基于希尔伯特振动分解电压闪变检测新方法

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1、基于希尔伯特振动分解的电压闪变检测新方法*刘　慧，刘国海，沈　跃（江苏大学电气信息工程学院　镇江　212013）摘　要：提出将一种新的非平稳信号处理方法——希尔伯特振动分解（HVD）应用于电压闪变分析。针对工频载波中含有高次谐波的电压闪变信号,该方法根据闪变解析信号的瞬时频率表达式可以分解为工频值与高次谐波引起的快速变化不对称振荡高频值之和的特性，利用低通滤波器直接估计出工频载波瞬时频率,通过同步检测准确分离出工频载波电压闪变包络，无需预处理即消除了高次谐波的影响。同时该方法可以自适应地检测出闪变调制的频率和幅值等参数，与小波方法相比无需基函数。仿真表明，但在

2、含高次谐波的情况下HVD方法能准确检测出闪变包络及其调制参数，与小波方法相比精度和运算效率更高。实验进一步证明了该方法的有效性和正确性。关键词：电压闪变；希尔伯特振动分解；小波变换；包络检测中图分类号：TM714　　文献标识码：A　　国家标准学科分类代码：120.10NovelmethodfordetectionofvoltageflickerbasedonHilbertvibrationdecompositionLiuHui,LiuGuohai,ShenYue（SchoolofElectricalandInformationEngineering,Jiang

3、suUniversity,Zhenjiang,212013,China）Abstract：Anovelnon-stationarysignalprocessingmethod,HilbertVibrationDecomposition(HVD),isintroducedtothevoltageflickeranalysis.Whenvoltageflickeraccompanieswithhighorderharmonics,theinstantaneousfrequencyofitsanalyticsignalinprincipleconsistsoftwo

4、differentparts,powerfrequencyandarapidlyvaryingasymmetricaloscillatingpart.Theimportantpropertyoftheinstantaneousfrequencyoffersadirectwaytoestimatethepowerfrequencyusingalow-passfilterandremovethehighorderharmonicswithoutpre-treatmentprocedures.Correspondingvoltageflickerenvelopeis

5、estimatedusingsynchronousdetection.TheHVDmethoddoesnotinvolvesbasicfunctionsthatthewavelettransformmethodneeds.Itcanalsoadaptivelyestimatethefrequencyandamplitudeofeverymodulationfrequencycomponent.Simulationresultsprovethattheproposedmethodcouldaccuratelydetectvoltageflickerwithhig

6、horderharmonics.Ithashighercalculationefficiencyanddetectionprecisionthanwavelettransformmethod.Experimentalresultsshowthatthenewalgorithmisfeasibleandefficient.Keywords：voltageflicker;HilbertVibrationDecomposition(HVD);wavelettransform;envelopedetection第9期刘慧等：基于希尔伯特振动分解的电压闪变检测新方法20

7、031　引　　言随着工业技术的发展，大量非线性冲击性负荷进入电网，导致电力需求急速变动。由此引起的电网电压波动不仅会干扰公共电网，而且会严重影响电网中运行的各种电气设备，如照明设备闪烁、控制设备误动作、电动机转速波动等[1-2]。当电压波动的频率在0.5~35Hz时，是人对白炽灯照度波动的最大觉察频率，即“闪变”。由于一般用电设备对电压波动的敏感度远低于白炽灯，因此闪变成为衡量电压波动危害程度的评价指标[1]。研究电压波动与闪变、积极采取措施以保证电能质量已成为当前供用电的一项重要而紧迫的任务。收稿日期：2008-09　　ReceivedDate：2008-0

8、9*基金项目：教育部博士点基金项目(2