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    基于加Blackman窗FFT和db44小波包變換的綜合電力系統(tǒng)諧波分析

    2016-04-11 01:29:06徐宇飛呂紅芳楊陽(yáng)
    關(guān)鍵詞:諧波分析

    徐宇飛++呂紅芳++楊陽(yáng)

    摘要:傳統(tǒng)的傅里葉變換(FFT)主要適用于平穩(wěn)信號(hào)的分析,確定信號(hào)的幅值和頻率,但會(huì)丟失信號(hào)的局部信息,而小波包變換雖然可以準(zhǔn)確得到信號(hào)局部細(xì)節(jié)的信息,但其分析精度不及傅里葉變換。將高分析精度的傅里葉變換和可以準(zhǔn)確得到信號(hào)局部細(xì)節(jié)信息的小波包變換結(jié)合,提出結(jié)合兩者優(yōu)點(diǎn)的諧波分析方法。對(duì)平穩(wěn)信號(hào)采用加Blackman窗傅里葉變換進(jìn)行分析,得到信號(hào)的頻率和幅值。對(duì)暫態(tài)信號(hào)采用db44小波包變換進(jìn)行分解分析,得到信號(hào)局部細(xì)節(jié)的信息。通過(guò)MATLAB仿真結(jié)果表明,該方法可以準(zhǔn)確分析電力系統(tǒng)中的穩(wěn)態(tài)諧波并準(zhǔn)確定位暫態(tài)諧波。

    關(guān)鍵詞:諧波分析;FFT;小波包變換;Blackman窗;db44小波包

    中圖分類號(hào):TM714文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    1引言

    隨著非線性負(fù)載的大量應(yīng)用,諧波問(wèn)題已成為綠色電網(wǎng)中不可忽視的問(wèn)題。電網(wǎng)中的諧波會(huì)造成以下幾個(gè)問(wèn)題:①電能的傳輸效率降低;②使電氣設(shè)備的使用壽命縮短;更嚴(yán)重的甚至?xí)?dǎo)致電容器設(shè)備燒毀。因此,對(duì)電力系統(tǒng)諧波進(jìn)行分析和治理變得尤為重要[1]。

    諧波檢測(cè)方法主要包括:瞬時(shí)無(wú)功功率理論檢測(cè)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)法、模擬濾波器檢測(cè)法、傅里葉變換檢測(cè)法、小波包變換檢測(cè)法等[2-7]。目前對(duì)電網(wǎng)中存在的諧波最常用的是傅里葉變換(FFT)檢測(cè)法,傅里葉變換擁有分析精度高的優(yōu)點(diǎn),可以精確的檢測(cè)出穩(wěn)態(tài)信號(hào)的頻率和幅值,其缺點(diǎn)是不能得到信號(hào)的局部信息,因此,傅里葉變換只能對(duì)穩(wěn)態(tài)信號(hào)進(jìn)行分析。

    小波包變換可以對(duì)信號(hào)的頻帶進(jìn)行多次劃分,可以同時(shí)對(duì)信號(hào)的高頻部分和低頻部分進(jìn)行分解,分解后的信號(hào)根據(jù)信號(hào)特征會(huì)自適應(yīng)地選擇相應(yīng)的頻帶,從而提高時(shí)頻的分辨率[8]。文獻(xiàn)[9-11]分別對(duì)加窗傅里葉諧波檢測(cè)和小波包變換諧波檢測(cè)進(jìn)行了研究,提出了加窗傅里葉諧波檢測(cè)法和與小波包變換相結(jié)合的諧波檢測(cè)法。

    本文結(jié)合了傅里葉變換和小波包變換兩者的優(yōu)勢(shì),提出了一種基于加Blackman窗和db44的小波包變換電力諧波分析,經(jīng)仿真實(shí)驗(yàn)證實(shí),該方法在諧波分析中具有一定的可行性和實(shí)用性。

    2基于加窗傅里葉變換和小波包變換的諧

    波檢測(cè)法

    2.1傅里葉變換

    傅里葉變換實(shí)質(zhì)上是時(shí)間域與頻率域之間相互轉(zhuǎn)換的工具,傅里葉變換的原理如下:首先將信號(hào)f(t)分解,得到多個(gè)不同頻率的正弦分量之和來(lái)分析各次諧波分量。其中,信號(hào)f(t)要求是絕對(duì)可積的,并且其極值的個(gè)數(shù)是有限的,同時(shí)還要滿足狄里克萊條件的要求。在數(shù)學(xué)上,傅里葉變換可以表示為

    F(ω)=12π∫+-f(t)e-jωtdt(1)

    這里的f(t)即為信號(hào),值是給定的,并且f(t)可以被分解為多個(gè)正弦分量。F(ω)稱為f(t)的傅里葉變換。式中,ω代表頻率變量,t代表時(shí)間變量,F(xiàn)(ω)代表譜函數(shù),|F(ω)|代表頻譜,頻譜函數(shù)為各次頻率波所占有的份量[12]。因此,信號(hào)的頻譜可以通過(guò)傅里葉變換分析信號(hào)得到,再根據(jù)頻譜的情況,就可以分析得到信號(hào)中包含的頻率。

    2.2加Blackman窗傅里葉變換

    電力設(shè)備正常運(yùn)行時(shí),電網(wǎng)信號(hào)含有的諧波主要是整數(shù)次諧波,加窗傅里葉變換的窗函數(shù)特點(diǎn)是其觀測(cè)時(shí)間為信號(hào)周期的整數(shù)倍,其頻譜在各次整數(shù)倍諧波頻率處的幅值為0,并且諧波之間不發(fā)生相互泄露。

    窗函數(shù)的表達(dá)式為

    ω(n)=1N∑kk=0akcos(2πNkn)n=0,1,L,N-1(2)

    式中,ak的值不同,則窗也是不同的,同時(shí),式2為了滿足插值定理的要求,∑kk=0ak=1,∑kk=0ak=0。窗函數(shù)的離散傅里葉變換為

    W(θ)=∑kk=0ak2[e-jπ(θ-k)N-1Nsin(π(θ-k))Nsin(πN(θ-k))+

    e-jπ(θ+k)N-1Nsin(π(θ+k))Nsin(πN(θ+k))]

    θ=0,1,L,N-1(3)

    窗函數(shù)選擇的要求主瓣盡量窄同時(shí)窗譜旁瓣的相對(duì)幅值要盡量小。本文設(shè)計(jì)選用Blackman窗:

    ω(n)=0.42-0.5cos(2nπN)+

    0.08cos(4nπN)

    n=0,1,L,N-1(4)

    3小波包變換諧波檢測(cè)方法

    小波包變換是一種時(shí)間-頻率的分析方法,適合于非穩(wěn)態(tài)和突變信號(hào)的研究。小波包變換對(duì)諧波進(jìn)行分析需要經(jīng)過(guò)兩個(gè)步驟,首先通過(guò)小波包變換分解信號(hào),將信號(hào)分解,從而得到基波及各次諧波分量在相應(yīng)的尺度空間上的系數(shù);其次,通過(guò)分解得到的尺度系數(shù)重構(gòu)出基波信號(hào)及各次諧波信號(hào);最后,實(shí)現(xiàn)對(duì)諧波信號(hào)的分析檢測(cè)。

    如果定義子空間Unj為函數(shù)ψn(t)的閉包空間,那么U2nj為函數(shù)ψ2n(t)的閉包空間,此時(shí)要令ωn滿足以下的雙尺度方程:

    ψ2n(t)=2∑kh(k)ωn(2t-k)(5)

    ψ2n+1(t)=2∑kg(k)ωn(2t-k)(6)

    式中,k∈Z,g(k)=(-1)kh(1-k)

    小波包重構(gòu)算法為

    dnj+1,j=∑k?Zhl-2kd2nj,k+gl-2kdj,2n+1j,k(7)

    式中,hl-2k,gl-2k分別為小波包變換重構(gòu)的低通與高通濾波器組總分解層數(shù)。

    電力設(shè)備正常運(yùn)行時(shí),波形中雖然有少數(shù)噪聲,但是仍舊比較平穩(wěn),適合用傅里葉變換進(jìn)行分析,但是對(duì)于突變信號(hào),此時(shí),適合用小波包變換進(jìn)行分析。本文的設(shè)計(jì)將采用db44對(duì)信號(hào)進(jìn)行4層小波包變換分解分析,在進(jìn)行小波包變換分析的分解時(shí),將對(duì)0~fs頻段進(jìn)行高分辨率分析,

    本文設(shè)計(jì)選擇db44進(jìn)行4層小波包變換分解。用fs表示經(jīng)過(guò)小波包變換分解后各節(jié)點(diǎn)的頻帶,X信號(hào)被4層小波包變換分解后的16個(gè)頻段,頻段劃分結(jié)構(gòu)如圖1所示[13]。X為0~1600Hz,X10為0~800Hz,X11為800~1600Hz,同理可知第3層分解和第4層分解后對(duì)應(yīng)的頻段。通過(guò)小波包變換分解的高頻和低頻都具是相同的帶寬。endprint

    4諧波檢測(cè)方法的仿真實(shí)驗(yàn)

    在該仿真實(shí)驗(yàn)中,對(duì)于穩(wěn)態(tài)信號(hào),采用的是傅里葉變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè),得到相應(yīng)的頻譜圖。對(duì)突變信號(hào)和非穩(wěn)態(tài)信號(hào),采用的是小波包變換進(jìn)行分解與重構(gòu),可以得到不同次數(shù)的重構(gòu)諧波。從分解后的圖形中,也可以準(zhǔn)確的得到突變信號(hào)的起始和終止時(shí)間。并可以將突變信號(hào)從分解信號(hào)中進(jìn)行分離。

    假設(shè)電網(wǎng)中的信號(hào)中含有1,3,5,7,11次的諧波和21次的諧波衰減信號(hào),由于正常運(yùn)行的電力設(shè)備中噪聲干擾比較小,本文仿真的電網(wǎng)信號(hào)中不加入噪聲,得到的信號(hào)如式8中所示:

    x1(t)=1.414×[220sin(100πt)+

    150sin(300πt)+100sin(500πt)+

    30sin(700πt)+50sin(2100πt)e-20t]+

    0.03randn(1,3200)(8)

    同時(shí),假設(shè)諧波的11次突變信號(hào)出現(xiàn)在(1000~1500)/3200時(shí)間段內(nèi),則其信號(hào)函數(shù)表示為

    x(t)=x1(t)+42.42sin(1100πt)t∈((1000~1500)/3200)x1(t),t∈其他(9)

    電網(wǎng)原始信號(hào)時(shí)域波形如圖2所示。

    4.1加Blackman窗FFT運(yùn)行結(jié)果顯示

    對(duì)電網(wǎng)電壓信號(hào)進(jìn)行加窗傅里葉變換檢測(cè),得到的幅頻特性曲線如圖3所示,可以看出,電網(wǎng)信號(hào)中含有50,150,250,350,550,1050Hz的信號(hào)。

    將加Blackman窗傅里葉變換得到的諧波幅值與設(shè)定值比較得到表1,從測(cè)試結(jié)果可以看出,該仿真實(shí)驗(yàn)證明了加窗傅里葉變換對(duì)于穩(wěn)態(tài)信號(hào)的分析可以準(zhǔn)確的得到信號(hào)的幅值,然而對(duì)于非穩(wěn)態(tài)信號(hào),如突變信號(hào)和衰減信號(hào),加窗傅里葉變換并不能得到準(zhǔn)確的幅值,而且誤差相當(dāng)大??梢钥闯觯哟案道锶~變換只適用于穩(wěn)態(tài)信號(hào)的分析,不能適用于非穩(wěn)態(tài)信號(hào)的分析。

    4.2基于db44的小波包分析

    小波包[14]變換可以彌補(bǔ)傅里葉變換的缺點(diǎn),即可以對(duì)非穩(wěn)態(tài)信號(hào)可以比較準(zhǔn)確的得到相應(yīng)的局部信息[15],本文對(duì)前面假設(shè)的電網(wǎng)信號(hào)進(jìn)行小波包變換分解與重構(gòu),采用的是db44小波函數(shù)進(jìn)行4層分解,從分解圖中可以看出衰減信號(hào)和突變信號(hào)可以被準(zhǔn)確的分析出來(lái)。通過(guò)小波包變換分解與重構(gòu)的仿真結(jié)果如圖4~10所示。圖4所示的重構(gòu)信號(hào)為X140~X145,根據(jù)小波包變換分解原理可以知道X140對(duì)應(yīng)的頻段是0~100Hz即重構(gòu)的喂基波信號(hào),同理可知,X141,X142,X143,X147分別對(duì)應(yīng)的是3,5,7,11次諧波的重構(gòu)信號(hào),含21次諧波衰減的重構(gòu)信號(hào)為X1415。由X147可以清晰的看到f=1000和1500Hz處出現(xiàn)了突變信號(hào),這說(shuō)明在這個(gè)時(shí)間段內(nèi)出現(xiàn)了含有11次諧波的暫態(tài)信號(hào)。從圖5~9看的出,小波包變換可以將信號(hào)分解從而得到局部信息,同時(shí)重構(gòu)后也可以準(zhǔn)確的得到基波和不同次數(shù)的諧波,從圖中可以看出3,5,7,11次的諧波重構(gòu)信號(hào)與假設(shè)的原始信號(hào)相比還是有少許的誤差。

    從圖4中可以看出21次諧波衰減頻率集中在1050Hz處。圖10即為重構(gòu)后的衰減信號(hào),可以看出信號(hào)成指數(shù)形式衰減。

    5結(jié)論

    本文提出了一種基于加Blackman窗的傅里葉變換和db44小波包變換的電力系統(tǒng)諧波分析的方法。通過(guò)MATLAB2014b的仿真結(jié)果可以看出該設(shè)計(jì)方法結(jié)合了傅里葉變換和小波包變換兩者的優(yōu)勢(shì),可以同時(shí)對(duì)穩(wěn)態(tài)和非穩(wěn)態(tài)諧波進(jìn)行分析,得到比較準(zhǔn)確的穩(wěn)態(tài)幅值和突變信號(hào)的位置。

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    第35卷第1期2016年3月計(jì)算技術(shù)與自動(dòng)化ComputingTechnologyandAutomationVol35,No1Mar.2016第35卷第1期2016年3月計(jì)算技術(shù)與自動(dòng)化ComputingTechnologyandAutomationVol35,No1Mar.2016endprint

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