独立分量分析在谐波源辨识中的应用.pdf

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1、第24卷第4期电力系统及其自动化学报Vo1．24NO．42012年8月ProceedingsoftheCSU—EPSAAug．2Ol2独立分量分析在谐波源辨识中的应用郑东方，陈红坤，杨志平(武汉大学电气工程学院，武汉430072)一A～一～一印～一弱一_一∞=一～k一～Ⅲ5}一～鼢蚶．～一一m一一摘要：为了确定电力系统谐波污染责任和治理责任，提出一种基于独立分量分析ICA(independentcomponentanalysis)的谐波源辨识方法。利用独立分量分析可以将相互独立的源信号从其线性混合的信号中分离出来的特点，将谐波源看作相互独立的源信号，

2、对其混合后的电压信号进行计算可分离出相应的谐波源信号，完成谐波源的辨识。在Matlab软件中对电弧炉、饱和变压器这类典型的谐波源进行仿真并验证。结果表明该方法有很好的检测和判别效果。关键词：电力系统；谐波源辨识；独立分量分析；电弧炉；盲源分离中图分类号：TM769文献标志码：A文章编号：1003—8930(2012)04—0139一O6ApplicationofIndependentComponentAnalysisonHarmonicSourceIdentificati0nZHENGDong—fang，CHENHong—kun，YANGZhi—pi

3、ng(SchoolofElectricalEngineering，WuhanUniversity，Wuhan430072，China)一一一一．一一一一一一～一～一自从采用交流电作为电能输送的一种方式谐波的前提就是对谐波源进行准确辨识口]。起，人们就已经意识到电力系统中存在的谐波问目前，电力系统中的典型谐波源，就其非线性题。近年来随着社会经济的快速发展，大量的电力特性而言有三类_2]：铁磁饱和型，包括各种铁芯设电子非线性设备接人电力系统中，使电力系统受到备，如变压器、电抗器等，其铁磁饱和特性呈现非线严重的污染，谐波问题更加突出。另外，随着低碳经性，这

4、种铁芯的非线性磁化特性将引起谐波；电子济时代的到来，国家大力开发风能以及太阳能等清开关型，主要为各种交直流换流装置、双向晶闸管洁资源，并将风电、光伏发电与传统电网并网，使得可控开关设备以及脉冲宽度调制PWM(pulse系统中的谐波情况更加复杂，这些对电力系统的安widthmodulation)变频器等电力电子设备；电弧全、稳定运行造成了极大的危害。如何有效地对谐型，交流电弧炉和交流电焊机等。波进行控制并确定谐波污染责任和治理责任，已成谐波源辨识最初是作为谐波潮流的逆问题提为电力系统和用户共同关注的问题，而控制和改善出的[3j。即通过测量电网中线路的谐

5、波电流和部分收稿日期：2O11—0104；修回日期：2011—03—11·140·电力系统及其自动化学报第24卷节点的谐波电压，采用状态估计的方法计算负荷注X—AS(1)入电网的谐波功率，当注入的谐波功率为正时，则式中A是m×的混合矩阵，A和s均未知，利用中判定该负荷为谐波源。此外，瞬时功率理论也被运心极限定理，即当多个相互独立的随机变量具有有用于谐波源辨识研究当中，通过三相系统中特定节限的均值和方差时，则不论这些随机变量服从何种点处的滤波装置数据得到系统谐波的瞬时有功功分布，其和形成的随机变量必近似服从高斯分布。率，来辨识电网中主要的谐波源。另外，

6、有很多新的由上式知，z比5更接近高斯分布，换句话说，5比算法如线性神经网络等被应用于谐波状态估计z有更强的非高斯性。在分离的过程中通过测量S中f，并在此基础上开发了相应的程序和装置用于的非高斯性，当S的非高斯性度量达到最大时，则实际电网中谐波源的辨识。另一类辨识谐波源的方说明源信号从观测信号中分离。ICA的方法正是通法是通过研究电流波形和电压波形之间的联系，找过对各独立量进行非高斯性度量，采用某种优化方出相应的负荷参数作为判定谐波源的指标。以上这法求解混矩阵B，并令些研究主要集中在状态估计方法的基础上，目的是Y—BX(2)利用尽可能少的测量装置取得令

7、人满意的辨识效使y尽可能的逼近s。有时解混过程又可以分果，对于谐波源辨识的判据并没有提出新的观点。为两步——球化W和正交变换U，球化的目的是独立分量分析ICA(independentcomponent使输出z的各分量的方差为1，而且互不相关；正交analysis)是近年来发展起来的一种高效的盲源分变换的目的是使输出y的各分量的方差保持为1，离方法，描述了对未知源信号的估计重现过程，也同时使其各分量尽可能独立。由于z中的各分量已可以作为一种抽取独立信号源的技术，已在特征提经满足独立性对二阶统计量的要求，因此正交变换取、语音识别、生物医学信号处理、通信等

8、领域受到时只需考虑三阶以上的统计量，使算法得到很好的广泛关注l_5]。本文将电力系统谐波辨识的问题抽简化。象