函数,fi(t)为每个IMF分量的瞬时频率。
再进一步,在步骤c中,自适应采样时间间隔Δt由步骤b得到的瞬时频率来决定,其关系可表达为:Δt=Γ-1((k+1)Ts)-Γ-1(kTs)≈Ts/fi(t),其中,对连续电压信号X(t)=f[Γ(t)]的N次非均匀采样的结果可表示为式中,Γ(t)为伽马函数,δ(t)为单位脉冲序列,Ts为一常数。
本发明的有益效果主要表现在:通过自适应采样,有效解决采样精度与检测速度矛盾的问题;通过使用改进型LES算法,可减少***计算时间,有效提高电压跌落的检测速度。
附图说明
图1是基于LES--HHT的交流微电网电压暂降快速检测方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1,一种基于LES--HHT的交流微电网电压暂降快速检测方法,所述检测方法包括如下步骤:
a.原始电压暂降信号采集
通过电压互感器采集交流测电压暂降信号作为输入,采样得到电压暂降信号;
b.提取瞬时频率
以步骤a中得到的信号为输入,通过HHT变换后得到希尔伯特频谱,进而得到瞬时频率;
c.自适应采样
以步骤b变换后的信号为输入,并结合连续电压信号N次非均匀采样的规律,得到新的采样频率,通过自适应采样得到采样数据。
d.提取电压暂降信号的幅值和相位角
以步骤c得到的采样数据为输入,通过改进型LES算法提取电压暂降信号各基波分量和谐波分量的幅值和相位角,过程如下:
通过改进型LES算法提取到的电压信号的幅值和相位角分别为:θa=arctan(X1/X2),其中,X1=kasin(θa),X2=kacos(θa),式中,ka为电压峰值,θa为初始角度;
设:
U=[u(t) u(t-Δt)…u(t-(N-1)Δt))]T
X=[kasin(θa) kacos(θa)]T=[X1 X2]T
其中,U为对电压信号进行N次采样,采样时间间隔为Δt,u(t)表示电压,A、X是为了便于计算自定义的矩阵,根据输入采样数据U,由U=A×X即可得到矩阵X的值,上述矩阵运算结果得出:其中,是[ATA]-1的分块矩阵表示,K表示采样的次序,对于每次新的采样来说,将计算过程中不变的量D11、D12、D21、D22、cos((N+i)ω0Δt)、cos(iω0Δt)、sin((N+i)ω0Δt)、sin(iω0Δt)分别存入DSP内存,即可实现电压暂降的快速检测。
进一步,在步骤b中,HHT变换的具体过程为,电压暂降信号通过经验模态分解法EMD分解,得到电压跌落信号的本征模态函数IMF,再经HHT变换后得到希尔伯特频谱。电压暂降信号经HHT变换最终得到的希尔伯特频谱为:式中,ai(t)为瞬时相位函数,fi(t)为每个IMF分量的瞬时频率。
再进一步,在步骤c中,自适应采样时间间隔Δt由步骤b得到的瞬时频率来决定,其关系可表达为:Δt=Γ-1((k+1)Ts)-Γ-1(kTs)≈Ts/fi(t),其中,对连续电压信号X(t)=f[Γ(t)]的N次非均匀采样的结果可表示为式中,Γ(t)为伽马函数,δ(t)为单位脉冲序列,Ts为一常数。
本实施例中,从微电网交流母线或其他关键支路上采集原始电压暂降信号作为待处理信号输入,通过自适应采样和改进型LES算法快速计算出暂降电压的幅值和相位,从而为电压暂降补偿提供可行的策略,保证微电网***的稳定运行。
本实例以20kVA的动态电压恢复器(DVR)测试平台为例分析。基于LES--HHT算法的交流微电网电压暂降快速检测方法包括如下步骤:
步骤1,原始电压暂降信号采集
本实例通过电压互感器在交流侧采集电压信号,互感器的输出信号经过运放调理后输入到数字信号处理器(DSP)的A/D采样口,初始的采样频率是10kHz。采样得到的信号X(t)通过经验模态分解法(EMD)分解,得到电压跌落信号的本征模态函数(IMF),可表示为经Hilbert变换后得到的希尔伯特频谱,每个IMF的瞬时频率为由公式Δt≈Ts/fi(t)来决定下一个周期的采样频率。
步骤2,通过改进型LES算法快速计算出电压暂降信号的幅值和相位。
以步骤1得到的新的采样频率对电压信号进行采样,采样结果用矩阵表示,为:U=[u(t)u(t-Δt)…u(t-(N-1)Δt)]T,定义如下矩阵:
X=[kasin(θa) kacos(θa)]T=[X1 X2]T
其关系为U=A×X。由矩阵运算可改写为X=[ATA]-1ATU,令D=[ATA]-1,并用分块矩阵表示 取中间变量矩阵X1=D11×E1+D12×E2,X2=D21×E1+D22×E2,计算E矩阵产生的变化量:
E1new=E1+u(t)cos((N+i)ω0Δt)-u(t-NΔt)cos(iω0Δt)
E2new=E2+u(t)sin((N+i)ω0Δt)-u(t-NΔt)sin(iω0Δt)
并将其中计算过程中不变的量D11、D12、D21、D22、cos((N+i)ω0Δt)、cos(iω0Δt)、sin((N+i)ω0Δt)、sin(iω0Δt)事先存入DSP内存。最后,暂降电压信号的幅值为瞬时相位为θa=arctan(X1/X2)。
最后,还需要注意的是,以上列举的仅是本发明的一个具体实施例。显然,本发明不限于以上实施例,还可以有许多变形。本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形,均应认为是本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于LES--HHT的交流微电网电压暂降快速检测方法,其特征在于:所述检测方法包括如下步骤:
a.原始电压暂降信号采集
通过电压互感器采集交流测电压暂降信号作为输入,采样得到电压暂降信号;
b.提取瞬时频率
以步骤a中得到的信号为输入,通过HHT变换后得到希尔伯特频谱,进而得到瞬时频率;
c.自适应采样
以步骤b变换后的信号为输入,并结合连续电压信号N次非均匀采样的规律,得到新的采样频率,通过自适应采样得到采样数据。
d.提取电压暂降信号的幅值和相位角
以步骤c得到的采样数据为输入,通过改进型LES算法提取电压暂降信号各基波分量和谐波分量的幅值和相位角,过程如下:
通过改进型LES算法提取到的电压信号的幅值和相位角分别为:θa=arctan(X1/X2),其中,X1=kasin(θa),X2=kacos(θa),式中,ka为电压峰值,θa为初始角度;
设:
U=[u(t)u(t-Δt)…u(t-(N-1)Δt))]T
X=[kasin(θa) kacos(θa)]T=[X1 X2]T
其中,U为对电压信号进行N次采样,采样时间间隔为Δt,u(t)表示电压,A、X是为了便于计算自定义的矩阵,根据输入采样数据U,由U=A×X即可得到矩阵X的值,上述矩阵运算结果得出:
其中,是[ATA]-1的分块矩阵表示,K表示采样的次序,对于每次新的采样来说,将计算过程中不变的量D11、D12、D21、D22、cos((N+i)ω0Δt)、cos(iω0Δt)、sin((N+i)ω0Δt)、sin(iω0Δt)分别存入DSP内存,即可实现电压暂降的快速检测。
2.如权利要求1所述的一种基于LES--HHT的交流微电网电压暂降快速检测方法,其特征在于,在步骤b中,HHT变换的具体过程为,电压暂降信号通过经验模态分解法EMD分解,得到电压跌落信号的本征模态函数IMF,再经Hilbert变换后得到希尔伯特频谱。电压暂降信号经HHT变换最终得到的希尔伯特频谱为:式中,ai(t)为瞬时相位函数,fi(t)为每个IMF分量的瞬时频率。
3.如权利要求1或2所述的一种基于LES--HHT的交流微电网电压暂降快速检测方法,其特征在于,在步骤c中,自适应采样时间间隔Δt由步骤b得到的瞬时频率来决定,其关系可表达为:Δt=Γ-1((k+1)Ts)-Γ-1(kTs)≈Ts/fi(t),其中,对连续电压信号X(t)=f[Γ(t)]的N次非均匀采样的结果可表示为式中,Γ(t)为伽马函数,δ(t)为单位脉冲序列,Ts为一常数。
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