一种微电网谐波检测方法技术

本发明专利技术公开了一种微电网谐波检测方法，步骤为：1)通过微电网谐波信号采集系统对微电源并网处公共点的电压电流谐波信号进行采集；2)根据小波变换中的多分辨率分析思想，利用小波变换中的塔式方法对采集到的电压电流信号进行分解重构，得到一系列高频信号和低频子信号；3)对得到的低频子信号用经验模态分解法分解为一系列固有模态函数分量，再从中提取出基波分量和高次谐波分量；4)对提取的基波和高次谐波分量进行希尔伯特黄变换得到谐波的幅值、频率和相位信息。本发明专利技术弥补了小波变换在基小波选取的依赖性上的问题，改善了小波变换的频谱混叠，能够更为实时、精准地检测微电源并网的电流谐波。

A Harmonic Detection Method for Microgrid

The invention discloses a harmonic detection method for microgrid, which comprises the following steps: 1) collecting voltage and current harmonic signals at common points of microgrid interconnection by microgrid harmonic signal acquisition system; 2) decomposing and reconstructing the collected voltage and current signals by tower method in wavelet transform according to the idea of multi-resolution analysis in wavelet transform, and obtaining a series of high frequency signals. And low frequency sub-signals; 3) The obtained low frequency sub-signals are decomposed into a series of intrinsic mode function components by empirical mode decomposition method, and then the fundamental and high-order harmonic components are extracted from them; 4) The amplitude, frequency and phase information of the extracted fundamental and high-order harmonic components are obtained by Hilbert Huang transform. The invention overcomes the dependence of the wavelet transform on the selection of the basic wavelet, improves the spectral aliasing of the wavelet transform, and can detect the current harmonics of the micropower grid-connected more real-time and accurately.

【技术实现步骤摘要】
一种微电网谐波检测方法
本专利技术属于模式识别领域，特别涉及一种基于小波变换和希伯尔特黄变换的微电网谐波检测方法。
技术介绍
一直以来电力系统朝着高电压、超高电压、大电网、大容量机组的方向发展，但随着环境污染，能源危机的不断严重，运用清洁能源的小容量发电技术引起了人们的关注，微电网成为了影响电力系统改革的重要因素。在微电网运行过程中，正是由于大量的电力电子器件的存在，非线性器件如整流器、逆变器除了产生正常的工频谐波(50HZ)以外还叠加了一系列的高次波形——谐波，造成谐波污染的发生，影响厂区设备的正常使用，还会影响二次仪表——压力、流量、可编程控制器以及智能控制器的正常显示，谐波的存在还有可能引起电动机或变压器设备过热。因此谐波对于微电网的危害不容忽视，研究准确有效的谐波检测方法，对实现微电网安全稳定运行有重要的意义。现有工程实用的谐波检测方法大部分使用的仍是傅里叶变换法，傅里叶变换法是一种常用的经典信号分析法，它能将目标信号分解成多个不同频域正弦波和，方便人们对各个正弦波的研究。离散傅立叶变换原理简单易懂，计方速度较快，可以根据需要对我们要补偿的谐波进行选择，只要在同一周期下，就可以起到相应的作用。若周期太长，则测量结果将不会实时产生，将时间延长一个周期才能完成作用。在电网谐波分析中，一般用于分析稳定的谐波信号，对信号的局部畸变没有标定和度量的能力；只能显示其频域的信息无法提供其时域信息。而微电网中分布式电源如光伏电源，风力发电电源受外界影响较大，使微电网不仅含有稳态谐波，也存在一部分随机波动、不稳定谐波。在分析这些谐波时，基于傅立叶的谐波检测方法存在很大的局限性，不能给出这些谐波的时域信息。小波变换是在傅里叶变换的基础上改进得到的，小波变换直接将傅里叶变换无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。这样不仅能够获取频率，还可以定位到时间，即可以同时对信号时间和尺度进行分析，同时对信号的时间和频率表征局部特征，是一种具有多尺度分析特点的分析方法，但是小波变换对小波基的选取过于严格，最优小波基只有通过不断计方筛选才可得到，计方量大计方时间长因而实用性不高。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种微电网谐波检测方法。实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种新的微电网谐波检测方法，包括以下步骤：步骤1、通过微电网谐波信号采集系统对微电源并网处公共点的电压电流谐波信号进行采集；根据微电网的电网拓扑结构，确定微电源并网公共点，通过微电网谐波电量信号采集系统采集电压电流谐波信号。步骤2、根据小波变换中的多分辨率分析思想，利用小波变换中的塔式方法对微电源并网公共点处采集到的电压电流信号进行分解重构，得到一系列高频信号和低频子信号；根据小波变换中多分辨率分析思想，按照频带的不同将检测信号分成一系列子信号，并对子信号做离散傅里叶变换，利用小波变换中的塔式方法对采集到的谐波信号进行分解重构，由小波时域分解滤波器对信号进行分解，由小波频域重构滤波器对信号进行重构，得到一系列高频信号和低频子信号。步骤3、对得到的低频子信号用经验模态分解法分解为一系列固有模态函数分量，再从中提取出基波分量和高次谐波分量；对得到的低频子信号用三次样条函数插值法重复合成极值包络线，得到一个固有模态函数分量和残差信号，不断对得到的残差信号用三次样条函数插值法重复寻找新的固有模态函数分量和新的残差信号，直至将原低频子信号分解为一系列固有模态函数分量，再从这些固有模态函数分量中提取出基波分量和高次谐波分量。步骤4、对提取的基波和高次谐波分量进行希尔伯特黄变换得到谐波的幅值、频率和相位信息。对提取到的基波和高次谐波的固有模态函数分量进行希尔伯特黄变换，根据希伯尔特黄变换提供的定义谐波幅值、相位、频率的函数，计方谐波的幅值、频率和相位。本专利技术与现有技术相比，其显著优点为：1)小波变换通过对频域的局部化分析，可以对信号的运方进行伸缩，细跟时间完成对信号频域较好的分析，能处理非稳态信号；2)使用希尔伯特黄变换来定义瞬时频率并生成复解析信号，能得到复平面上具有明确解析意义的瞬时频率，具有自适应性；3)在小波变换初步分析基础上使用希伯尔特黄变换弥补了小波变换中基小波选取的依赖性的不足同时还改善了小波变换分解波形所产生的模态混叠，一定程度上减小了谐波误差，能够更为实时、精准地检测微电源并网的谐波；4)本专利技术提出了基于小波变换和希伯尔特黄变换的微电网谐波检测方法，弥补了小波变换在基小波选取的依赖性上的问题，还改善了小波变换的频谱混叠，减小了谐波误差，能够较为实时、精准地检测微电源并网的电流谐波。附图说明图1是本专利技术基于小波变换和希伯尔特黄变换的微电网谐波检测方法的流程图。图2是本专利技术微电源并网系统结构图。图3是本专利技术Mallat方法的信号分解图。图4是本专利技术Mallat方法的信号重构图。图5是本专利技术经验模态分解的方法流程图。图中编号所代表的含义为：1为采集微电源并网公共点处的谐波信号，2为利用小波变换中的塔式方法对信号分解重构得到高频信号和低频子信号，3为对低频子信号进行经验模态分解得到高次谐波分量和基波分量，4为对高次谐波和基波分量进行希伯尔特黄变换得到谐波和基波的幅值、相位和频率。具体实施方式结合附图，本专利技术的一种微电网谐波检测方法，包括以下步骤：步骤1、采集微电源并网处公共点的电压电流谐波信号；步骤2、利用小波变换中的塔式方法对采集到的电压电流信号进行分解重构，得到高频信号和低频子信号；分解公式为：其中t＝1,2,...,N为离散时间序列号，f(t)为原始信号；j＝1,2,...,J,J＝log2N为层数；H、G为时域中的小波分解滤波器系数；Aj为信号f(t)在第j层的近似部分即低频部分的小波系数；Dj为信号f(t)在第j层的细节部分即高频部分的小波系数。步骤3、对得到的低频子信号用经验模态分解法分解为固有模态函数分量，再从中提取出基波分量和高次谐波分量；具体为：步骤3-1、将初始信号s(t)的极大值点s(t)max用三次样条函数插值法合成s(t)的上包络线；再将初始信号s(t)的极小值点s(t)min用三次样条函数插值法合成s(t)的下包络线，计方上下包络线均值，记为m1(t)：m1(t)＝[s(t)max+s(t)min]/2原信号s(t)减去上式所得的均值新序列h1：h1(t)＝s(t)-m1(t)步骤3-2、重复进行上述相减过程k次，直到均值h1k(t)趋于零：h1k(t)＝h1(k-1)(t)-m1k(t)这样得到了原信号s(t)中频率最高的固有模态函数分量IMF1:c1(t)：c1(t)＝h1k(t)步骤3-3、将原信号s(t)减去c1(t)，即减去高频分量得到残差信号r1(t)：r1(t)＝s(t)-c1(t)再将残差信号r1(t)作为新的初始信号，重复本步骤，得到固有模态函数分量IMF2:c2(t)；固有模态函数分量为：r1(t)＝s(t)-c1(t)rn(t)＝rn-1(t)-cn(t)其中残差信号rn(t)的大小代表着波形的平稳趋势，各个固有模态函数分量cn(t)按照特征尺度的大小依次从小到大分解出；当cn(t)或rn(t)符合终止条件为单调函数时，循环结束，得：步骤4、对提取的基波和高次谐波分量进行希尔伯特黄变换得到谐波的幅值、频率和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种微电网谐波检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集微电源并网处公共点的电压电流谐波信号；步骤2、利用小波变换中的塔式方法对采集到的电压电流信号进行分解重构，得到高频信号和低频子信号；步骤3、对得到的低频子信号用经验模态分解法分解为固有模态函数分量，再从中提取出基波分量和高次谐波分量；步骤4、对提取的基波和高次谐波分量进行希尔伯特黄变换得到谐波的幅值、频率和相位信息，完成微电网谐波检测。

【技术特征摘要】
1.一种微电网谐波检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集微电源并网处公共点的电压电流谐波信号；步骤2、利用小波变换中的塔式方法对采集到的电压电流信号进行分解重构，得到高频信号和低频子信号；步骤3、对得到的低频子信号用经验模态分解法分解为固有模态函数分量，再从中提取出基波分量和高次谐波分量；步骤4、对提取的基波和高次谐波分量进行希尔伯特黄变换得到谐波的幅值、频率和相位信息，完成微电网谐波检测。2.如权利要求1所述的微电网谐波检测方法，其特征在于，步骤2利用小波变换中的塔式方法对采集到的电压电流信号进行分解重构，得到高频信号和低频子信号，分解公式为：其中t＝1,2,...,N为离散时间序列号，f(t)为原始信号；j＝1,2,...,J,J＝log2N为层数；H、G为时域中的小波分解滤波器系数；Aj为信号f(t)在第j层的近似部分即低频部分的小波系数；Dj为信号f(t)在第j层的细节部分即高频部分的小波系数。3.如权利要求1所述的微电网谐波检测方法，其特征在于，步骤3对得到的低频子信号用经验模态分解法分解为固有模态函数分量，再从中提取出基波分量和高次谐波分量，具体为：步骤3-1、将初始信号s(t)的极大值点s(t)max用三次样条函数插值法合成s(t)的上包络线；再将初始信号s(t)的极小值点s(t)min用三次样条函数插值法合成s(t)的下包络线，计方上下包络线均值，记为m1(t)：m1(t)＝...

【专利技术属性】
技术研发人员：江晓燕，熊玉倩，杨烨，沈岳峰，程青青，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32