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      一種高精度電網(wǎng)諧波測(cè)量系統(tǒng)及方法

      文檔序號(hào):10611592閱讀:1074來源:國知局
      一種高精度電網(wǎng)諧波測(cè)量系統(tǒng)及方法
      【專利摘要】本發(fā)明公開了一種高精度電網(wǎng)諧波測(cè)量系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括有電腦、信號(hào)轉(zhuǎn)接板和一個(gè)或數(shù)個(gè)諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn),其中電腦通過串口線或USB轉(zhuǎn)串口線與信號(hào)轉(zhuǎn)接板相連,電腦內(nèi)安裝的電網(wǎng)諧波監(jiān)測(cè)軟件能夠?qū)崟r(shí)讀取串口傳遞上來的數(shù)據(jù),并分析、處理,然后分項(xiàng)實(shí)時(shí)顯示、繪制曲線和保存;其方法為:步驟一、用串口線或USB轉(zhuǎn)串口線將電腦與信號(hào)轉(zhuǎn)接板相連;步驟二、對(duì)諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行配置;步驟三、對(duì)電壓信號(hào)進(jìn)行采樣并保存在內(nèi)存中;步驟四、從步驟三所述的特定的內(nèi)存中讀取出來;步驟五、本步不執(zhí)行;步驟六、將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行保存;步驟七、重復(fù)步驟三到步驟六。有益效果:具有較好的理論意義和實(shí)用價(jià)值。
      【專利說明】
      一種高精度電網(wǎng)諧波測(cè)量系統(tǒng)及方法
      技術(shù)領(lǐng)域
      [0001] 本發(fā)明涉及一種諧波測(cè)量系統(tǒng)及方法,特別涉及一種高精度電網(wǎng)諧波測(cè)量系統(tǒng)及 方法。
      【背景技術(shù)】
      [0002] 當(dāng)前,在電能的生產(chǎn)、傳輸、轉(zhuǎn)換和使用的各個(gè)環(huán)節(jié)中都會(huì)產(chǎn)生諧波。電力系統(tǒng)中 諧波主要來源有發(fā)電機(jī)、輸配電系統(tǒng)、電力電子整流設(shè)備、電弧爐、變頻設(shè)備、氣體放電光源 等。電力系統(tǒng)中諧波含量迅速增多,引起電壓波形畸變,增加了輸電線路的損耗和用電設(shè)備 的損耗,降低了電能質(zhì)量,損害用電設(shè)備。諧波和間諧波(即具有非整數(shù)倍基波頻率的信號(hào) 分量)對(duì)電力系統(tǒng)造成多種危害或影響,例如旋轉(zhuǎn)電機(jī)等的附加損耗與發(fā)熱,縮短使用壽 命;諧振過電壓,造成電氣元件及設(shè)備的故障與損耗;電能計(jì)量錯(cuò)誤;對(duì)通信系統(tǒng)產(chǎn)生干擾, 使電信質(zhì)量下降;自動(dòng)控制、保護(hù)裝置的不正確動(dòng)作等。因此,實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的掌握電網(wǎng)中諧波 和間諧波分量的真實(shí)狀況(頻率和幅值信息)對(duì)電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要的意義。
      [0003] 目前,關(guān)于電力系統(tǒng)諧波和間諧波的理論研究和實(shí)際應(yīng)用方面的方法有模擬濾波 器檢測(cè)方法、基于瞬時(shí)無功功率檢測(cè)方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法、快速傅立葉變換法 (FFT)、Prony波形擬合、小波變換(WT)和支持向量機(jī)(SVM)算法等多種。帶通濾波是早期模 擬式諧波測(cè)量裝置的基本原理。瞬時(shí)無功功率理論可用于諧波的瞬時(shí)檢測(cè),也可用于無功 補(bǔ)償?shù)戎C波治理領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法具有計(jì)算量小、精度高、實(shí)時(shí)性好和抗干擾性好的 特點(diǎn),但是,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于工程實(shí)際還有很多問題,例如:沒有規(guī)范的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造方法,需 要大量的訓(xùn)練樣本,如何確定需要的樣本數(shù)沒有規(guī)范方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度對(duì)樣本有大的 依賴性,等等。在基波分量頻率波動(dòng)情況下,F(xiàn)FT算法難以避免因非同步采樣引起的頻率泄 漏和柵欄效應(yīng)而造成的測(cè)量誤差。Prony波形擬合方法對(duì)噪聲非常敏感,在實(shí)際應(yīng)用時(shí)計(jì)算 量較大且效果不夠理想。小波變換應(yīng)用于諧波和間諧波測(cè)量時(shí),由于對(duì)具有較高頻率的諧 波和/或間諧波分量的測(cè)量頻帶較寬導(dǎo)致頻率分辨率下降,難以區(qū)分頻率相近的兩個(gè)信號(hào) 分量?;谥С窒蛄繖C(jī)的諧波和/或間諧波測(cè)量方法計(jì)算量較大且測(cè)量精度不高,在實(shí)際應(yīng) 用時(shí)效果不夠理想。
      [0004] 另外現(xiàn)有的電力系統(tǒng)諧波和間諧波測(cè)量的理論和算法均只能用于高斯噪聲背景 下的諧波測(cè)量問題。實(shí)際上電力系統(tǒng)中存在非常多的非高斯沖擊噪聲,例如由電機(jī)啟停、電 網(wǎng)電力切換、變壓器啟停以及許多人為產(chǎn)生的信號(hào)和噪聲,往往都具有這樣一種非高斯的 沖擊性質(zhì),即它們比高斯噪聲更為頻繁地出現(xiàn)大幅度的數(shù)據(jù)突變;反映在時(shí)域上,它們顯現(xiàn) 出大量的顯著尖峰脈沖特性;反映在概率密度上,它們具有比高斯分布更加厚重的"拖尾現(xiàn) 象"。這時(shí)在高斯噪聲下可行的諧波和間諧波測(cè)量理論和算法已經(jīng)失效。
      [0005] 大量的研究工作表明:這種帶有沖擊性質(zhì)的非高斯有色噪聲可以用α穩(wěn)定分布來 表征。Shao和Nikias明確地指出了 α穩(wěn)定分布適用于沖擊噪聲建模的依據(jù):① α穩(wěn)定分布是 唯一滿足廣義中心極限定理的分布族,它不僅在理論上是合理的,而且與高斯分布相比還 具有更一般化的意義;②α穩(wěn)定分布是能夠保持自然噪聲過程的產(chǎn)生機(jī)制和傳播條件的極 限分布;③α穩(wěn)定分布是廣義高斯分布,因此具有高斯分布的一般特性,即穩(wěn)定性和閉式性; ④α穩(wěn)定分布能夠與自然界的許多實(shí)際數(shù)據(jù)相吻合。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0006] 本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有的電力系統(tǒng)諧波和間諧波在測(cè)量過程中存在的問 題而提供的一種高精度電網(wǎng)諧波測(cè)量系統(tǒng)及方法。
      [0007] 本發(fā)明提供的高精度電網(wǎng)諧波測(cè)量系統(tǒng)包括有電腦、信號(hào)轉(zhuǎn)接板和一個(gè)或數(shù)個(gè)諧 波測(cè)量節(jié)點(diǎn),其中電腦通過串口線或USB轉(zhuǎn)串口線與信號(hào)轉(zhuǎn)接板相連,電腦內(nèi)安裝的電網(wǎng)諧 波監(jiān)測(cè)軟件能夠?qū)崟r(shí)讀取串口傳遞上來的數(shù)據(jù),并分析、處理,然后分項(xiàng)實(shí)時(shí)顯示、繪制曲 線和保存;信號(hào)轉(zhuǎn)接板上安裝有Zigbee協(xié)調(diào)器、信號(hào)轉(zhuǎn)接芯片和DB9接口,其中Zigbee協(xié)調(diào) 器是整個(gè)Zigbee網(wǎng)絡(luò)的總控制器,用于給網(wǎng)絡(luò)中的Zigbee路由或終端分配地址、協(xié)調(diào)數(shù)據(jù) 傳輸路徑,并將各諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)傳遞上來的數(shù)據(jù)匯總再通過串口發(fā)送給電腦。
      [0008] 電腦為帶有DB9接口或USB接口并且能夠運(yùn)行電網(wǎng)諧波監(jiān)測(cè)軟件的臺(tái)式電腦、筆記 本或工控機(jī)。
      [0009] 諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)包括有電壓互感器、電流互感器、電流電壓轉(zhuǎn)換器、限幅模塊、AD采 樣模塊、SD卡模塊、微處理器模塊、按鍵、顯不屏和Zigbee路由或終端,其中電壓互感器的一 次側(cè)接電網(wǎng),二次側(cè)輸出電壓經(jīng)過限幅模塊后進(jìn)入AD采樣模塊,二次側(cè)輸出電壓的最大值 小于AD采樣模塊的量程;電流互感器的一次側(cè)接電網(wǎng),二次側(cè)輸出電流經(jīng)過電流電壓轉(zhuǎn)換 器轉(zhuǎn)換為電壓信號(hào)后,再經(jīng)過限幅模塊進(jìn)入AD采樣模塊,轉(zhuǎn)換后的電壓信號(hào)的最大值小于 AD采樣模塊的量程;電流電壓轉(zhuǎn)換器用于將電流互感器輸出的電流信號(hào)轉(zhuǎn)換為AD采樣模塊 可測(cè)量的電壓信號(hào),限幅模塊由雙向穩(wěn)壓管構(gòu)成,其箝位電壓小于AD采樣模塊的量程但高 于電壓互感器的輸出電壓和電流電壓轉(zhuǎn)換器的輸出電壓;AD米樣模塊包括AD米樣芯片及其 外圍電路,AD采樣芯片與微處理器模塊相連,由微處理器模塊提供時(shí)鐘,并通過并口線將數(shù) 據(jù)傳遞給微處理器模塊;微處理器模塊由微處理器及其外圍電路組成,其中微處理器為 STM32F4系列芯片,外圍電路構(gòu)成其系統(tǒng);SD卡模塊由SD卡槽和電容電阻組成,與微處理器 模塊通過SPI總線連接,用于存儲(chǔ)測(cè)量數(shù)據(jù)和諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)設(shè)置;按鍵連接到微處理 器模塊的10端口上,用于諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)的設(shè)置和現(xiàn)場(chǎng)查詢測(cè)量結(jié)果;顯示屏為LCD液晶顯示 屏與微處理器模塊相連接,用于顯示系統(tǒng)狀態(tài)和測(cè)量結(jié)果;Zigbee路由或終端為Zigbee路 由器模塊或Zigbee終端模塊,與微處理器模塊通過串行總線相連,實(shí)現(xiàn)諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)與 Zigbee協(xié)調(diào)器及電網(wǎng)諧波監(jiān)測(cè)軟件的數(shù)據(jù)傳遞。
      [0010]信號(hào)轉(zhuǎn)接芯片為MAX232系列芯片或同等功能的芯片,輸入端連接Zigbee協(xié)調(diào)器, 用于接收TTL電平的串口數(shù)據(jù),輸出端接DB9接口,用于輸出電腦可識(shí)別的RS232電平的串行 數(shù)據(jù)。
      [0011] 本發(fā)明提供的高精度電網(wǎng)諧波測(cè)量方法,其方法如下所述:
      [0012] 步驟一、用串口線或USB轉(zhuǎn)串口線將電腦與信號(hào)轉(zhuǎn)接板相連,接通信號(hào)轉(zhuǎn)接板的電 源,打開電網(wǎng)諧波監(jiān)測(cè)軟件;將諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)接入待測(cè)電網(wǎng)中,如有多個(gè)待測(cè)量點(diǎn),可在每 個(gè)待測(cè)點(diǎn)上分別連接一個(gè)諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn),接通各諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)的電源,此時(shí)信號(hào)轉(zhuǎn)接板上 的Zigbee協(xié)調(diào)器會(huì)為每個(gè)諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)上的Zigbee路由和終端分配地址,以組成Zigbee網(wǎng) 絡(luò);
      [0013] 步驟二、諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)的電源接通后,諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)上的微處理器模塊開始工作, 其先對(duì)各模塊進(jìn)行初始化,然后讀取SD卡模塊上的節(jié)點(diǎn)配置信息,并對(duì)諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)相關(guān) 參數(shù)進(jìn)行配置;
      [0014] 步驟三、諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)上的電壓互感器和電流互感器開始工作,并將電網(wǎng)的電壓、 電流轉(zhuǎn)化為AD采樣模塊可采集的電壓信號(hào),微處理器模塊中的微處理器驅(qū)動(dòng)AD采樣模塊對(duì) 這些電壓信號(hào)進(jìn)行采樣并保存在內(nèi)存中;
      [0015] 步驟四、微處理器模塊中的微處理器將電網(wǎng)電壓、電流對(duì)應(yīng)的數(shù)字信號(hào)從步驟三 所述的特定的內(nèi)存中讀取出來,并用基于分?jǐn)?shù)階累積量的諧波測(cè)量方法分別計(jì)算出電網(wǎng)電 壓、電流的基波和1-63次的諧波;
      [0016] 步驟五、微處理器模塊中的微處理器根據(jù)SD卡模塊上的節(jié)點(diǎn)配置信息將對(duì)應(yīng)的數(shù) 據(jù)送至顯示屏進(jìn)行顯示,如果SD卡模塊上的節(jié)點(diǎn)配置信息是要求關(guān)閉顯示屏的,則本步不 執(zhí)行;
      [0017] 步驟六、微處理器模塊中的微處理器將所測(cè)的電網(wǎng)電壓、電流的基波和1-63次的 諧波數(shù)據(jù)打包按測(cè)量時(shí)間順序存儲(chǔ)在S D卡模塊上,并加上節(jié)點(diǎn)編號(hào)和C R C校驗(yàn)碼通過 Zigbee網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到電腦中,電網(wǎng)諧波監(jiān)測(cè)軟件上通過后臺(tái)的數(shù)據(jù)處理將這些數(shù)據(jù)解析出來 并顯示在對(duì)應(yīng)的窗口上,同時(shí)也會(huì)將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行保存;
      [0018] 步驟七、重復(fù)步驟三到步驟六,如此循環(huán)得到各諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)處電網(wǎng)電壓和電流 的基波和各次的諧波。
      [0019]步驟四中所述的基于分?jǐn)?shù)階累積量的諧波測(cè)量方法,其具體方法如下:
      [0020] 第一步、分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量函數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)的確定:
      [0021] (1)分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量函數(shù)的確定:
      [0022] 設(shè)Φ(11)為隨機(jī)變量X的特征函數(shù),有
      [0023]
      [0024]
      [0025] 式中
      %&Riemann_Liouville分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù),0<p<l,k為任意整數(shù),稱:和 RLCkp*別為隨機(jī)變量X的分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量,分?jǐn)?shù)階累積量1^#15也可記S RlCUmkp (·);
      [0026] (2)分?jǐn)?shù)階累積量標(biāo)準(zhǔn)的確定:
      [0027]確定分?jǐn)?shù)階累積量標(biāo)準(zhǔn)如下:
      [0028] 標(biāo)準(zhǔn)1:設(shè)ai,a2,…,ak為常數(shù),X(k) = [XI,X2,…,xk]為隨機(jī)變量,則
      [0029]
      [0030] 式中:kp = pi+p2+…+pk
      [0031] 標(biāo)準(zhǔn)2:分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)其自變量是對(duì)稱的,或者說它們的量值與自變量的順序無 關(guān),即
      [0032]
      [0033]其中,1142,."41{是1,2,~少的任意一個(gè)排列;
      [0034] 標(biāo)準(zhǔn)3:若k個(gè)隨機(jī)變量{Xl}的一個(gè)子集與其它部分獨(dú)立,則
      [0035]
      [0036] 標(biāo)準(zhǔn)4:如果隨機(jī)變量集[xl,X2,…,xk]和[yi,y2,…,yk]是獨(dú)立的,貝1J有
      [0037]
      [0038]標(biāo)準(zhǔn)5:對(duì)于2p階分?jǐn)?shù)階累積量%(^(1),當(dāng)τ = 0時(shí),有最大值,BP
      [0039] |RLCkp(T)| 彡RLCkp(0)
      [0040] 第二步、分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的轉(zhuǎn)換公式:
      [0041]
      [0042]
      [0043] 式中:^是〗中的元素經(jīng)過劃分組合而生成的新元素的集合,q表示h中所含劃分的 個(gè)數(shù),/?表示Ιι中的第k劃分,ΙΧΛ = Μ應(yīng)依次取為1,2,…,k,k為隨機(jī)變量的個(gè)數(shù),f表示 對(duì)所有Ιι對(duì)應(yīng)的集合所確定的函數(shù)求和;
      [0044] 第三步、分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)α噪聲和高斯噪聲的抑制能力和抑制方法:
      [0045] α穩(wěn)定分布是一種廣義高斯分布,標(biāo)準(zhǔn)α穩(wěn)定分布的特征函數(shù)為:
      [0046] Φ (u) =exp{- γ | u |α}
      [0047] 式中:參數(shù)γ >0稱為分散系數(shù);參數(shù)ae (〇,2]稱為特征指數(shù),當(dāng)特征指數(shù)α = 2時(shí), α穩(wěn)定分布退化為高斯分布;
      [0048] 關(guān)于分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)α噪聲和高斯噪聲的抑制能力和抑制方法,有如下定理:
      [0049] 定理1:設(shè)標(biāo)準(zhǔn)α穩(wěn)定分布的特征函數(shù)如上式所示,令m為大于或等于p的最小正整 數(shù),則當(dāng)P>〇且a>〇時(shí),標(biāo)準(zhǔn)α穩(wěn)定分布的P階分?jǐn)?shù)階累積量為:
      [0050] (1)當(dāng)a-p不為整數(shù)時(shí):
      [0051]
      [0052] (2)當(dāng)1彡ρ-α彡m為整數(shù)時(shí);
      [0053] RLCP = 0
      [0054] 對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)α穩(wěn)定分布信號(hào)的p階分?jǐn)?shù)階累積量,當(dāng)取ρ<α,或當(dāng)1彡ρ-α彡m為整數(shù) 時(shí),其P階分?jǐn)?shù)階累積量存在且為零,由于高斯分布是標(biāo)準(zhǔn)α穩(wěn)定分布中當(dāng)α = 2時(shí)的一個(gè)特 例,因此,分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)高斯信號(hào)依然成立,此即為分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)α和高斯噪聲的抑制 條件和抑制方法,由于α噪聲和高斯噪聲的分?jǐn)?shù)階累積量為零,即當(dāng)ρ<α?xí)r,意味著對(duì)這兩 種噪聲的完全抑制,因此,分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)α噪聲和高斯噪聲具有極強(qiáng)的抑制能力;
      [0055] 第四步、基于分?jǐn)?shù)階累積量的電網(wǎng)諧波測(cè)量估計(jì)方法:
      [0056] (1)分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的估計(jì)方法:
      [0057] 當(dāng)隨機(jī)過程x(k)的特征函數(shù)已知時(shí),能夠根據(jù)分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的定義直 接計(jì)算分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量,特征函數(shù)為未知時(shí),利用X(k)的一組可觀測(cè)樣本對(duì)其分 數(shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量進(jìn)行估計(jì),利用分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的轉(zhuǎn)換公式,能夠得到分 數(shù)階累積量的估計(jì),這里以隨機(jī)序列x(k)的2p階分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的估計(jì)進(jìn)行分?jǐn)?shù) 階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的估計(jì)方法;
      [0058] (2)分?jǐn)?shù)階矩的估計(jì):
      [0059] 設(shè)^\17〇^為平穩(wěn)隨機(jī)過程x(t)的一組可觀測(cè)樣本,根據(jù)分?jǐn)?shù)階矩的定義,可得 其2p階分?jǐn)?shù)階矩的估計(jì)為
      [0060]
      [0061]
      [0062]這里N是采樣個(gè)數(shù);
      [0063] (3)分?jǐn)?shù)階累積量的估計(jì):
      [0064]根據(jù)2p階累積量的4 轉(zhuǎn)換公式,有
      [0065]
      [0066] 由于(m)是利用沿22f (7?)和〇⑷]通過W 4 轉(zhuǎn)換公式得到的,因 也是無偏一致估計(jì);采用類似的方法即可得到各種不同分?jǐn)?shù)階次的分?jǐn)?shù)階矩和 分?jǐn)?shù)階累積量的估計(jì);
      [0067] (4)電網(wǎng)電壓、電流的諧波頻率估計(jì)方法:
      [0068]設(shè)電網(wǎng)電壓諧波的信號(hào):
      [0069]
      (2)
      [0070] 式中adPone (-π,π)分別為第i個(gè)諧波信號(hào)的復(fù)幅值和頻率;約是獨(dú)立隨機(jī)變量 并且在[-31,31]區(qū)間服從均勻分布;63是需要測(cè)量的諧波次數(shù);na(k)是標(biāo)準(zhǔn)α對(duì)稱穩(wěn)定分布 (sas),并且特征指數(shù)α已知;ng(k)是零均值有色高斯噪聲,它的譜密度未知;假設(shè)ng(k)和η α (k)相互獨(dú)立;
      [0071] 對(duì)電網(wǎng)電壓諧波信號(hào)x(k),取2ρ(2ρ<α<2)階分?jǐn)?shù)階累積量,由分?jǐn)?shù)階累積量的 標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)1、3、4和定理1,有
      [0072]
      [0073] 在(2)式中,設(shè)1 = 0,1~少-1仏>63),把(2)式改寫成1^\1^維累積量矩陣:
      3)
      [0074] 貝ljXl(k)和x2(k)的2pth階累積量又可以被寫成下式:
      [0075]
      ⑷ 丄
      [0076] 這里由復(fù)指數(shù)泛_組成的kX 1維矢量矩陣,R 辦f =1,2,一,63,其中《1,(〇2,......ω i就是要估計(jì)的頻率,Η是共輒轉(zhuǎn)置矩陣,T是轉(zhuǎn)置矩陣。 ai為電網(wǎng)諧波信號(hào)的幅值;
      [0077]將(4)式寫成矩陣形式:
      [0078]
      (5)
      [0079] 式中F^FiFs,···%]是一個(gè)kX63維矩陣,
      I是一個(gè)實(shí) 對(duì)角矩陣,因?yàn)榧有栽肼晽l件下電網(wǎng)諧波包含63個(gè)諧波信號(hào),并且很容易證明矩陣〃(:2的 秩就是63,對(duì)矩陣^<:,進(jìn)行奇異值分解SVD,并且將奇異值按降序排列,得到(6)式:
      [0080]
      (6)
      [0081] 考慮到矩陣#(:^的秩是63,因此%€:^只有63個(gè)非零奇異值,也就是說:〇1彡〇2 ^ * * · ^ 〇63 > 〇63+1 = * * * = 〇^ = 0
      [0082] 假設(shè):Σ fdiagl^,σ2,…,σ63] (7)
      [0083] 并且將奇異向量矩陣V分解為分塊矩陣¥=[%,%],這里
      [0084] Vl= [vi,V2, ··· ,Vq]
      [0085] V2=[Vq+l,Vq+2,··· ,Vk] (8)
      [0086] 同理,將奇異矢量矩陣U分解為分塊矩陣U= [ΙΛ,U2 ],這里
      [0087] Ui= [ui,U2,…,Uq]
      [0088] U2=[Uq+l,Uq+2,···,Uk] (9)
      [0089] 這樣(6)式就可以被寫成:
      [0090]
      (10)
      [0091] 經(jīng)過上述的分解過程,可以得到:
      [0092] (11)
      [0093] , _ (12)
      [0094] 將(6)式代入(13)式中:
      [0095] FPFhV2 = 0 (13)
      [0096] 因?yàn)镕是共輒轉(zhuǎn)置矩陣,并且P是一個(gè)非零對(duì)角矩陣,所以:
      [0097] FhV2 = 0 (14)
      [0098] 這就意味著矩陣F和矩陣V2是正交的;
      [0099] 假iig樣基于MUSIC算法的諧波頻率可以由(15)式計(jì) 算得到:
      [moo]
      (I.5.)
      [0101 ]以ω為橫軸,使PMUSIC( ω ) =〇的頻率ω廟網(wǎng)諧波信號(hào)的63個(gè)諧波信號(hào)的頻率;
      [0102] (5)基于分?jǐn)?shù)階累積量的電網(wǎng)諧波測(cè)量估計(jì)方法的具體步驟如下:
      [0103] 步驟1:計(jì)算電網(wǎng)電壓、電流諧波信號(hào)的累積量的特征值分解,得到其主特征 值〇ι,σ2,…,σ63和次特征值σ 2;
      [0104] 步驟進(jìn)行(SVD)奇異值分解,利用式(16)計(jì)算MUSIC譜Pmusk( c〇i);
      [0105] 步驟3:找出PmusiKcoD的63個(gè)峰值,他們就是待求頻率ω1;,ω 2, ω3,......ω63的 估計(jì)值,即為各次諧波的頻率;
      [0106] 步驟4:將求得的頻率ω1;,ω2, ω3,......ω 63代入式(4)式中,通過計(jì)算就可以得 到電網(wǎng)電壓、電流各次諧波對(duì)應(yīng)的幅值。
      [0107] 本發(fā)明的有益效果:
      [0108] 1、本發(fā)明提出的分?jǐn)?shù)階累積量相比于高階累積量,分?jǐn)?shù)階累積量解決了高階累積 量沒能解決的包括高斯過程在內(nèi)的任何(〇<α<2)穩(wěn)定分布過程的信號(hào)處理。
      [0109] 2、本發(fā)明提出的分?jǐn)?shù)階累積量是一個(gè)線性算子,而分?jǐn)?shù)階統(tǒng)計(jì)量卻是一個(gè)非線性 算子。
      [0110] 3、本發(fā)明提出的分?jǐn)?shù)階累積量是對(duì)高階累積量的擴(kuò)充和發(fā)展。它將高階累積量的 定義有正整數(shù)域擴(kuò)展到整個(gè)正實(shí)數(shù)域,可以很好地抑制α噪聲。提高了信號(hào)的魯棒性。
      [0111] 4、本發(fā)明首次提出了基于分?jǐn)?shù)階累積量的高諧波電網(wǎng)諧波測(cè)量具有較好的理論 意義和實(shí)用價(jià)值。
      【附圖說明】
      [0112] 圖1為本發(fā)明所述系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)示意圖。
      [0113] 圖2為本發(fā)明所述諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)示意圖。
      [0114] 圖3為本發(fā)明所述諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)程序工作流程圖。
      [0115] 1、電腦2、信號(hào)轉(zhuǎn)接板3、諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)4、電壓互感器
      [0116] 5、電流互感器6、電流電壓轉(zhuǎn)換器7、限幅模塊8、AD采樣模塊
      [0117] 9、SD卡模塊10、微處理器模塊11、按鍵12、顯示屏
      [0118] 13、Zigbee路由或終端14、電網(wǎng)。
      【具體實(shí)施方式】
      [0119] 請(qǐng)參閱圖1、圖2和圖3所示:
      [0120] 本發(fā)明提供的高精度電網(wǎng)諧波測(cè)量系統(tǒng)包括有電腦1、信號(hào)轉(zhuǎn)接板2和一個(gè)或數(shù)個(gè) 諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)3,其中電腦1通過串口線或USB轉(zhuǎn)串口線與信號(hào)轉(zhuǎn)接板2相連,電腦1內(nèi)安裝的 電網(wǎng)諧波監(jiān)測(cè)軟件能夠?qū)崟r(shí)讀取串口傳遞上來的數(shù)據(jù),并分析、處理,然后分項(xiàng)實(shí)時(shí)顯示、 繪制曲線和保存;信號(hào)轉(zhuǎn)接板2上安裝有Zigbee協(xié)調(diào)器、信號(hào)轉(zhuǎn)接芯片和DB9接口,其中 Zigbee協(xié)調(diào)器是整個(gè)Zigbee網(wǎng)絡(luò)的總控制器,用于給網(wǎng)絡(luò)中的Zigbee路由或終端分配地 址、協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)傳輸路徑,并將各諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)3傳遞上來的數(shù)據(jù)匯總再通過串口發(fā)送給電 腦。
      [0121 ]電腦1為帶有DB9接口或USB接口并且能夠運(yùn)行電網(wǎng)諧波監(jiān)測(cè)軟件的臺(tái)式電腦、筆 記本或工控機(jī)。
      [0122] 諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)3包括有電壓互感器4、電流互感器5、電流電壓轉(zhuǎn)換器6、限幅模塊7、 AD采樣模塊8、SD卡模塊9、微處理器模塊10、按鍵11、顯示屏12和Zigbee路由或終端13,其中 電壓互感器4的一次側(cè)接電網(wǎng)14,二次側(cè)輸出電壓經(jīng)過限幅模塊7后進(jìn)入AD采樣模塊8,二次 側(cè)輸出電壓的最大值小于AD米樣模塊8的量程;電流互感器5的一次側(cè)接電網(wǎng)14,二次側(cè)輸 出電流經(jīng)過電流電壓轉(zhuǎn)換器6轉(zhuǎn)換為電壓信號(hào)后,再經(jīng)過限幅模塊7進(jìn)入AD采樣模塊8,轉(zhuǎn)換 后的電壓信號(hào)的最大值小于AD米樣模塊8的量程;電流電壓轉(zhuǎn)換器6用于將電流互感器5輸 出的電流信號(hào)轉(zhuǎn)換為AD采樣模塊8可測(cè)量的電壓信號(hào),限幅模塊7由雙向穩(wěn)壓管構(gòu)成,其箝 位電壓小于AD米樣模塊8的量程但高于電壓互感器4的輸出電壓和電流電壓轉(zhuǎn)換器6的輸出 電壓;AD采樣模塊8包括AD采樣芯片及其外圍電路,AD采樣芯片與微處理器模塊10相連,由 微處理器模塊10提供時(shí)鐘,并通過并口線將數(shù)據(jù)傳遞給微處理器模塊10;微處理器模塊10 由微處理器及其外圍電路組成,其中微處理器為STM32F4系列芯片,外圍電路構(gòu)成其系統(tǒng); SD卡模塊9由SD卡槽和電容電阻組成,與微處理器模塊10通過SPI總線連接,用于存儲(chǔ)測(cè)量 數(shù)據(jù)和諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)設(shè)置;按鍵11連接到微處理器模塊10的10端口上,用于諧波測(cè) 量節(jié)點(diǎn)3的設(shè)置和現(xiàn)場(chǎng)查詢測(cè)量結(jié)果;顯示屏12為LCD液晶顯示屏與微處理器模塊10相連 接,用于顯示系統(tǒng)狀態(tài)和測(cè)量結(jié)果;Zigbee路由或終端13為Zigbee路由器模塊或Zigbee終 端模塊,與微處理器模塊10通過串行總線相連,實(shí)現(xiàn)諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)3與Zigbee協(xié)調(diào)器及電網(wǎng) 諧波監(jiān)測(cè)軟件的數(shù)據(jù)傳遞。
      [0123] 信號(hào)轉(zhuǎn)接芯片為MAX232系列芯片或同等功能的芯片,輸入端連接Zigbee協(xié)調(diào)器, 用于接收TTL電平的串口數(shù)據(jù),輸出端接DB9接口,用于輸出電腦可識(shí)別的RS232電平的串行 數(shù)據(jù)。
      [0124] 本發(fā)明提供的高精度電網(wǎng)諧波測(cè)量方法,其方法如下所述:
      [0125] 步驟一、用串口線或USB轉(zhuǎn)串口線將電腦1與信號(hào)轉(zhuǎn)接板2相連,接通信號(hào)轉(zhuǎn)接板2 的電源,打開電網(wǎng)諧波監(jiān)測(cè)軟件;將諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)3接入待測(cè)電網(wǎng)14中,如有多個(gè)待測(cè)量點(diǎn), 可在每個(gè)待測(cè)點(diǎn)上分別連接一個(gè)諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)3,接通各諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)3的電源,此時(shí)信號(hào) 轉(zhuǎn)接板2上的Zigbee協(xié)調(diào)器會(huì)為每個(gè)諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)3上的Zigbee路由和終端分配地址,以組 成Zigbee網(wǎng)絡(luò);
      [0126] 步驟二、諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)3的電源接通后,諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)3上的微處理器模塊10開始 工作,其先對(duì)各模塊進(jìn)行初始化,然后讀取SD卡模塊9上的節(jié)點(diǎn)配置信息,并對(duì)諧波測(cè)量節(jié) 點(diǎn)3相關(guān)參數(shù)進(jìn)行配置;
      [0127] 步驟三、諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)3上的電壓互感器4和電流互感器5開始工作,并將電網(wǎng)14的 電壓、電流轉(zhuǎn)化為AD米樣模塊8可米集的電壓信號(hào),微處理器模塊10中的微處理器驅(qū)動(dòng)AD米 樣模塊8對(duì)這些電壓信號(hào)進(jìn)行采樣并保存在內(nèi)存中;
      [0128] 步驟四、微處理器模塊10中的微處理器將電網(wǎng)14電壓、電流對(duì)應(yīng)的數(shù)字信號(hào)從步 驟三所述的特定的內(nèi)存中讀取出來,并用基于分?jǐn)?shù)階累積量的諧波測(cè)量方法分別計(jì)算出電 網(wǎng)14電壓、電流的基波和1-63次的諧波;
      [0129] 步驟五、微處理器模塊10中的微處理器根據(jù)SD卡模塊9上的節(jié)點(diǎn)配置信息將對(duì)應(yīng) 的數(shù)據(jù)送至顯示屏12進(jìn)行顯示,如果SD卡模塊9上的節(jié)點(diǎn)配置信息是要求關(guān)閉顯示屏的,則 本步不執(zhí)行;
      [0130] 步驟六、微處理器模塊10中的微處理器將所測(cè)的電網(wǎng)14電壓、電流的基波和1-63 次的諧波數(shù)據(jù)打包按測(cè)量時(shí)間順序存儲(chǔ)在SD卡模塊9上,并加上節(jié)點(diǎn)編號(hào)和CRC校驗(yàn)碼通過 Zigbee網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到電腦1中,電網(wǎng)諧波監(jiān)測(cè)軟件上通過后臺(tái)的數(shù)據(jù)處理將這些數(shù)據(jù)解析出 來并顯示在對(duì)應(yīng)的窗口上,同時(shí)也會(huì)將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行保存;
      [0131] 步驟七、重復(fù)步驟三到步驟六,如此循環(huán)得到各諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)3處電網(wǎng)14電壓和電 流的基波和各次的諧波。
      [0132] 步驟四中所述的基于分?jǐn)?shù)階累積量的諧波測(cè)量方法,其具體方法如下:
      [0133] 第一步、分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量函數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)的確定:
      [0134] (1)分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量函數(shù)的確定:
      [0135] 設(shè)Φ(?!)為隨機(jī)變量X的特征函數(shù),有
      [0136] 1
      [0138] 式中
      為左Riemann-Liouville分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù),0<ρ<1,k為任意整數(shù),稱m kp 和RlCkt^別為隨機(jī)變量X的分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量,分?jǐn)?shù)階累積量1^ 15吔可記SRlCUmkp (·);
      [0139] (2)分?jǐn)?shù)階累積量標(biāo)準(zhǔn)的確定:
      [0140]確定分?jǐn)?shù)階累積量標(biāo)準(zhǔn)如下:
      [0141 ] 標(biāo)準(zhǔn)1:設(shè)ai,a2,…,ak為常數(shù),X(k) = [χι,Χ2,…,xk]為隨機(jī)變量,貝1J
      [0142]
      [0143] 式中:kp = pi+p2+…+pk
      [0144] 標(biāo)準(zhǔn)2:分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)其自變量是對(duì)稱的,或者說它們的量值與自變量的順序無 關(guān),即
      [0145]
      [0146] 其中,^,^,…,辻是^^'少的一個(gè)排列;
      [0147] 標(biāo)準(zhǔn)3:若k個(gè)隨機(jī)變量{Xl}的一個(gè)子集與其它部分獨(dú)立,則
      [0148]
      [0149] 標(biāo)準(zhǔn)4:如果隨機(jī)變量集[Χ1,χ2,…,xk]和[yi,y2,…,yk]是獨(dú)立的,則有
      [0150]
      [0151] 標(biāo)準(zhǔn)5:對(duì)于2p階分?jǐn)?shù)階累積量%(^(1),當(dāng)τ = 0時(shí),有最大值,即
      [0152] RLCkp(i)|^RLCkp(0)
      [0153] 第二步、分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的轉(zhuǎn)換公式:
      [0154]
      [0155]
      [0156] 式中:^是〗中的元素經(jīng)過劃分組合而生成的新元素的集合,q表示h中所含劃分的 個(gè)數(shù),4表示Ιι中的第k劃分,LtA = 7 4應(yīng)依次取為1,2,…,k,k為隨機(jī)變量的個(gè)數(shù),f表 示對(duì)所有Ιι對(duì)應(yīng)的集合所確定的函數(shù)求和;
      [0157] 第三步、分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)α噪聲和高斯噪聲的抑制能力和抑制方法:
      [0158] α穩(wěn)定分布是一種廣義高斯分布,標(biāo)準(zhǔn)α穩(wěn)定分布的特征函數(shù)為:
      [0159] Φ (u) =exp{_ γ I u Iα}
      [0160] 式中:參數(shù)γ >0稱為分散系數(shù);參數(shù)ae (0,2]稱為特征指數(shù),當(dāng)特征指數(shù)α = 2時(shí), a穩(wěn)定分布退化為高斯分布;
      [0161] 關(guān)于分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)a噪聲和高斯噪聲的抑制能力和抑制方法,有如下定理:
      [0162] 定理1:設(shè)標(biāo)準(zhǔn)a穩(wěn)定分布的特征函數(shù)如上式所示,令m為大于或等于p的最小正整 數(shù),則當(dāng)P>〇且a>〇時(shí),標(biāo)準(zhǔn)a穩(wěn)定分布的P階分?jǐn)?shù)階累積量為:
      [0163] (1)當(dāng)a-p不為整數(shù)時(shí):
      [0164]
      [0165] (2)當(dāng)1彡p-a彡m為整數(shù)時(shí);
      [0166] RLCP = 0
      [0167] 對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)a穩(wěn)定分布信號(hào)的p階分?jǐn)?shù)階累積量,當(dāng)取p<a,或當(dāng)1彡p-a彡m為整數(shù) 時(shí),其P階分?jǐn)?shù)階累積量存在且為零,由于高斯分布是標(biāo)準(zhǔn)a穩(wěn)定分布中當(dāng)a = 2時(shí)的一個(gè)特 例,因此,分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)高斯信號(hào)依然成立,此即為分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)a和高斯噪聲的抑制 條件和抑制方法,由于a噪聲和高斯噪聲的分?jǐn)?shù)階累積量為零,即當(dāng)p<a時(shí),意味著對(duì)這兩 種噪聲的完全抑制,因此,分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)a噪聲和高斯噪聲具有極強(qiáng)的抑制能力;
      [0168] 第四步、基于分?jǐn)?shù)階累積量的電網(wǎng)諧波測(cè)量估計(jì)方法:
      [0169] (1)分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的估計(jì)方法:
      [0170] 當(dāng)隨即過程x(k)的特征函數(shù)已知時(shí),能夠根據(jù)分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的定義直 接計(jì)算分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量,特征函數(shù)為未知時(shí),利用X(k)的一組可觀測(cè)樣本對(duì)其分 數(shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量進(jìn)行估計(jì),利用分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的轉(zhuǎn)換公式,能夠得到分 數(shù)階累積量的估計(jì),這里以隨機(jī)序列x(k)的2p階分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的估計(jì)進(jìn)行分?jǐn)?shù) 階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的估計(jì)方法;
      [0171] (2)分?jǐn)?shù)階矩的估計(jì):
      [0172] 設(shè)
      平穩(wěn)隨機(jī)過程x(t)的一組可觀測(cè)樣本,根據(jù)分?jǐn)?shù)階矩的定義,可得 其2p階分?jǐn)?shù)階矩的估計(jì)為
      [0175] 這里N是采樣個(gè)數(shù);[0176] (3)分?jǐn)?shù)階累積量的估計(jì):
      [0173]
      [0174]
      [0177] 根據(jù)2p階累積量的^ 轉(zhuǎn)換公式,有
      [0178]
      [0179]由于
      丨是利用-
      一 」通過mg->轉(zhuǎn)換公式 得到的,因此也是無偏一致估計(jì);采用類似的方法即可得到各種不同分?jǐn)?shù)階次 的分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的估計(jì);
      [0180] (4)電網(wǎng)14電壓、電流的諧波頻率估計(jì)方法:
      [0181] 設(shè)電網(wǎng)14電壓諧波的信號(hào):
      [0182] 一
      _ (1)
      [0183] 式中(-π,π)分別為第i個(gè)諧波信號(hào)的復(fù)幅值和頻率;轉(zhuǎn)是獨(dú)立隨機(jī)變量 并且在[-31,31]區(qū)間服從均勻分布;63是需要測(cè)量的諧波次數(shù);n a(k)是標(biāo)準(zhǔn)α對(duì)稱穩(wěn)定分布 (sas),并且特征指數(shù)α已知;ng(k)是零均值有色高斯噪聲,它的譜密度未知;假設(shè)n g(k)和ηα (k)相互獨(dú)立;
      [0184] 對(duì)電網(wǎng)14電壓諧波信號(hào)x(k),取2ρ(2ρ<α<2)階分?jǐn)?shù)階累積量,由分?jǐn)?shù)階累積量 的標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)1、3、4和定理1,有
      [0185]
      [0186] 在(2)式中,設(shè)τ = 0,1···,k_l(k>63),把(2)式改寫成kXk維累積量矩陣:
      [0187] 貝ljX1(k)和X2(k)的2pth階累積量又可以被寫成下式:
      [0188]
      (4)
      [0189] 這里h是由復(fù)指數(shù)組成的kXl維矢量矩陣
      1 = 1,2,一,63,其中《1,《2,......ω i就是要估計(jì)的頻率,Η是共輒轉(zhuǎn)置矩陣,T是轉(zhuǎn)置矩 陣。ai為電網(wǎng)諧波信號(hào)的幅值;
      [0190] 將(4)式寫成矩陣形式: 「01911
      (5)
      [0192] 式中?=舊^2,"_^(1]是一個(gè)1^63維矩陣
      是一個(gè) 實(shí)對(duì)角矩陣,因?yàn)榧有栽肼晽l件下電網(wǎng)諧波包含63個(gè)諧波信號(hào),并且很容易證明矩陣 的秩就是63,對(duì)矩陣進(jìn)行奇異值分解SVD,并且將奇異值按降序排列,得到 (6)式:
      [0193]
      (6)
      [0194] 考慮到矩陣M C^f的秩是63,因此WCg只有63個(gè)非零奇異值,也就是說:〇1彡 〇2 ^ · · · ^ 〇63 > 〇63+1 = · · · = 〇k = 0
      [0195] 假設(shè):Σ fdiaglioi,〇2,…,σ63] (7)
      [0196] 并且將奇異向量矩陣V分解為分塊矩陣V= [W,V2],這里
      [0197] Vi= [vi,V2, ··· ,Vq]
      [0198] V2=[Vq+l,Vq+2,··· ,Vk] (8)
      [0199] 同理,將奇異矢量矩陣U分解為分塊矩陣U= [Ui,U2],這里
      [0200] Ui= [ui,U2, ··· ,Uq]
      [0201] U2=[uq+l,Uq+2,··· ,Uk] (9)
      [0202] 這樣(6)式就可以被寫成:
      [0203]
      (10)
      [0204] 經(jīng)過上述的分解過程,可以得到:
      [0205] (11)
      [0206] (12)
      [0207] 將(6)式代入(13)式中:
      [0208] FPFhV2 = 0 (13)
      [0209] 因?yàn)镕是共輒轉(zhuǎn)置矩陣,并且P是一個(gè)非零對(duì)角矩陣,所以:
      [0210] FhV2 = 0 (14)
      [0211]這就意味著矩陣F和矩陣V2是正交的;
      [0212] 假設(shè)F = [U-,…,這樣基于MUSIC^法的諧波頻率可以由(15)式 計(jì)算得到:
      [0213]
      (描
      [0214]以ω為橫軸,使PMUSIC( ω ) =〇的頻率ω廟網(wǎng)諧波信號(hào)的63個(gè)諧波信號(hào)的頻率;
      [0215] (5)基于分?jǐn)?shù)階累積量的電網(wǎng)14諧波測(cè)量估計(jì)方法的具體步驟如下:
      [0216] 步驟1:計(jì)算電網(wǎng)14電壓、電流諧波信號(hào)的累積量的特征值分解,得到其主特 征值σι,〇2,…,σ 63和次特征值σ2;
      [0217] 步驟2:對(duì)1 進(jìn)行(SVD)奇異值分解,利用式(16)計(jì)算MUSIC譜Pmusk( ω i);
      [0218] 步驟3:找出PMUSIC(c〇i)的63個(gè)峰值,他們就是待求頻率ω1;,ω2, ω3,......ω63的 估計(jì)值,即為各次諧波的頻率;
      [0219] 步驟4:將求得的頻率ω1;,ω2, ω3,......ω 63代入式(4)式中,通過計(jì)算就可以得 到電網(wǎng)14電壓、電流各次諧波對(duì)應(yīng)的幅值。
      【主權(quán)項(xiàng)】
      1. 一種高精度電網(wǎng)諧波測(cè)量系統(tǒng),其特征在于:包括有電腦、信號(hào)轉(zhuǎn)接板和一個(gè)或數(shù)個(gè) 諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn),其中電腦通過串口線或USB轉(zhuǎn)串口線與信號(hào)轉(zhuǎn)接板相連,電腦內(nèi)安裝的電網(wǎng) 諧波監(jiān)測(cè)軟件能夠?qū)崟r(shí)讀取串口傳遞上來的數(shù)據(jù),并分析、處理,然后分項(xiàng)實(shí)時(shí)顯示、繪制 曲線和保存;信號(hào)轉(zhuǎn)接板上安裝有Zigbee協(xié)調(diào)器、信號(hào)轉(zhuǎn)接忍片和DB9接口,其中Zigbee協(xié) 調(diào)器是整個(gè)Zigbee網(wǎng)絡(luò)的總控制器,用于給網(wǎng)絡(luò)中的Zigbee路由或終端分配地址、協(xié)調(diào)數(shù) 據(jù)傳輸路徑,并將各諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)傳遞上來的數(shù)據(jù)匯總再通過串口發(fā)送給電腦。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高精度電網(wǎng)諧波測(cè)量系統(tǒng),其特征在于:所述的電腦為帶 有DB9接口或USB接口并且能夠運(yùn)行電網(wǎng)諧波監(jiān)測(cè)軟件的臺(tái)式電腦、筆記本或工控機(jī)。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高精度電網(wǎng)諧波測(cè)量系統(tǒng),其特征在于:所述的諧波測(cè)量 節(jié)點(diǎn)包括有電壓互感器、電流互感器、電流電壓轉(zhuǎn)換器、限幅模塊、AD采樣模塊、SD卡模塊、 微處理器模塊、按鍵、顯示屏和Zigbee路由或終端,其中電壓互感器的一次側(cè)接電網(wǎng),二次 側(cè)輸出電壓經(jīng)過限幅模塊后進(jìn)入AD采樣模塊,二次側(cè)輸出電壓的最大值小于AD采樣模塊的 量程;電流互感器的一次側(cè)接電網(wǎng),二次側(cè)輸出電流經(jīng)過電流電壓轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換為電壓信號(hào) 后,再經(jīng)過限幅模塊進(jìn)入AD采樣模塊,轉(zhuǎn)換后的電壓信號(hào)的最大值小于AD采樣模塊的量程; 電流電壓轉(zhuǎn)換器用于將電流互感器輸出的電流信號(hào)轉(zhuǎn)換為AD采樣模塊可測(cè)量的電壓信號(hào), 限幅模塊由雙向穩(wěn)壓管構(gòu)成,其巧位電壓小于AD采樣模塊的量程但高于電壓互感器的輸出 電壓和電流電壓轉(zhuǎn)換器的輸出電壓;AD采樣模塊包括AD采樣忍片及其外圍電路,AD采樣忍 片與微處理器模塊相連,由微處理器模塊提供時(shí)鐘,并通過并口線將數(shù)據(jù)傳遞給微處理器 模塊;微處理器模塊由微處理器及其外圍電路組成,其中微處理器為STM32F4系列忍片,外 圍電路構(gòu)成其系統(tǒng);SD卡模塊由SD卡槽和電容電阻組成,與微處理器模塊通過SPI總線連 接,用于存儲(chǔ)測(cè)量數(shù)據(jù)和諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)設(shè)置;按鍵連接到微處理器模塊的10端口上, 用于諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)的設(shè)置和現(xiàn)場(chǎng)查詢測(cè)量結(jié)果;顯示屏為LCD液晶顯示屏與微處理器模塊 相連接,用于顯不系統(tǒng)狀態(tài)和測(cè)重結(jié)果;Zigbee路由或終?而為Zigbee路由器板塊或Zigbee 終端模塊,與微處理器模塊通過串行總線相連,實(shí)現(xiàn)諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)與Zigbee協(xié)調(diào)器及電網(wǎng) 諧波監(jiān)測(cè)軟件的數(shù)據(jù)傳遞。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高精度電網(wǎng)諧波測(cè)量系統(tǒng),其特征在于:所述的信號(hào)轉(zhuǎn)接 忍片為MAX232系列忍片或同等功能的忍片,輸入端連接Zigbee協(xié)調(diào)器,用于接收TTL電平的 串口數(shù)據(jù),輸出端接DB9接口,用于輸出電腦可識(shí)別的RS232電平的串行數(shù)據(jù)。5. -種高精度電網(wǎng)諧波測(cè)量方法,其特征在于:其方法如下所述: 步驟一、用串口線或USB轉(zhuǎn)串口線將電腦與信號(hào)轉(zhuǎn)接板相連,接通信號(hào)轉(zhuǎn)接板的電源, 打開電網(wǎng)諧波監(jiān)測(cè)軟件;將諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)接入待測(cè)電網(wǎng)中,如有多個(gè)待測(cè)量點(diǎn),可在每個(gè)待 測(cè)點(diǎn)上分別連接一個(gè)諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn),接通各諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)的電源,此時(shí)信號(hào)轉(zhuǎn)接板上的 Zigbee協(xié)調(diào)器會(huì)為每個(gè)諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)上的Zigbee路由和終端分配地址,W組成Zigbee網(wǎng) 絡(luò); 步驟二、諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)的電源接通后,諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)上的微處理器模塊開始工作,其先 對(duì)各模塊進(jìn)行初始化,然后讀取SD卡模塊上的節(jié)點(diǎn)配置信息,并對(duì)諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)相關(guān)參數(shù) 進(jìn)行配置; 步驟Ξ、諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)上的電壓互感器和電流互感器開始工作,并將電網(wǎng)的電壓、電流 轉(zhuǎn)化為AD采樣模塊可采集的電壓信號(hào),微處理器模塊中的微處理器驅(qū)動(dòng)AD采樣模塊對(duì)運(yùn)些 電壓信號(hào)進(jìn)行采樣并保存在內(nèi)存中; 步驟四、微處理器模塊中的微處理器將電網(wǎng)電壓、電流對(duì)應(yīng)的數(shù)字信號(hào)從步驟Ξ所述 的特定的內(nèi)存中讀取出來,并用基于分?jǐn)?shù)階累積量的諧波測(cè)量方法分別計(jì)算出電網(wǎng)電壓、 電流的基波和1-63次的諧波; 步驟五、微處理器模塊中的微處理器根據(jù)SD卡模塊上的節(jié)點(diǎn)配置信息將對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)送 至顯示屏進(jìn)行顯示,如果SD卡模塊上的節(jié)點(diǎn)配置信息是要求關(guān)閉顯示屏的,則本步不執(zhí)行; 步驟六、微處理器模塊中的微處理器將所測(cè)的電網(wǎng)電壓、電流的基波和1-63次的諧波 數(shù)據(jù)打包按測(cè)量時(shí)間順序存儲(chǔ)在SD卡模塊上,并加上節(jié)點(diǎn)編號(hào)和CRC校驗(yàn)碼通過Zigbee網(wǎng) 絡(luò)發(fā)送到電腦中,電網(wǎng)諧波監(jiān)測(cè)軟件上通過后臺(tái)的數(shù)據(jù)處理將運(yùn)些數(shù)據(jù)解析出來并顯示在 對(duì)應(yīng)的窗口上,同時(shí)也會(huì)將運(yùn)些數(shù)據(jù)進(jìn)行保存; 步驟屯、重復(fù)步驟Ξ到步驟六,如此循環(huán)得到各諧波測(cè)量節(jié)點(diǎn)處電網(wǎng)電壓和電流的基 波和各次的諧波。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種高精度電網(wǎng)諧波測(cè)量方法,其特征在于:步驟四中所述的 基于分?jǐn)?shù)階累積量的諧波測(cè)量方法,其具體方法如下: 第一步、分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量函數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)的確定: (1) 分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量函數(shù)的確定: 設(shè)Φ (U)為隨機(jī)變量X的特征函數(shù),有式中為左Riemann-Liouville分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù),0<p《l,k為任意整數(shù),稱mkp和KLckp 分別為隨機(jī)變量X的分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量,分?jǐn)?shù)階累積量K吃kp也可記為KLcumkP(.); (2) 分?jǐn)?shù)階累積量標(biāo)準(zhǔn)的確定: 確定分?jǐn)?shù)階累積量標(biāo)準(zhǔn)如下: 標(biāo)準(zhǔn)1:設(shè)日1,日2,…,ak為常數(shù),X化)=[xi,X2,…,xk]為隨機(jī)變量,則標(biāo)準(zhǔn)2:分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)其自變量是對(duì)稱的,或者說它們的量值與自變量的順序無關(guān), 即其中,ii,i2,…,ik是1,2,…,k的任意一個(gè)排列; 標(biāo)準(zhǔn)3:若k個(gè)隨機(jī)變量{xi}的一個(gè)子集與其它部分獨(dú)立,貝U標(biāo)準(zhǔn)4:如果隨機(jī)變量集[xi,x2,…,xk巧日[yi,y2,…,yk]是獨(dú)立的,卯J有標(biāo)準(zhǔn)5:對(duì)于化階分?jǐn)?shù)階累積量K吃kp(T),當(dāng)τ = 〇時(shí),有最大值,gp 化CkP(T) I《化ckP(O) 第二步、分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的轉(zhuǎn)換公式:式中:II是I中的元素經(jīng)過劃分組合而生成的新元素的集合,q表示II中所含劃分的個(gè) 數(shù),與t表示11中的第k劃分,Iq應(yīng)依次取為1,2,…,k,k為隨機(jī)變量的個(gè)數(shù),Σ表 示對(duì)所有Ii對(duì)應(yīng)的集合所確定的函數(shù)求和; 第Ξ步、分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)α噪聲和高斯噪聲的抑制能力和抑制方法: α穩(wěn)定分布是一種廣義高斯分布,標(biāo)準(zhǔn)α穩(wěn)定分布的特征函數(shù)為: 巫(U) = e邱{- γ IU I 式中:參數(shù)丫 >0稱為分散系數(shù);參數(shù)ae(0,2]稱為特征指數(shù),當(dāng)特征指數(shù)α = 2時(shí),α穩(wěn) 定分布退化為高斯分布; 關(guān)于分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)α噪聲和高斯噪聲的抑制能力和抑制方法,有如下定理: 定理1:設(shè)標(biāo)準(zhǔn)α穩(wěn)定分布的特征函數(shù)如上式所示,令m為大于或等于Ρ的最小正整數(shù),貝U 當(dāng)P > 0且α > 0時(shí),標(biāo)準(zhǔn)α穩(wěn)定分布的P階分?jǐn)?shù)階累積量為: (1) 當(dāng)α-ρ不為整數(shù)時(shí):(2) 當(dāng)為整數(shù)時(shí); 化 CP = 0 對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)α穩(wěn)定分布信號(hào)的P階分?jǐn)?shù)階累積量,當(dāng)取Ρ<α,或當(dāng)為整數(shù)時(shí),其p 階分?jǐn)?shù)階累積量存在且為零,由于高斯分布是標(biāo)準(zhǔn)α穩(wěn)定分布中當(dāng)α = 2時(shí)的一個(gè)特例,因 此,分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)高斯信號(hào)依然成立,此即為分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)α和高斯噪聲的抑制條件和 抑制方法,由于α噪聲和高斯噪聲的分?jǐn)?shù)階累積量為零,即當(dāng)ρ<α?xí)r,意味著對(duì)運(yùn)兩種噪聲 的完全抑制,因此,分?jǐn)?shù)階累積量對(duì)α噪聲和高斯噪聲具有極強(qiáng)的抑制能力; 第四步、基于分?jǐn)?shù)階累積量的電網(wǎng)諧波測(cè)量估計(jì)方法: (1) 分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的估計(jì)方法: 當(dāng)隨機(jī)過程X化)的特征函數(shù)已知時(shí),能夠根據(jù)分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的定義直接計(jì) 算分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量,特征函數(shù)為未知時(shí),利用X化)的一組可觀測(cè)樣本對(duì)其分?jǐn)?shù)階 矩和分?jǐn)?shù)階累積量進(jìn)行估計(jì),利用分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的轉(zhuǎn)換公式,能夠得到分?jǐn)?shù)階 累積量的估計(jì),運(yùn)里W隨機(jī)序列X化)的化階分?jǐn)?shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的估計(jì)進(jìn)行分?jǐn)?shù)階矩 和分?jǐn)?shù)階累積量的估計(jì)方法; (2) 分?jǐn)?shù)階矩的估計(jì): 設(shè)為平穩(wěn)隨機(jī)過程x(t)的一組可觀測(cè)樣本,根據(jù)分?jǐn)?shù)階矩的定義,可得其禮階 分?jǐn)?shù)階矩的估計(jì)為運(yùn)里N是采樣個(gè)數(shù); (3) 分?jǐn)?shù)階累積量的估計(jì):由于'轉(zhuǎn)換公式得到 的,因此iw;)也是無偏一致估計(jì);采用類似的方法即可得到各種不同分?jǐn)?shù)階次的分 數(shù)階矩和分?jǐn)?shù)階累積量的估計(jì); (4) 電網(wǎng)電壓、電流的諧波頻率估計(jì)方法: 設(shè)電網(wǎng)電壓諧波的信號(hào):式中ai和ωιΕ (-31,31)分別為第i個(gè)諧波信號(hào)的復(fù)幅值和頻率;巧是獨(dú)立隨機(jī)變量并且 在[-31,31]區(qū)間服從均勻分布;63是需要測(cè)量的諧波次數(shù);na(k)是標(biāo)準(zhǔn)α對(duì)稱穩(wěn)定分布 (sas),并且特征指數(shù)α已知;ng化)是零均值有色高斯噪聲,它的譜密度未知;假設(shè)ng化)和ηα (k)相互獨(dú)立; 對(duì)電網(wǎng)電壓諧波信號(hào)X化),取化(2ρ<α《2)階分?jǐn)?shù)階累積量,由分?jǐn)?shù)階累積量的標(biāo)準(zhǔn) 函數(shù)1、3、4和定理1,有運(yùn)里Fi是由復(fù)指數(shù)e'?組成的kXl維矢量矩陣:1 = 1,2,…,63,其中ωι,《2,......ω 1就是要估計(jì)的頻率,Η是共輛轉(zhuǎn)置矩陣,Τ是轉(zhuǎn)置矩 陣,山為電網(wǎng)諧波信號(hào)的幅值; 將(4)式寫成矩陣形式:(巧 式中F=[Fl,F(xiàn)2,…,F(xiàn)q]是一個(gè)kX63維矩陣:是一個(gè)實(shí)對(duì) 角矩陣,因?yàn)榧有栽肼晽l件下電網(wǎng)諧波包含63個(gè)諧波信號(hào),并且很容易證明矩陣的 秩就是63,對(duì)矩陣進(jìn)行奇異值分解SVD,并且將奇異值按降序排列,得到(6)式:傲 考慮到矩陣的秩是63,因此。只有63個(gè)非零奇異值,也就是說 曰63>日63+1二…二曰k二ο 假設(shè):Si = diag[〇i,。2^..,。63] (7) 并且將奇異向量矩陣V分解為分塊矩陣V = [Vi,V2 ],運(yùn)里 Vl=[vi,V2,··· ,Vq] V2=[Vq+l,Vq+2,---,Vk] (8) 同理,將奇異矢量矩陣U分解為分塊矩陣U=[Ul,化],運(yùn)里 Ul=[山,U2,···,Uq] 化二[Uq+l,Uq+2, ... ,Uk] (9) 運(yùn)樣(6)式就可W被寫成:將(6)式代入(13)式中: FPF^V2 = 0 (13) 因?yàn)镕是共輛轉(zhuǎn)置矩陣,并且P是一個(gè)非零對(duì)角矩陣,所 F^V2 = 0 (14) 運(yùn)就意味著矩陣F和矩陣V2是正交的; 假設(shè)運(yùn)樣基于MUSIC算法的諧波頻率可W由(15)式計(jì)算 得到:(城 W ω為橫軸,使Pmusic( ω ) = 0的頻率ω i電網(wǎng)諧波信號(hào)的63個(gè)諧波信號(hào)的頻率; (5)基于分?jǐn)?shù)階累積量的電網(wǎng)諧波測(cè)量估計(jì)方法的具體步驟如下: 步驟1:計(jì)算電網(wǎng)電壓、電流諧波信號(hào)的w-Cif累積量的特征值分解,得到其主特征值01, 〇2 , · · ·,化3和次特征值; 步驟2:對(duì)?'進(jìn)行(SVD)奇異值分解,利用式(16)計(jì)算MUSI幻普Pmusic(Wi); 步驟3:找出Pmusic( ω〇的63個(gè)峰值,他們就是待求頻率ωι,,〇3,......ω日3的估計(jì) 值,即為各次諧波的頻率; 步驟4:將求得的頻率ωι,,ω2,ω3.......ω 63代入式(4)式中,通過計(jì)算就可W得到電 網(wǎng)電壓、電流各次諧波對(duì)應(yīng)的幅值。
      【文檔編號(hào)】G01R23/16GK105974196SQ201610416541
      【公開日】2016年9月28日
      【申請(qǐng)日】2016年6月14日
      【發(fā)明人】石屹然, 梁亮, 李旭晨, 石要武, 高偉, 王猛
      【申請(qǐng)人】吉林大學(xué)
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