基于dsp的交流电参量测量仪的研究

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1、基于DSP的交流电参量测量仪的研究

2、第1摘　要：在电力系统谐波环境下，采用传统仪器或常规微机测量算法会使电参量测量出现一定程度的误差。应用傅氏变换原理及FFT快速算法消除谐波对测量的影响，同时与DSP技术相结合，研制了以TI公司TMS320F240DSP为核心的测控装置，分析了仪器的硬件电路原理，实现了对交流电参量快速、准确、实时的测量。实验结果表明，本装置达到了国家标准对谐波测量仪器的要求。　　关键词：电参量；谐波；快速傅立叶变换；数字信号处理器0引言　　随着我国电力工业的迅猛发展，对发变电所的微机监测技术要求越来越高。准确、合理的电力参数测量对保证电力

3、系统的安全、可靠、经济运行具有重要意义。目前影响电参量测量准确性的原因有两方面：其一是由于电力电子器件和非线性设备的广泛应用，使得电网中的电压、电流波形发生畸变产生谐波；另一方面传统的测控装置由于硬件资源与速度的限制，常用的以单片机为核心的测量仪由于单片机采用冯.诺依曼结构，程序指令和数据共用一个存贮空间，指令周期长，多为微秒级，无法进行实时高速采样和实时处理，每周波采样点少、计算量小，限制了测量精度。本文介绍的以TI公司TMS320F240数字信号处理器DSP为核心的测量仪采用了先进的哈佛结构，将程序指令和数据的存贮空间分开，各有自己的地址与数据总线，指

4、令周期长为纳秒级，同时配合快速傅立叶级数FFT算法，能实时采样、快速地提供电压、电流、有功功率、无功功率、频率等电能质量的参数，为电力系统全面的测量和分析提供了有效的工具。1实时准确的DSP算法1．1快速傅立叶级数算法　　1）谐波算法的实现　　非正弦波是周期性电气量，根据傅立叶级数分析，可分解成基波分量和具有基波频率整数倍的谐波分量，基波和谐波分量的测量算法主要为快速傅立叶变换（FFT）。　　本文在进行谐波计算时，对两个连续信号u（t）、i(t)在一个周期内进行N点等间隔同步采样，得到　500)this.style.ouseg(this)">　　FR（K

5、）和FI（K）分别是F（K）的实部和虚部。　500)this.style.ouseg(this)">因此，进行一次N点复序列FFT，就可以同时求得电压和电流的频谱，得到各次谐波的电压电流的幅值UL和IL，进而利用公式求出谐波下的三相电压和三相电流值：　500)this.style.ouseg(this)">其中:i表示相别，L表示谐波次数。　　采用FFT算法原理在求解电网参数中首先可以对各次谐波状况有第一手材料，根据现场实际要求，可求保留到K次谐波，因此，其精度是完全可以调整的。在DSP指令集中，平方累加、相乘累加在重复命令下都是单周期指令，这使得上

6、述运算得以快速实现。利用F240特殊的指令可以很容易实现FFT或滤波操作。FFT采用基-2、按时间抽取、原位运算。F240间接寻址选项*BR0+提供了位反转变址寻址的能力，可以对基-2FFT程序中数据点重排序以完成原位运算操作。　　2)频率的测量　　频率是电能质量的重要指标，本系统利用DSP芯片自带的捕获功能，即当捕获引脚上出现指定电平时，DSP能捕获指定定时器的读数。因此我们将跟踪频率的方波信号作为捕获引脚的输入信号，令连续两次捕获信号是定时器上的读数之差为N，DSP定时器的频率为fs，则交流信号的频率f=fs/N。由于定时器的最大频率为20MHz，所以

7、测量的误差极小，为减小偶然因素对测量的影响可测多个周期取平均值。1．2提高测量速度、测量精度的方法　　1)测量速度　　响应时间是衡量电参量微机测量方法的主要指标。在需要测量电网电压和电流的各次谐波时，为减小计算量，提高测量反应速度，常采用下述方法：　　①尽量选用乘法次数较少的FFT算法　　本文FFT采用基2算法减少复数乘法次数以提高计算速度，运算效率提高1~2个数量级，同时逻辑关系较为简单，易于编程。　　②数值运算采用定点制　　在利用FFT进行谐波分析过程中，要进行大量的加减法和乘法运算。为提高谐波测量速度，可采用定点制运算。为保证精度，定点制运算时数值表

8、示必须有足够的字长。一般当字长为3字节时，足够满足一般测量精度的要求。　　③将两个实序列构成一个复序列求傅立叶变换　　谐波计算时，为缩短计算时间可将电流和电压两个时间序列交互采样构成一个复序列u(n)+ji(n)，先对复序列进行变换，然后再将变换结果按有关公式转换成{u(n)}和{i(n)}的FFT变换结果，从而一次FFT运算就可同时完成一对电流电压的谐波分析。　　2）测量精度　　本文采用下述方法提高测量精度，下文对测量结果做了分析。　　①保证一定的采样频率　　根据采样定理，采样频率应不低于信号中最高频率的2倍，一般情况下，电网中各次谐波含量是随次数的增高

9、而逐渐减少的，对电网观测的结果表明，电网中19次以上的谐波含量已很