一种基于正余弦算法的电力谐波检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于正余弦算法的电力谐波检测方法，通过正弦余弦算法获取解空间中的候选解，通过将获得的解与所需结果进行比较，确定每个候选解的适应度值，考虑这些适应度值，记录最佳解决方案，本发明专利技术具有以下优点：1)SCA算法具有高精度，参数的估计误差小于5％。2)与假设频率已知的一些基于优化的算法相比，所提出的算法在复杂电网环境中具有更好的性能指标。3)SCA算法在实际现场数据上进行了测试。它可以完美地估计构成信号的谐波的频率、幅度和相位，因此，所提出的算法可以很容易地应用于实际系统。地应用于实际系统。地应用于实际系统。

【技术实现步骤摘要】
一种基于正余弦算法的电力谐波检测方法


[0001]本专利技术涉及电力电子
，具体是一种基于正余弦算法的电力谐波检测方法。

技术介绍

[0002]FFT目前是静态信号谐波分析中最流行的方法。许多不同的方法，例如小波变换、 Hilbert Huang变换(HHT)已应用于谐波估计，因为使用FFT的谐波分析会在非平稳信号中 或当信号频率不在50Hz的标称值时产生错误结果。小波变换中使用的滤波器并不理想， HHT方法中的模态混合问题会对谐波估计的准确性产生负面影响。
[0003]谐波分析中使用的其他流行方法是卡尔曼滤波器(KF)和集成卡尔曼滤波器(EnKF)。在 嘈杂环境中，EnKF比KF具有更好的估计性能。然而，在这些方法中，估计过程的性能由 与前一个状态的矩阵对应的下一个状态矩阵决定。在这些方法中，频率估计是在幅度和相 位估计之后完成的。这些算法在嘈杂环境中的频率估计表现不佳。
[0004]MUSIC、Prony's和ESPRIT方法也用于谐波分析。虽然这些方法用于估计谐波的频率、 幅度和相位，但据报道，这些算法实际上更适合于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于正余弦算法的电力谐波检测方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1、通过正弦余弦算法获取解空间中的候选解，通过将获得的解与所需结果进行比较，确定每个候选解的适应度值，考虑这些适应度值，记录最佳解决方案；正弦余弦算法中，粒子的位置通过使用下述两式更新：粒子的位置通过使用下述两式更新：其中，P
ti
第t次迭代第i维中的目标位置；X
ti
是第t次迭代第i维中的当前位置，r1是一个随机数，它定义了下一个区域的位置，r2是一个随机数，用于确定应向或远离目标移动多远，r3是一个随机数，它通过为目标生成随机权重来使目标点对确定距离的影响，根据r4系数的条件，使用上述两个公式，如下述方程组中给出的那样，因此，粒子分别以正弦和余弦函数带入解：当正弦和余弦函数返回大于或小于1的值时，搜索空间的不同区域；步骤2、更新系数r1、r2、r3，通过考虑最佳解决方案的位置来更新搜索代理的位置；步骤3、检查是否已达到确定的最大迭代次数，如果未达到最大迭代次数，则重复前面的步骤，如果达到最大迭代次数，则程序终止。2.根据权利要求1所述的一种基于正余弦算法的电力谐波检测方法，其特征在于，由于正弦和余弦函数之间的振荡运动，...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄清珍，陈春风，陈冬冬，陈玉茵，
申请(专利权)人：深圳市锐风电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：