基于小波包变换与STFT相融合的电网谐波检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于小波包变换与STFT相融合的电网谐波检测方法及装置，本发明专利技术首先对电网时变谐波信号进行短时傅里叶变换，得到谐波信号的频谱图，并获取谐波信号的频率信息；然后根据谐波信号的频率信息，确定小波包分解滤波时的分解层数；对谐波信号按所述分解层数进行小波包分解滤波，按照频段由低到高依次分解得到多个频段对应的小波包系数。小波包变换可以对高频扰动信号与低频扰动信号的时频特性做出准确分析，弥补了小波多分辨分析在高频段信号时频分析的不足。STFT变换与小波包变换可以在时频分析的过程中实现优势互补，大大提高了对于电网谐波信号检测的精准性。高了对于电网谐波信号检测的精准性。高了对于电网谐波信号检测的精准性。

【技术实现步骤摘要】
基于小波包变换与STFT相融合的电网谐波检测方法及装置


[0001]本专利技术涉及电网谐波控制
，具体涉及一种基于小波包变换与STFT相融合的电网谐波检测方法及装置。

技术介绍

[0002]随着电网系统愈加复杂，日渐开放的分布式电源并网策略和多样化非线性设备的使用，都给电网的稳定性工作带来一系列的问题。谐波是典型的电能质量问题之一。谐波的存在不仅可能导致接入电网的器件无法正常工作，还会严重影响电能的质量，给电力企业及社会带来巨大的经济损失。针对谐波的精确检测不仅可以减少电能计量误差，还可以为谐波治理提供准确的参考数据，以供研究针对性的治理方案，来应对电力系统谐波污染问题，保证电网的安全稳定运行。
[0003]目前应用于谐波检测的常用算法主要有：传统快速傅里叶变换(FFT)、短时傅里叶变换(STFT)、小波变换法(WT)、希尔伯特-黄变换法(HHT)、经验模态分解法(EMD)、小波包变换法(WPT)等几种算法。通过快速傅里叶变换能够对谐波信号进行优化，但是频谱分析方法不能够对未知信号整数周期采集，从而造成频谱泄露与栅栏效应，影响了谐波参数的测量。STFT算法用窗函数来截取信号，沿着信号时间移动窗函数，得到信号频率随时间的变化关系，在分析包含有多个分量的信号时，能够抑制交叉项的产生，但由于其时频窗的宽度固定不能自适应调整，因而分辨率较低；HHT通过经验模式分解(EMD)和希尔伯特谱分析，可获取信号中具有实际物理意义的瞬时频率分量，进而实现高分辨率的时频分析，但EMD受端点效应的影响会导致包络误判，还存在模态混叠的问题；小波变换(WT)在信号优化中的应用，提高了信号的性能指标信噪比与均方误差，但小波基函数与分解层数并没有合适的选取方法，只能通过不断地实验来进行折中选取最佳方案，增加了实验难度。而小波包变换(WPT)提供了一种更为精细的分解方式，它不仅对信号的低频段进行分解，还对高频段也进行相同尺度的分解，提高了信号分析的分辨率，为信号的分析提供了更多的信号特征。虽然小波包算法解决了时频域分析及高频段下的分辨率问题，但小波滤波器在信号分析中几乎都存在混叠现象，由此导致精度低、鲁棒性差。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于小波包变换与STFT相融合的电网谐波检测方法及装置，采用小波包变换与短时傅里叶变换相结合的分析方法对电网谐波信号进行检测，通过小波包的变化克服小波多分辨分析对于高频信号分辨率低的特点，同时结合STFT卓越的幅频分析特点，来实现针对谐波信号的时频分析。
[0005]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：
[0006]第一方面，本专利技术提供一种基于小波包变换与STFT相融合的电网谐波检测方法，包括：
[0007]对电网时变谐波信号s(t)进行短时傅里叶变换，得到谐波信号s(t)的频谱图，并
获取谐波信号s(t)的频率信息；
[0008]根据谐波信号s(t)的频率信息，确定小波包分解滤波时的分解层数；
[0009]对谐波信号s(t)按所述分解层数进行小波包分解滤波，按照频段由低到高依次分解得到多个频段对应的小波包系数。
[0010]进一步的，所述的对电网时变谐波信号s(t)进行短时傅里叶变换，包括：
[0011]对电网时变谐波信号s(t)，通过窗函数h(t)定义新的信号s
t
(τ)：
[0012]s
t
(τ)＝s(τ)h(τ-t)＝[N(τ)+ω(τ)+n(τ)]h(τ-t)
[0013]对信号s
t
(τ)进行傅里叶变换，得到信号s(t)在t时刻附近的τ时段的频率分布状况。
[0014]进一步的，所述的对谐波信号s(t)按所述分解层数进行小波包分解滤波，包括：
[0015]S21，根据谐波信号s(t)的数据特征，选取最优化小波函数；
[0016]S22，按照频段由低到高依次分解得到多个频段对应的小波包系数；
[0017]S23，针对小波包分解得到的各频段对应的小波包系数选择软阈值函数或者硬阈值函数进行量化处理，将频谱中多余的频率成分的谱值置零；
[0018]S24，采用最佳小波包基的分解系数与经过阈值量化后的小波包系数，进行小波包的快速重构；
[0019]S25，将从振动信号提取出来的特征主振峰高、位置和滤波前的峰高、峰位置进行比较，若达到要求，则保存滤波后的信号；否则转到步骤S23，直至达到要求为止。滤波后，信号各节点中多余的频率成分能够被去掉，也就是存续于频谱中的额外频率部分的谱值被执行置零操作；误差在允许范围内。
[0020]进一步的，所述的按照频段由低到高依次分解得到多个频段对应的小波包系数，包括：
[0021]分别采用第一小波分解滤波器H(x)和第二小波分解滤波器G(x)对谐波信号s(t)进行多次迭代分解，同时对每次迭代分解结果进行快速傅立叶变换并进行隔点采样，直到分解至所述层数，得到原始数据各个频段对应系数。
[0022]具体的，分解公式如下：
[0023][0024]式中，s(t)为谐波信号，t为离散时间序列，t＝{20,21,...,2
j
}；i＝{20,21,...,2
j
}；
[0025]j为层数，j＝log
x N-1；N为小波函数消失矩，亦即分解后第j层数据点数。
[0026]进一步的，所述的采用最佳小波包基的分解系数与经过阈值量化后的小波包系数，进行小波包的快速重构，包括：
[0027]对每个频段的小波包系数进行隔点插零，然后采用第一小波分解滤波器H(x)或第二小波分解滤波器G(x)进行数据重构，最后做快速傅里叶逆变换，通过多次迭代实现小波
包的快速重构。
[0028]进一步的，步骤S21中，选取的最优化小波函数为symlet小波函数，所述symlet小波函数的参数为8。
[0029]进一步的，所述小波包分解滤波时的分解层数至少为4层。
[0030]第二方面，本专利技术提供一种基于小波包变换与STFT相融合的电网谐波检测装置，包括：
[0031]STFT模块，用于对电网时变谐波信号s(t)进行短时傅里叶变换，得到谐波信号s(t)的频谱图，并获取谐波信号s(t)的频率信息；
[0032]分解层数确定模块，用于根据谐波信号s(t)的频率信息，确定小波包分解滤波时的分解层数；
[0033]小波包变换模块，用于对谐波信号s(t)按所述分解层数进行小波包分解滤波，按照频段由低到高依次分解得到多个频段对应的小波包系数。
[0034]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括：
[0035]存储器，用于存储计算机软件程序；
[0036]处理器，用于读取并执行所述存储器中存储的计算机软件程序，并实现本专利技术第一方面所述的一种基于小波包变换与STFT相融合的电网谐波检测方法。
[0037]第四方面，本专利技术提供一种非暂态计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于小波包变换与STFT相融合的电网谐波检测方法，其特征在于，包括：对电网时变谐波信号s(t)进行短时傅里叶变换，得到谐波信号s(t)的频谱图，并获取谐波信号s(t)的频率信息；根据谐波信号s(t)的频率信息，确定小波包分解滤波时的分解层数；对谐波信号s(t)按所述分解层数进行小波包分解滤波，按照频段由低到高依次分解得到多个频段对应的小波包系数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的对电网时变谐波信号s(t)进行短时傅里叶变换，包括：对电网时变谐波信号s(t)，通过窗函数h(t)定义新的信号s
t
(τ)：s
t
(τ)＝s(τ)h(τ-t)＝[N(τ)+ω(τ)+n(τ)]h(τ-t)对信号s
t
(τ)进行傅里叶变换，得到信号s(t)在t时刻附近的τ时段的频率分布状况。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的对谐波信号s(t)按所述分解层数进行小波包分解滤波，包括：S21，根据谐波信号s(t)的数据特征，选取最优化小波函数；S22，按照频段由低到高依次分解得到多个频段对应的小波包系数；S23，针对小波包分解得到的各频段对应的小波包系数选择软阈值函数或者硬阈值函数进行量化处理，将频谱中多余的频率成分的谱值置零；S24，采用最佳小波包基的分解系数与经过阈值量化后的小波包系数，进行小波包的快速重构；S25，将从振动信号提取出来的特征主振峰高、位置和滤波前的峰高、峰位置进行比较，若达到要求，则保存滤波后的信号；否则转到步骤S23，直至达到要求为止。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的按照频段由低到高依次分解得到多个频段对应的小波包系数，包括：分别采用第一小波分解滤波器H(x)和第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：张健，宋文广，
申请(专利权)人：长江大学，
类型：发明
国别省市：