一种电流谐波检测方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种电流谐公开波检测方法、系统及存储介质、系统及存储介质，包括：按照采样频率采集获得电流信号；对电流信号施加Blackman自卷积窗和Kaiser窗组成的新型混合自乘卷积窗函数，并进行快速傅里叶变换变换，得到对应的电流频谱；分别检测电流频谱的基波和谐波的被检峰值处相邻的四条谱线的幅值，采用四谱线插值法改进；进行多项式拟合逼近并求出频率、幅值和相位修正公式；计算电流频谱的基波和谐波的幅值、相位和频率,计算电流频谱的基波和各谐波的幅值。通过上述步骤，本发明专利技术有效抑制了FFT频谱泄露和栅栏问题,提高了电力谐波检测的精确度,改善了钳形电流表电流的计算的精准性。计算的精准性。计算的精准性。

【技术实现步骤摘要】
一种电流谐波检测方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及电力系统谐波检测
，具体涉及一种基于Blackman自卷积窗函数和Kaiser窗函数组成的电流的谐波检测方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，在电力电子技术的广泛应用下，引入大量非线性负载，当正弦信号通过非线性设备时，电流波形会发生畸变，大量谐波随之产生。同时在传输过程中也会引起电压波形的畸变。谐波的污染，严重影响变电站和换流站中监测设备的正常运行，更有可能危及电力系统的安全。目前，针对谐波检测，国内外研究的方法有快速傅里叶变换(FFT)、瞬时无功功率、小波变换、人工神经网络等。其中，快速傅里叶变换(FFT)谐波检测法被广泛应用，但信号一般很难做到同步采样，用此方法时会产生频谱泄露和栅栏效应，给谐波检测造成误差。
[0003]加窗插值FFT方法只能抑制频谱泄漏，并不能消除频谱泄漏。实际信号包含基波和各次谐波成分，它们相互之间存在频谱干涉。由于电信号中基波幅度远大于谐波幅度，基波对相邻谐波的干扰较大，而谐波对基波或其他谐波的干扰较小。因此，谐波的测量精度受到基波频谱干涉的影响。
[0004]基于项数少的窗函数的加窗插值FFT方法计算量小，但分析精度低提高谐波中各项参数的准确度，同时为减少谐波产生的危害，电流谐波信号在线监测采用加窗函数和谱线插值的算法。一般而言，主瓣窄而旁瓣衰减速率快的窗函数能够有效地抑制频谱泄露的问题。Blackman窗函数是余弦窗中最被广泛应用的且主瓣宽度窄；Kaiser窗能够将主瓣和旁瓣比重自由调节。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中存在的不足，为了抑制快速傅里叶变换(FFT)频谱泄露、栅栏问题以及提高电力谐波检测的精确度，本专利技术提出一种基于Blackman自卷积窗函数和Kaiser窗函数组成的电流的谐波检测方法、系统及存储介质。
[0006]本专利技术提供了一种电流改进FFT谐波检测方法，
[0007]一种电流谐波检测检测方法，包括：
[0008]步骤S1：按照采样频率采集获得电流信号；
[0009]步骤S2：对电流信号施加Blackman自卷积窗和Kaiser窗组成的新型混合自乘卷积窗函数，并进行快速傅里叶变换(FFT)变换，得到对应的带有栅栏效应的电流频谱；
[0010]步骤S3：分别检测电流频谱的基波和谐波的被检峰值处相邻的四条谱线的幅值，采用四谱线插值法加以改进；
[0011]步骤S4：利用多项式拟合逼近并求出简化的频率修正公式、幅值修正公式和相位修正公式；
[0012]步骤S5:利用频率修正公式、幅值修正公式和相位修正公式分别计算电流频谱的
基波和谐波的幅值、相位和频率。
[0013]进一步，所述步骤S1中，对单一信号x(t)进行采样，采样后得到的离散信号：
[0014][0015]电流采样序列：
[0016][0017]其中，f
s
为采样频率，f0为基频，A为幅值，为相角，k为谐波数。
[0018]进一步，所述步骤S2中，Blackman窗时域表达式为：
[0019][0020]Blackman窗频域表达式：
[0021][0022]式中，n＝1,2,...,N
‑
1，定义m个Blackman窗在时域相乘构成m阶Blackman自卷积窗w
B
‑
m
(n)＝[w
B
(n)]m
。
[0023]Kaiser窗函数时域表达式为：
[0024][0025]式中，I
o
为第一类零阶贝塞尔函数，I0(β)表示优化后的零阶贝塞尔函数；β为Kaiser窗函数中可调的形状参数，β表达式为：
[0026][0027]式中，α作为Kaiser窗函数中主瓣与旁瓣的差值；
[0028]Kaiser窗的频域表达式：
[0029][0030]将上式中的频域信号平移(N
‑
1)/2个单位，在[0，N
‑
1]的范围内：
[0031][0032]将Blackman窗和Kaiser窗混合卷积，得到新的混合自乘卷积窗函数，其表达式为：
[0033]w
BK
(n)＝w
B
(n)*w
K
(n)
····
(8)。
[0034]进一步，将步骤S1中的x(n)进行加窗处理:x
w
(n)＝x(n)*w
BK
(n),进行FFT处理得到：
[0035][0036]式中：为离散抽样的时间间隔，N为采样点数，k为采样频点；k
n
为目标频点，W是w的离散信号。
[0037]进一步，采用四谱线插值算法改进，具体过程是：
[0038]设目标频点谱线k1附近的最大谱线为及其次最大谱线分别为k
a
、k
a
‑1，幅值分别记为：
[0039]y1＝|X(k
a
‑1)|，y2＝|X(k
a
)|；其外围的两条谱线记为k
a+1
和k
a
‑2，幅值分别为y3＝|X(k
a+1
)|，y4＝|X(k
a
‑2)|；
[0040]其中，k
a
‑2≤k
a
‑1≤k1≤k
a
≤k
a+1
，k
a
‑1＝k
a
‑
1，k
a+1
＝k
a
+1，k
a
‑2＝k
a
‑1‑
1；
[0041]令α＝k1‑
k
a
‑
0.5，
‑
0.5＜α＜0.5，γ满足存在
[0042][0043]令
[0044]令
[0045]则α＝f
‑1(γ)。
[0046]进一步，所述步骤S4中，利用Matlab R2018a中对α＝f
‑1(γ)和γ＝f(α)调用ployfit函数求得多项式拟合逼近式得到频率修正公式、幅值修正公式、相位修正公式，计算得到表达式分别为：
[0047]频率修正公式：
[0048]f＝(k
a
+α+0.5)Δf
····
(10)
[0049]幅值修正公式：
[0050][0051]相位修正公式：
[0052][0053]利用多项式拟合可得α＝f
‑1(γ)的逼近式和γ＝f(α)的逼近式
[0054]v(a)＝k0+k1×
a2+
…
+k
2n
×
a
2n
；
····
(13)。
[0055]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电流谐波检测电流检测方法，其特征在于，包括：步骤S1：按照采样频率采集获得电流信号；步骤S2：对电流信号施加Blackman自卷积窗和Kaiser窗组成的新型混合自乘卷积窗函数，并进行快速傅里叶变换(FFT)变换，得到对应的带有栅栏效应的电流频谱；步骤S3：分别检测电流频谱的基波和谐波的被检峰值处相邻的四条谱线的幅值，采用四谱线插值法加以改进；步骤S4：利用多项式拟合逼近并求出简化的频率修正公式、幅值修正公式和相位修正公式；步骤S5:利用频率修正公式、幅值修正公式和相位修正公式分别计算电流频谱的基波和谐波的幅值、相位和频率。2.根据权利要求1所述的一种电流谐波检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，对单一信号x(t)进行采样，采样后得到的离散信号：电流采样序列：其中，f
s
为采样频率，f0为基频，A为幅值，为相角，k为谐波数。3.根据权利要求1所述的一种电流谐波检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，Blackman窗时域表达式为：Blackman窗频域表达式：式中，n＝1,2,...,N
‑
1，定义m个Blackman窗在时域相乘构成m阶Blackman自卷积窗w
B
‑
m
(n)＝[w
B
(n)]
m
；Kaiser窗函数时域表达式为：式中，I
o
为第一类零阶贝塞尔函数，I0(β)表示优化后的零阶贝塞尔函数；β为Kaiser窗函数中可调的形状参数，β表达式为：式中，α作为Kaiser窗函数中主瓣与旁瓣的差值；
Kaiser窗的频域表达式：将上式中的频域信号平移(N
‑
1)/2个单位，在[0，N
‑
1]的范围内：将Blackman窗和Kaiser窗混合卷积，得到新的混合自乘卷积窗函数，其表达式为：w
BK
(n)＝w
B
(n)*w
K
(n)
····
(8)。4.根据权利要求2所述的一种电流谐波检测方法，其特征在于，将步骤S1中的x(n)进行加窗处理:x
w
(n)＝x(n)*w
BK
(n),进行FFT处理得到：式中：为离散抽样的时间间隔，N为采样点数，k为采样频点；k
n
为目标频点，W是w的离散信号。5.根据权利要求1所述的一种电流谐波检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，采用四谱线插值算法改进，具体过程是：设目标频点谱线k1附近的最大谱线为及其次最大谱线分别为k
a
、k
a
‑1，幅值分别记为：y1＝|X(k
a
‑1)|，y2＝|X(k

【专利技术属性】
技术研发人员：郭祎珅，王顺江，顾欣然，王彦宇，刘杨，刘翰儒，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：