基于AR模型的电力系统间谐波分析_张惠娟

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1、2010年7月电工技术学报Vol.25No.7第25卷第7期TRANSACTIONSOFCHINAELECTROTECHNICALSOCIETYJul.2010基于AR模型的电力系统间谐波分析11112张惠娟汪友华王艳廷宗世芳李呈祥(1.河北工业大学电气与自动化学院天津3001322.塔里木油田油气生产技术部库尔勒841000)摘要间谐波的存在给电力系统的安全、经济运行带来极大的危害，因此，对电力系统间谐波进行准确、可靠的分析有着重要的实际意义和科研价值。对于电力系统中的实际信号，其各谐波和间谐波成

2、分往往是不能事先确定的，在信号FFT的频谱中不能很好地确定哪些谱线是信号的实际频率分量，哪些是频谱泄露所产生的虚假谱线。本文采用AR模型谱估计得到信号的各频率成分后，再结合Rife-Vincent（Ⅲ）窗的双峰谱线插值算法对各成分的幅值、频率和相角提出了新的修正方法，很好地解决了上述问题。仿真分析结果验证了本文的方法具有更高的精度。关键词：间谐波插值FFTAR模型双峰谱线插值算法中图分类号：TM715PowerSystemInterharmonicsAnalysisBasedonAutoregres

3、sionModel11112ZhangHuijuanWangYouhuaWangYantingZongShifangLiChengxiang(1.HebeiUniversityofTechnologyTianjin300132China2.TarimOilandGasProductionTechnologyDepartmentKorla841000China)AbstractInterharmonicsdoesveryharmtothesecurityandeconomicaloperationof

4、powersystem.Therefore,itisnecessaryandimportanttodoresearchesonanalyzingharmonicsandinterharmonicsaccuratelyandreliably.Fortheactualsignalofpowersystem,harmonicsandinterharmonicsisnotoftendeterminedinadvance.SointheFFTspectrum,itisnoteasytodeterminetha

5、twhicharetheactualfrequencysignallines,whicharethefalsespectrallines.Autoregression(AR)modelisadoptedinthispapertoobtaineachfrequencycomponentofsignal.ThenthedoublespectrumpeaksinterpolationalgorithmofRife-Vincent(Ⅲ)isusedtocorrectiontheamplitude,frequ

6、ency,andphaseangle.Simulationresultsindicatethattheproposedapproachismoreaccurate.Keywords：Interharmonics,interpolatedFFT,ARmodel,thedoublespectrumpeaksinterpolationalgorithm性，当间谐波存在时，直接用FFT作频谱分析会导1引言[1-4]致频谱泄露和栅栏效应，将产生不准确的结果。间谐波广泛存在于电力系统中，并给电能质量双峰谱线插值

7、算法可用于对含间谐波的信号进行分造成危害。随着对电能质量要求的进一步提高，间析。然而双峰谱线插值算法是在信号频率成分已知谐波问题也越来越引起更多的关注，对间谐波参数的情况下由所求谐波、间谐波频率附近的谱线进行的准确测量成了间谐波分析和治理需首要解决的问结果修正的，对于实际信号，其各谐波和间谐波成题。分往往是不能事先确定的，那么在信号FFT的频谱由于FFT方法在检测间谐波方面有一定的局限中，就不能很好地确定哪些谱线是信号的实际频率分量，哪些是频谱泄露所产生的虚假谱线，这为采[5-6]用插值FFT修正带

8、来诸多不便。本文选择AR模河北省科技厅资助项目（06547002D-3）。型来获取信号中的各频率成分，结合双峰谱线插值收稿日期2009-12-04改稿日期2010-03-18第25卷第7期张惠娟等基于AR模型的电力系统间谐波分析145算法较好地解决了间谐波分析的问题。式中，em(n)、bm(n)分别是阶次为m时的前、后向预测误差；km为反射系数。2AR模型谱估计N−12.1现代谱估计基本理论−−21∑enmm−−11()bn()k=nm=（5）现代谱估计方法是以随机过