基于小波变换的电力系统谐波检测方法研究.pdf

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1、第4O卷第15期电力系统保护与控制V_0l_40No．152012年8月1日PowerSystemProtectionandControlAug．1，2012基于小波变换的电力系统谐波检测方法研究曾瑞江，杨震斌，柳慧超(1．广东电网公司电力科学研究院，广东广州510000；2．安徽科大智能电网技术有限公司，安徽合肥230088)摘要：基于小波多分辨分析，提出了一种采样频率的选择方法，可有效地提取基波信号和谐波信号。首先将谐波信号进行小渡分析，选择合理的分解层数，在此基础上讨论了在不同范围内的采样频率对谐波检测的效果所造成的影响，通过仿真实验验证了所提出的采样频率选择

2、方法的正确性。将该方法用于基于F2812DSP的谐波检测装置中，在配网自动化系统中进行长时间运行与测试，结果表明该方法具有计算速度快，反应灵敏等特点，能够实时跟踪谐波的变化。关键词：小波变换；谐波分析；DSPF2812；采样频率；多分辨分析AmethodofpowersystemharmonicdetectionbasedonwavelettransformZENGRui-jiang，YANGZhen．bin2，LIUHui．chao(1．Elec~icPowerResearchInstitute，GuangdongPowerGridCorporation，Guan

3、gdong510000，China；2．AnhuiCSGSmartGridTechnologyCo．Ltd，Hefei230088，China)Abstract：Basedonthewavel~multi-resolutionanalysis，akindofsamplingfrequencyselectionmethodisproposed．Itisefectiveinextractingthefufidamentalwavesignalandthegivenharmonicssigna1．Harmonicssignalisanalyzedwithwavelettr

4、ansform，reasonabledecompositionlevelsareselected，andthentheharmonicdetectionresultscausedbysamplingfrequencyindiferentrangesarediscussed．Thecorrectnessofthemethodistestedbysimulation．Finally,themethodisusedinF2812DSPbasedharmonicdetectiondeviceforlongtimeoperationandtestinthedistributi

5、onnetworkautomationsystem．Resultsshowthatthemethodhasafastcomputingspeed，aquickreaction，andareal—timetrackingofharmonicchanges．Keywords：wavelettransform；harmonicanalysis；DSPF2812；samplingfrequency；multi-resolutionanalysis中图分类号：TM71文献标识码：A文章编号：1674—3415(2012)15—0035-05过程信号的处理【4一l。小波变换的方

6、法在电力系统谐0引言波分析中具有傅里叶变换无法比拟的优点。随着电力电子技术的发展，电力系统中非线性本文基于小波多分辨分析的方法，提出了一种元件及设备大量增加，使谐波污染越来越严重，从采样频率的选择方法，更有效地提取信号中的基波而降低了电能质量和电力系统的可靠性。因此，电分量和谐波分量，并通过Matlab仿真验证其正确性力系统的谐波检测具有十分重要的意义。和有效性。将该方法应用于基于F2812DSP的智能传统的谐波分析是以快速傅里叶变换(FFT)及谐波检测装置中，在配网自动化系统中进行实际长其改进算法为基础，适用于平稳信号的分析【Jj。由时间运行测试，运行结果表明，该

7、方法具有计算速于电力系统中负载是随机变化的，使得电网中电压度快，反应灵敏的特点，能够实时跟踪系统中谐波和电流波形是时变非平稳的。傅里叶变换仅有频域的变化。局部化而无时域局部化特性，并且在过程中会产生1小波变换与多分辨分析“旁瓣”和“频谱泄露”现象，因此对于谐波出现的时刻和时变谐波估计问题无法满足应用的要小波变换是将信号与一个时域和频域均具有局求【3】。小波变换是一种时频分析方法，它在时域．频部化性质的平移伸缩小波基函数进行卷积，将信号分解成位于不同频带一时段上的各个成is1。将任域同时具有良好的局部化性质，可根据信号不同的频率成分，在时域和空间域自动调节采样的疏