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基于TDA-ESPRIT的電力系統(tǒng)間諧波檢測

2011-05-12 01:32:20陳哲袁越傅質(zhì)馨吳博文
電網(wǎng)與清潔能源 2011年6期
關(guān)鍵詞:信號方法

陳哲,袁越,傅質(zhì)馨,吳博文

(河海大學能源與電氣學院,江蘇南京210098)

隨著現(xiàn)代電力技術(shù)的發(fā)展,大功率電力電子器件得到了廣泛應用,電力系統(tǒng)中的諧波與間諧波[1-3]污染也因此日益嚴重。對電力系統(tǒng)中的諧波與間諧波進行檢測與分析[4-15],不僅有利于電能質(zhì)量的評估,而且還關(guān)系到電力系統(tǒng)中的諧波與間諧波的治理。

傳統(tǒng)的諧波檢測方法以傅里葉變換為主,快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform,FFT)及其改進算法已得到廣泛的應用[16-18]。但受采樣頻率與采樣時間窗的限制,F(xiàn)FT存在著柵欄效應和頻譜泄露等問題,嚴重影響電力系統(tǒng)中的間諧波的測量。信號參數(shù)估計的方法可以對電力系統(tǒng)中的諧波分量與間諧波分量的參數(shù)進行準確估計,因而受到了廣泛關(guān)注[19-23],但信號參數(shù)估計的方法計算效率低,因而其使用受到了限制。

目前空間譜估計的算法主要有多重信號分類(Multi-Signal Classification,MUSIC)算法[19]和基于旋

傳統(tǒng)的ESPRIT算法在進行頻率估計時要計算其自相關(guān)矩陣,并進行特征分解。在陣列信號陣元數(shù)較多的情況下,此方法的計算量會變得很大。為提高計算效率,一般改進的算法是采用其他的方式來避免特征分解。文獻[24]提出了一種利用迭代計算來進行參數(shù)估計的方法;文獻[25]則利用基于維納濾波器的降維技術(shù)來避免特征分解。在被處理的信號中的正弦分量增加時,這些方法的計算量會大幅增加。如果能在使用ESPRIT算法進行頻率估計前,利用其他較簡單的方法減少原信號中正弦波分量的數(shù)量,無疑可以在很大程度上提高計算效率。

本文基于ESPRIT算法,先利用時域平均技術(shù)(Time-Domain Averaging,TDA)[26]將原信號中的基波與諧波分量分離出來,再對原信號中的間諧波分量進行估計。由于在進行參數(shù)估計的信號中,正弦分量的數(shù)目減少了,因而所需的運算量也相應減少。最后,本文以復合信號與變頻調(diào)速系統(tǒng)的分析為例,對本算法進行了驗證,其結(jié)果表明,利用此方法進行間諧波估計,在提高計算效率的同時,也保證了計算精度。

1 ESPRIT算法

ESPRIT算法是根據(jù)穩(wěn)定信號經(jīng)過時移后其正弦成分的頻率與幅值不變的原理,來估計信號中正弦成分的頻率,并以此為基礎(chǔ),進一步對信號的幅值與初始相角進行估計的一種算法。

1.1 ESPRIT的原理

假設信號x表示成復指數(shù)形式為:

式中,Δt為采樣間隔;N為采樣點數(shù)。將其寫為矢量的形式為:

其中,

其中,

可以看出只要能估計出對角矩陣Φ,就能得到原信號中所有正弦分量的頻率。

1.2 求解ESPRIT的方法

一般的方法是根據(jù)信號的自相關(guān)矩陣來估計的。令:

其自相關(guān)矩陣可表示為:

式中,∧∈CM×M為對角陣,其秩為K軒;U∈C2N×M。設U=

式中,UK軒∈C2N×M為信號子空間;UW∈C2N×(M-K軒)為噪聲滿秩對角矩陣。故存在非奇異矩陣Q,使得:

由于Q為非奇異矩陣,ψ=Q-1ΦQ,可知ψ與Φ有相同的特征值,求出ψ的特征值,即可得到原信號中全部正弦分量的頻率。采用最小二乘法求ψ時結(jié)果如下:

實際計算時,如果令Δl=Δd=Δt,則進行分析所需的采樣點數(shù)為N+M,也就是說采樣點數(shù)只需要大于信號中正弦分量數(shù)的4倍,就可以利用ESPRIT進行信號的參數(shù)估計,這比采用FFT所需的采樣點數(shù)少很多。

2 時域平均技術(shù)

在基波頻率確定,且采樣為同步采樣的前提下,可以使用時域平均技術(shù)[26]。使用TDA處理的采樣信號必須滿足以下條件。

1)基波頻率已知或可以很精確地估計出來;

2)滿足對基波進行同步采樣的條件,且信號頻

率不發(fā)生波動。

2.1 TDA的原理和算法

將信號x表示為:

式中,x(0t)為原信號;w(t)為噪聲。設采樣間隔為Δt,采樣點數(shù)為N,則:

將采樣信號平均分成M段長度為T0=J·Δt的信號(J為T0內(nèi)的采樣點數(shù),且滿足N=M·J),并按式(21)作平均計算,得到長度為J的序列a(iΔt):

然后將序列a(iΔt)按擴展到整個采樣空間,即

則新的序列aM(nΔt)即為TDA的結(jié)果,其中n=0,1,…,N-1。

對式(21)和式(22)作Z變換可得:

則TDA的傳遞函數(shù)可表示為:

令z=ej2πfΔt,可得其頻率響應。其相頻響應為Φ(Mf)=0,幅頻響應滿足:

當M=10,f0=50 Hz時,其幅值響應曲線如圖1所示。可以看出,時域平均技術(shù)相當于一個只允許基波和諧波通過的濾波器。經(jīng)過TDA后的信號中的間諧波成分很少,只要對aM(nΔt)作DFT,就可以得到較精確的原信號中的基波和諧波的成分。

圖1 TDA的傳遞函數(shù)幅頻響應曲線

2.2 差值濾波的原理

以時域平均技術(shù)為基礎(chǔ),文獻[26]中提出了一種差值濾波(Difference Filter,DF)的方法,就是將原信號x(nΔt)與aM(nΔt)做差,所得結(jié)果作為DF的濾波結(jié)果。DF的傳遞函數(shù)為:

令z=ej2πfΔt,可得其頻率響應。其相頻響應為Φ(Mf)=0,幅頻響應滿足:

當M=10,f0=50 Hz時,其幅值響應曲線如圖2所示。可以看出,在滿足基波頻率確定,且采樣為同步采樣的前提下,經(jīng)過DF的信號中將只剩下間諧波分量。這種算法計算簡單,精度也較高,但它要求的條件也較苛刻。

圖2 DF濾波器的傳遞函數(shù)幅頻響應曲線

3 結(jié)合時域平均技術(shù)的ESPRIT算法

直接采用ESPRIT算法進行信號參數(shù)估計時,其運算量會隨著信號中的正弦分量數(shù)的增加而大幅增加。采用TDA技術(shù)可以很有效地將原信號中的基波分量與諧波分量分離,實現(xiàn)簡單,精確度高,可以減少原信號中的正弦分量數(shù)。對剩下的間諧波分量采用ESPRIT技術(shù)進行參數(shù)估計,可以得到準確的信號中間諧波頻率,在計算精度上比傳統(tǒng)的FFT算法要高。具體做法如下。

1)在基波頻率確定,且采樣滿足同步采樣的前提下,先利用DF濾波器將原信號中頻率確定的基波與諧波分量濾除,得到只含有間諧波分量的信號。

2)采用ESPRIT技術(shù)對信號中的間諧波分量的頻率進行估計。由于DF濾波器的相頻響應,因而利用DF處理信號將不會使原信號中的間諧波分量相角發(fā)生偏離,也不會影響到利用ESPRIT技術(shù)估計出的間諧波頻率的精度。但由式(27)可知,經(jīng)過DF濾波器后的間諧波分量的幅值會出現(xiàn)一定程度上的衰減。

3)為對間諧波分量的幅值與相角進行精確估計,采用的方案是利用由ESPRIT技術(shù)估計到的間諧波頻率,直接對原采樣信號中的間諧波分量的幅值和相角進行估計。

結(jié)合了TDA的ESPRIT算法的原理圖見圖3。利用結(jié)合了TDA的ESPRIT算法對原信號中間諧波的頻率進行估計時,由于被處理的信號中的正弦分量數(shù)減少了,因而其在計算速度上將會較直接使用ESPRIT算法的快。但受TDA使用條件的限制,本文所述方法只適用于基波頻率確定,且同步采樣的場合。

圖3 結(jié)合了TDA的ESPRIT算法原理圖

4 仿真分析

4.1 復合信號分析

本節(jié)采用文獻[23]的算例1,設某信號中含有2次、3次、4次、5次和7次諧波,并含有2個頻率分別為82 Hz與182 Hz的間諧波分量,其幅值依次為0.5、3.0、1.0、4.0、2.5、3.0和5.0;信號中的基波分量已濾去,并加入20 dB的白噪聲信號;信號的采樣頻率為2400 Hz;采樣點數(shù)為480。對信號進行FFT,其波形圖和FFT結(jié)果見圖4;圖4表示82 Hz的間諧波與182 Hz的間諧波發(fā)生了頻譜泄露。

圖4 原信號的波形和其FFT結(jié)果

采用本文所述的方法,對原信號進行DF處理,處理后的波形和其FFT結(jié)果見圖5。從圖5可以看出,在經(jīng)過DF處理后的信號中只剩下間諧波信號。對經(jīng)過DF處理后的信號利用ESPRIT進行參數(shù)估計,所得結(jié)果見表1。表1中數(shù)據(jù)顯示,采用結(jié)合了TDA的ESPRIT方法的幅值估計結(jié)果和直接采用ESPRIT方法的估計結(jié)果相差不大,相對誤差絕對值都不到1%,其誤差值可以認為是由噪聲信號引起的。表1同時列出了采用補零法的FFT的分析結(jié)果。FFT受采樣窗寬度的限制,其分辨率有限;采用補零法可以提高分辨率,但依然無法完全阻止頻譜泄露的問題。仿真算例表明,采用本文所述的方法估計信號的幅值和相角時,其結(jié)果的精度比利用FFT得到的結(jié)果要好。在計算效率方面,結(jié)合了TDA的ESPRIT方法在進行頻率估計時,信號中只有2個正弦分量,比原信號中7個正弦分量少了5個,因而其計算效率較直接使用ESPRIT方法要高。

表1 間諧波檢測結(jié)果比較

圖5 經(jīng)過DF處理的信號波形和其FFT結(jié)果

4.2 變頻調(diào)速系統(tǒng)中的間諧波分析

本節(jié)采用文獻[27]所述的調(diào)速系統(tǒng)進行仿真,系統(tǒng)圖見圖6。電源頻率為60Hz,電機轉(zhuǎn)速設為1440 r/min,其余參數(shù)參考文獻[27]。對該系統(tǒng)進行仿真分析,可得其電源輸出電流Is的波形如圖7所示。取采樣頻率為12000 Hz,采樣點數(shù)為2400個,分別采用ESPRIT法和本文所述方法對采樣信號進行分析,結(jié)果見表2。

圖6 交流調(diào)速系統(tǒng)圖

圖7 電源電流波形圖

表2 交流調(diào)速系統(tǒng)中的間諧波檢測結(jié)果比較

文獻[12]對ASD系統(tǒng)進行了分析,其間諧波頻率可由式(28)得到:

式中,fh是間諧波的頻率;f1是逆變器輸出頻率;fs是電源頻率;μ的典型值為2;k=1,5,7,…。可知該系統(tǒng)的主要間諧波頻率為36 Hz和156 Hz,與利用ESPRIT方法估計的結(jié)果接近。比較仿真結(jié)果可以看出,結(jié)合了TDA的ESPRIT方法保留了ESPRIT方法的超分辨率等優(yōu)點,2種方法所得到的結(jié)果在精度上十分接近。同時,由于進行特征分解前去掉了大量的諧波分量,所以結(jié)合了TDA的ESPRIT方法的計算效率較直接采用ESPRIT方法要高。

5 結(jié)論

利用空間譜估計的算法檢測間諧波擁有分辨率高的優(yōu)點,可以有效避免柵欄效應和頻譜泄露等問題,但當所分析的信號中正弦分量增加時,其計算速度會大幅增加。如果在利用ESPRIT算法前,先將原信號中的部分諧波分量分離,可以有效減小ESPRIT算法的運算量。采樣TDA的方法可以有效將原信號中的基波分量與諧波分量提取出來,減小待分析信號中正弦波含量,從而提高計算效率。仿真結(jié)果表明,此方法的計算精度較高。但受TDA使用條件的限制,本文提供的方法只適合應用于信號頻率穩(wěn)定,且采樣信號為基波的同步采樣的場合。

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