电力系统采样频率自适应预测算法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com2005年3月渭南师范学院学报March2【)()5第20卷第2期JournalofWeinanTeachersCollegeVoI．2ONo．2电力系统采样频率自适应预测算法朱安福，苏涛，李云飞(1西安电子科技大学电子工程研究所，陕西西安710071；2渭南师范学院计算机科学系，陕西渭南7l—l000)摘要：针对电力系统中频率变化导致的数据采集和测量误差，文章提出一种对电力系统进行交流采样的一种自适应频率预测算法，为采用DSP技术准确估计交流信号的采样频率提供了可行的计算方法

2、关键词：采样频率；自适应预测；FFT中图分类号：0157文献标识码：A文章编号：1。09—5】28(20O5)02—0()30—03收稿日期：200卜一ll一】】．作者简介：朱安福(】972一)，男，河南义马人．西安电子科技大学硕士研究生。主要研究方向：信号与信息处理；苏涛(】968～)，男，陕西西安人，西安电子科技大学副教授，博士；李云飞(1974一)，男。甘肃镇原人，渭南师范学院计算机科学系讲师，西安电子科技大学硕士研究生，主要研究方向为信号与信息处理。我国电力系统中许多数据采集系统的交流采样频率固定设置为额定频率(即电

3、力系统频率5()Hz帕整数倍，这样．满足采样定理的采样数据经傅里叶变换后就可计算得到对应频率的电压、电流及相位值但实际上即使系统正常运行．频率也不固定，而是在5OHz附近波动。则固定采样频率下所采数据必会有一定偏差。不能保证每周期所采点数为整数倍，使傅里叶变换算法所得出的参数估计量也产生一定误差。为了精确测量这些参数减少频率波动所导致的测量误差．就需要相应地改变采样频率来消除其影响。本文介绍的自适应预测算法，能自动预测出后续周期内电力系统频率的变化．从而i十算下一个周期采样频率。1采样频率自适应调整的重要性快速傅里叶变换(F

4、FT)在电力稳态参数计算中具有无比的优越性．所以电力参数采集装置多应用FFT分析电力信号频谱。但是，使用傅里叶变换时应满足采样定理和随时间周期变化的稳态信号的要求．若能够保证数据窗宽度等于各频率信号周期的整数倍．就能得到精确的信号频谱．但是在电力系统中的基波、谐波的幅值和(或)频率通常是变化的，数据窗宽度就不可能总等于系统频率信号周期的整数倍．产生了能量泄漏和栅栏效应。在对其进行非同步采样时。基波分量的频谱泄漏将严重影响邻近的谐波以及高次谐波等谐波分量的频谱，产生了谱线干涉现象，从而导致谐波测量产生很大的误差。另外，电网中高

5、次谐波的幅值一般仅为基波分量幅值的百分之几或更小，谐波的测量精度很难满足工程的实际要求。为了减小这种频谱相互泄漏以及栅栏效应带来的误差．提高基于FFT的算法计算相应的电力系统参数的精度，一定要保证整周期采样。2采样频率的计算方法及存在的问题整周期等间隔均匀采样．要求被测信号周期T与采样时间间隔及整周期内采样点数N之间满足关系式．即：采样频率为被测信号频率的N倍。电力系统中常采用交流采样频率固定设置为额定频率(即电力系统频率50Hz)的整数倍．或者通过锁相环法或者过零点检测法得到电力系统频率．按照(1)汁算采样颧室一N·fo(

6、1)然后系统以／’采集数据。这样就出现一个问题采样频率总是用上周期的值或固定频率．与本周期的值存在一定的误差。这样，就不能保证整周期采样。使相应的傅里叶结果也产生一定误差。图1是含有相同谐波的信号在不同采样频率下得到的信号频谱，信号的基波幅度都是100，都含有2—10次谐波。A’一】28。从图中可以清楚地看出保证采样频率是各频率信号周期的整数倍时(2E图)．能准确得到信号的频谱否则·造成频谱泄漏．将严重影响邻近的谐波以及高次谐波等谐波分量的频谱。维普资讯http://www.cqvip.com2005年第2期朱安福，等：电力

7、系统采样频率自适应预测算法基频5QHz采样频率50xNH2基绷50H2采样频率48xNH2~S0Hz采样频率52xNH2111【H2，图1不同采样频率的信号频谱3采样频率自适应预测为减少因为对估计不准确所致采样频率的误差．自适应预测算法能根据系统频率变化预测补偿消除其影响，依据上周期值和自适应预测算法得到，利用(2)计算采样频率的预测值^^，一N·fot2)^然后系统以采集数据。自适应预测算法如下：是自适应预测步长因子．是自适应预测增量；f。(走)是第k周期的电力系统坝^^率测量值．(走)是第k周期的电力系统频率预测值；f。

8、(走+1)是第(走+1)个周期的电力系统频率预测值^△一fo(走)一f(k)‘3)^(走+1)一．()一·△(4)^^(走+1)一N·fo(走+1)()^然后系统在第k+1期内以(走+1)采集数据。4自适应预测步长的讨论国家标准规定的电网频率允许偏差的基本要求正常允许士0．2Hz，根据系统