基于小波自适应算法的电网谐波测量方法研究.pdf

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1、·52·工业仪表与自动化装置2015年第6期基于小波自适应算法的电网谐波测量方法研究郭松林，王敬禹，水泉龙(黑龙江科技大学电气与控制工程学院，哈尔滨150022)摘要：提出小波自适应滤波算法的结构模型，将多尺度小波分解与自适应滤波算法相结合，对多尺度小波变换固定步长和变步长LMS算法进行分析。通过MATLAB对算法进行了仿真验证。根据3种不同的输入信号，对算法的实时性、准确性、使用范围和收敛性等分别进行了仿真研究。关键词：小波自适应；多尺度；谐波检测中图分类号：TM935．24文献标志码：A文章编号：1000—0682(2015)06—005

2、2—04StudyofharmonicdetectionalgorithmbasedonwaveletadaptiveGU0Songlin，WANGJingyu，SHUIQuanlong(CollegeofElectricandInformationEngineering，HeilongfiangUniversityofScienceandTechnology，Harbin150022，China)Abstract：Thestructuremodelofadaptivefilteringalgorithmbasedonwaveletwaspu

3、tforward，corn—binedthemulti—scalewaveletdecompositionwithadaptivefilteringalgorithm，fixedsteplengthofmulti—scalewavelettransformandvariablestepsizeLMSalgorithmwereanalyzed．Thealgorithmwassimula—tedthroughMATLAB．Accordingtothreedifferenttypesofinputsignal，thereal—timeandaccu

4、racyofthealgorithm，usingrangeandconvergenceweresimulatedrespectively．Keywords：waveletadaptive；multi～scale；harmonicdetection0引言1小波自适应算法模型随着电力电子技术的迅猛发展，电气化铁路、电1．1小波自适应算法模型弧炉、变频器等冲击性、非线性、不平衡负载在电力结合小波多尺度分解和自适应滤波LMS算法，应用中越来越广泛，所产生的谐波给电网和用电设提出了小波自适应算法的结构模型，如图1所示，从备带来了严重的危害。谐波的检测方

5、法也从单一的图中可以看到输入信号(k)和期望信号d(k)都被模拟滤波法，发展到基于F丌、瞬时无功功率理论、按照相同尺度进行小波分解，分解后的输入信号通小波变换、神经网络等多种理论方法¨。。过自适应滤波矩阵进行权值系数的调整，得到的输传统LMS算法的收敛速度和跟踪性能与输入出信号Y(k)与小波分解后的期望信号比较以求得信号的自相关矩阵的条件数息息相关，处理强相关误差信号，算法的目标就是使这个误差信号能量最信号的时候，性能会下降的很快，无法克服收敛速度小。算法实现的难点在于如何自适应逼近将局部误和稳态误差这一固有的矛盾。该文提出一种基于小差考虑在

6、内的目标函数最小化。波多尺度变换的自适应滤波算法，自适应滤波器对输入信号进行小波正交分解，输入向量被分解到不同的尺度上，同时利用小波分析的时频局部化特性，自适应滤波器输入信号自相关矩阵的谱动态范围被减小，LMS算法的收敛速度和稳定性也得到了提高I7]。收稿日期：2015—04—16作者简介：郭松林(1963)，男，教授，硕士，研究方向为电能参数测量。图1小波自适应滤波算法结构模型2015年第6期工业仪表与自动化装置·53·1．2多尺度小波变换变步长结构模型原始信号2在研究多尺度小波变换固定步长LMS算法的32冀。05基础上，得出图2所示的多尺

7、度小波变换变步长LMS算法结构模型，对于延迟后的信号(0)施以一2oo020．04o．06o．08o．1O多尺度小波分解，以获得分解后的细节信号coj和时间参考信号逼近信号CAj，然后通过变步长LMS算法改变自适5应滤波的权值系数，使得到的误差函数最小化。多篓o尺度小波变换变步长LMS算法是将变步长LMS算．5法和多尺度变换域LMS算法相结合而来，算法不仅0o．O2O．O40．060．08O．1O时间利用了收敛过程中步长因子动态可调，而且也发挥图4原始信号与参考信号了小波多尺度分解的正交特性。既克服了传统LMS自适应滤波算法在收敛速度、跟踪速

8、度和稳态设各信号的数学表达式如下：误差间的固有矛盾，也降低了自适应滤波器输入信s=sin(2wj2)号的自相关矩阵条件数，使得算法的收敛性能n=0．5Xsin(2×