電力系統(tǒng)諧波檢測(cè)方法分析綜述目錄TOC\o"1-2"\h\u30042電力系統(tǒng)諧波檢測(cè)方法分析綜述 113731.1模擬濾波器檢測(cè)法 1216961.2基于瞬時(shí)無(wú)功功率理論的諧波檢測(cè)法 1149171.3基于變換域分析理論的諧波檢測(cè)法 2227511.4基于自適應(yīng)噪聲消除理論的諧波檢測(cè)法 3289321.5基于小波變換的諧波檢測(cè)法 3267321.6基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波檢測(cè)法 41.1模擬濾波器檢測(cè)法早期的諧波檢測(cè)法是基于頻域理論建立的，采用模擬濾波器進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，將基波電流分量濾除得到諧波分量，或采用帶通濾波器得到基波分量再與被檢測(cè)電流相減得到諧波分量，經(jīng)放大后輸送至并行聯(lián)結(jié)的帶通濾波器，濾波器的中心頻率是確定的，一般為工頻的整數(shù)倍，且濾波器按頻率順次排列，該檢測(cè)方法的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)電路簡(jiǎn)單、輸出阻抗低、成本低且易控制，但也存在一些明顯的缺陷，如實(shí)現(xiàn)電路的濾波中心頻率對(duì)元件參數(shù)敏感、受外界影響大，不易獲取理想的幅頻特性和相頻特性，一組濾波電路只能夠檢測(cè)某個(gè)頻率的諧波，準(zhǔn)確度較低等[13]，隨著對(duì)諧波檢測(cè)的要求愈發(fā)嚴(yán)格和電力電子技術(shù)的不斷精進(jìn)，該方法目前使用已經(jīng)很少。1.2基于瞬時(shí)無(wú)功功率理論的諧波檢測(cè)法瞬時(shí)無(wú)功功率理論最早由日本學(xué)者赤木泰文（H.Akagi）于1983年提出，該理論與傳統(tǒng)的以平均值為基礎(chǔ)的功率定義不同，此后該理論不斷被研究并逐漸被完善。最初提出了p-q理論，定義了瞬時(shí)有功功率p、瞬時(shí)無(wú)功功率q等瞬時(shí)功率量，其主要的一點(diǎn)不足就是未對(duì)有關(guān)的電流量進(jìn)行定義，而后又相繼改進(jìn)并提出了ip-iq法和d-q法。p-q法諧波檢測(cè)是一種最基本的方式，適用于對(duì)稱、無(wú)畸變的三相三線制電力系統(tǒng)，若電網(wǎng)中存在畸變、非線性負(fù)載或三相不對(duì)稱負(fù)載時(shí)，使用該方法后結(jié)果會(huì)有很大的偏差；ip-iq法諧波檢測(cè)較于p-q法有一定的改善，能夠適用于電網(wǎng)電壓存在畸變的情況且有較好的檢測(cè)準(zhǔn)確性，但在用于不對(duì)稱的電壓檢測(cè)時(shí)其檢測(cè)性能將有所影響；d-q法諧波檢測(cè)是基于旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)變換思想上改進(jìn)的方法，能夠適用于不對(duì)稱和電壓存在畸變的情況，檢測(cè)性能進(jìn)一步得到提升[2]。基于瞬時(shí)無(wú)功功率理論的諧波檢測(cè)法具有實(shí)現(xiàn)電路簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性好等優(yōu)點(diǎn)，但也存在算法性能對(duì)電路元器件的參數(shù)依賴性大、不易調(diào)整，不能直接應(yīng)用于單相電路等缺點(diǎn),學(xué)者們也在不斷的嘗試改進(jìn)該方法，擴(kuò)展其應(yīng)用范圍。1.3基于變換域分析理論的諧波檢測(cè)法傅立葉變換法是變換域分析理論中最常用的一類方法，傅立葉變換由法國(guó)數(shù)學(xué)家和物理學(xué)家傅立葉(M.Fourier)提出，其原理是能將滿足一定條件的某個(gè)函數(shù)表示成三角函數(shù)（正弦或余弦函數(shù)）或其積分的線性組合，在不同的領(lǐng)域里擁有著不同的表示形式，同樣是現(xiàn)代信號(hào)處理技術(shù)中最重要的一種工具，多應(yīng)用于信號(hào)的處理。隨著信息處理技術(shù)的發(fā)展，首先出現(xiàn)了離散傅立葉變換（DiscreteFourierTransform,DFT），但由于計(jì)算量較大而實(shí)際應(yīng)用并不普遍。之后在1965年，由J.W.Cooly和T.W.Tukey提出的快速傅立葉變換（FastFourierTransform,FFT），大大提高了計(jì)算效率，且因其易實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)迅速受到廣泛歡迎，基于快速傅立葉變換的諧波檢測(cè)法對(duì)處于穩(wěn)態(tài)條件下的電力系統(tǒng)諧波信號(hào)具有較高的檢測(cè)精度，但首先需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行同步采樣，而在實(shí)際的電力系統(tǒng)中，由于電網(wǎng)存在波動(dòng)，諧波信號(hào)具有時(shí)變性，因此，同步采樣在實(shí)際應(yīng)用中存在困難[14]，且在采樣過程中，會(huì)因信號(hào)頻率與采樣頻率不一致而產(chǎn)生頻譜泄漏和柵欄效應(yīng)，導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)很大的偏差。針對(duì)此問題，目前有效的改進(jìn)方法有引入窗函數(shù)和插值，即選擇合適的窗函數(shù)對(duì)所采集的信號(hào)樣本進(jìn)行加權(quán)和頻譜修正的手段以降低對(duì)信號(hào)同步采樣的要求，減少泄露，有效抑制諧波間的干擾，但目前來(lái)說，加窗和插值都會(huì)給算法附加額外的計(jì)算量，并且窗函數(shù)的選擇仍是一個(gè)難點(diǎn)；修正理想采樣頻率法，對(duì)每個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行修正以得到理想采樣頻率下的采樣值，該方法實(shí)時(shí)性好，但僅能減少50%的頻譜泄漏；利用數(shù)字式鎖相器使信號(hào)頻率和采樣頻率保持同步，改善諧波檢測(cè)的結(jié)果，提高諧波檢測(cè)的精度[15]。無(wú)論是傳統(tǒng)的FFT諧波檢測(cè)法或是改進(jìn)之后的FFT諧波檢測(cè)法都能對(duì)穩(wěn)態(tài)的電力系統(tǒng)諧波檢測(cè)具有較好的精確度，實(shí)際中實(shí)現(xiàn)也較為簡(jiǎn)單，但由于是基于塊數(shù)據(jù)的計(jì)算，使得算法的實(shí)時(shí)性不夠好，而且對(duì)非穩(wěn)態(tài)的諧波信號(hào)不能很好的跟蹤。1.4基于自適應(yīng)噪聲消除理論的諧波檢測(cè)法基于變換域的諧波檢測(cè)法性能會(huì)因噪聲的干擾而下降，隨著研究的不斷深入，上世紀(jì)70年代，Widrow等人提出了自適應(yīng)濾波理論，以此為基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的自適應(yīng)濾波器在處理特性未知的輸入信號(hào)時(shí)，能夠根據(jù)輸入信號(hào)的變化自動(dòng)地調(diào)節(jié)濾波器權(quán)系數(shù)，將負(fù)載電流作為原始輸入，將電壓作為參考輸入，自適應(yīng)算法通過迭代逼近系統(tǒng)的最佳濾波權(quán)系數(shù)，從而將負(fù)載電流中與電壓波形相同的電流過濾出去，得到諧波電流和無(wú)功電流之和，該方法與元件參數(shù)無(wú)關(guān)、對(duì)器件特性的依賴小，能良好地跟蹤檢測(cè)且精度高。在自適應(yīng)噪聲消除理論中，常用的信號(hào)處理工具是卡爾曼濾波器（KalmanFilter,KF），其利用狀態(tài)和觀測(cè)方程構(gòu)建模型，采用遞推算法對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行自適應(yīng)的最優(yōu)估計(jì)，具有抵抗噪聲干擾的能力，對(duì)于線性、高斯的系統(tǒng)模型有較好的適用性，但在非線性系統(tǒng)中性能大大降低，有學(xué)者在此基礎(chǔ)上提出了一些改進(jìn)措施，主要方法是利用線性化手段例如通過泰勒展開選取有限項(xiàng)進(jìn)行線性近似、多個(gè)采樣點(diǎn)及Sigma點(diǎn)集的分布逼近系統(tǒng)的非線性分布等對(duì)卡爾曼算法進(jìn)行非線性擴(kuò)展[2]。自適應(yīng)濾波是在維納(wiener)濾波、卡爾曼（Kalman）濾波等線性濾波基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，具有更強(qiáng)的適應(yīng)性和更優(yōu)的濾波性能。基于最小均方（LeastMeanSquare,LMS）準(zhǔn)則的自適應(yīng)濾波器因其設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單、性能高效的特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用；遞歸最小二乘（RecursiveLeastSquare,RLS）算法相較于LMS收斂速度更快、穩(wěn)態(tài)誤差更小，但兩者都在動(dòng)態(tài)諧波檢測(cè)中存在著跟蹤速度不足的問題[16]。1.5基于小波變換的諧波檢測(cè)法基于小波變換的諧波檢測(cè)法是變換域諧波檢測(cè)的另一種常用方法，小波變換（WaveletTransform,WT）理論由法國(guó)物理學(xué)家J.Morlet于1974年最先提出，相較于傅立葉變換，WT是一種融合了時(shí)域和頻域信息的局部變換，能高效地提取信息，得到不同的時(shí)頻分辨率，它在短時(shí)傅立葉變換局部化的思想上有所改進(jìn)，同時(shí)還避免了窗口大小不隨頻率變化的缺點(diǎn)，能自動(dòng)滿足時(shí)頻信號(hào)分析的要求，解決了傅立葉變換的難點(diǎn)問題[2]。不同的小波基函數(shù)將呈現(xiàn)不同的諧波檢測(cè)性能，這種基于小波變換的方法在對(duì)時(shí)變的諧波進(jìn)行檢測(cè)時(shí)更加有效，但也存在著一些問題，如小波基函數(shù)的選擇尚未有明確的標(biāo)準(zhǔn)、小波變換同樣勛在頻帶混疊、頻譜泄漏的現(xiàn)象、小波變換對(duì)高頻的分辨率較低等。1.6基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波檢測(cè)法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是能夠模仿人腦的部分結(jié)構(gòu)與功能，具備一定的映射能力和自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)等能力的一種新型諧波檢測(cè)研究方式。近年來(lái)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行諧波檢測(cè)的相關(guān)研究正在廣泛開展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、強(qiáng)魯棒性、精確可靠、在理論上可以實(shí)現(xiàn)任意非線性映射等優(yōu)點(diǎn)可以提高諧波檢測(cè)的實(shí)時(shí)性和精度。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)諧波檢測(cè)不僅具有很好的周期性電流跟蹤性能，而且對(duì)非周期變化的電流也有著很好的跟蹤性能，對(duì)高頻隨機(jī)干擾有良好的識(shí)別能力。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波檢測(cè)法具有計(jì)算量小、檢測(cè)精度