基于加Hamming窗FFT和db24小波包变换的电力系统谐波分析-论文.pdf

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1、第29卷第2期电力科学与技术学报Vo1．29NO．22014年6月J0URNAL0FE1ECTRICPOWERSCIENCEANDTECHNOLOGYJan．2O14基于加Hamming窗FFT和db24小波包变换的电力系统谐波分析李正国，全菲(1．深圳职业技术学院，广东深圳518055；2．南华大学电气工程学院，湖南衡阳421005)摘要：目前传统谐波分析方法主要是傅里叶变换，但是它存在频谱泄露、识别定位慢等问题。结合小波包变换良好的时频局部化特性和加窗傅里叶变换良好的频域分析特性，提出一种基于加窗FFT和db24小波包变换相结合的频谱分析方法。首先利用加Hamming窗傅里叶变换对

2、信号进行分析，得到稳态部分准确的频谱，再利用db24小波包分析对信号的奇异点进行识别和提取，定位暂态信号发生的起始和终止时间，最后对暂态谐波发生时段进行加窗傅里叶变换，求出暂态信号的幅值。MATIAB仿真结果表明，该方法可以准确分析电力系统中的稳态和暂态谐波。关键词：电力系统；谐波分析；FFT；Hamming窗；db24小波包中图分类号：TM461文献标识码：A文章编号：1673—9140(2014)02—007606PowersystemharmonicdetectionbasedonHammingwindowedFFTandwaveletpackettransformLIZheng

3、—guo，QUANFei(1．Shenzhenpolytechnic，Shenzhen518055，China2．ElectricalengineeringcollegeofUniversityofSouthChina，Hengyang421005，China)Abstract：Nowadays，thetraditionalharmonicanalysismainlyadoptsfastFouriertransform(FFT)，butithasmanyshortcoming，suchasspectrumleakage，slowidentificationandSOon．Amethod

4、offrequencyspectrumanalysiscombiningwindowingFFTanddb24waveletpackettransformwasproposedinthispaper．HammingwindowFFTisusedtoanalyzetheharmonicsignalstoobtainexactfrequencyspectrumofsteady～stateharmonicsignals．Byusingdb24wave—letpacket，thesingularpointofsignalscanbeidentifiedandextracted，andthent

5、hestartandendtimesofthetransientharmoniciSeasilylocated．Atthesametime，HammingwindowFFTiSusedtoanalyzetransientharmonicgenerationtimeofthesignals，inordertoobtaintheamplitudeofthetransientharmonicsignals．TheMATLABsimulationresultsshowsthatsteady—statehar一收稿Et期：2014—03—04基金项目：深圳市战略新兴产业发展专项资金(JCYJ20

6、13O33l152422ol1)通讯作者：李正国(1972一)；男，博士，副教授，主要从事新能源汽车及其智能控制、理论与应用方面的研究；E-mail：Lizhengguo@szpt．edu．cn第29卷第2期李正国，等：基于加Hamming窗FFT和db24小波包变换的电力系统谐波分析77monicandtransientharmoniccanbeaccuratelyanalyzed．Keywords：powersystems；harmonicanalysis；FFT；Hammingwindow；db24waveletpacket傅里叶变换(FFT)算法是目前电网中谐波分析号都是经过采

7、样和A／D转换得到的数字信号，所分常采用的方法，然而傅里叶变换是一种传统的谐波析信号的持续时间是T—N，这就相当于用一个检测分析算法，虽然它能够精确地确定平稳信号中矩形窗把无限长的信号截断为有限长的时域信号。各次谐波的幅值等电力参数，但傅立叶变换对局部假设信号只含基波频率，则信号做处理相当于将信号作了平均，局部特征丢失z(t)一A。sin(wot)。(1)了，无法判断奇异点的空间分布情况，即无法定位暂矩形窗函数为态信号发生的时间I1]。因此，F