CN104155542B - 适用于高频间谐波引发的闪变的检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种适用于高频间谐波引发闪变的检测方法，属于电气工程技术领域。该方法在传统IEC闪变测量的基础上，在灯环节的模拟中通过求离散极值和正弦插值的方法提取高频间谐波引起的电压峰值拍频信号，能得到与实际电压峰值拍频信号幅值和相位均相符的信号，即能适用于单个间谐波存在的场景，也能适用于间谐波成对存在的场景。然后在眼环节的模拟中通过对会引起闪变的电压峰值拍频信号进行参数谱估计，得到各拍频分量的幅值和相位；进一步根据拍频频率在频域上对各拍频分量进行加权，然后在时域上对各拍频分量进行信号重构；由此克服IEC闪变标准中原有的视感度加权滤波器无法在整个拍频频段精确模拟视感度曲线的缺陷，提高闪变测量精度。

Description

适用于高频间谐波引发的闪变的检测方法

技术领域

本发明涉及一种闪变检测方法，具体涉及一种适用于高频间谐波引发的闪变的检测方法，属于电气工程技术领域。

背景技术

在当前智能电网的大环境下，越来越多的电力电子装置、波动电源以及波动负荷在电力系统中被广泛使用，由此带来的间谐波问题变得愈发突出。间谐波不仅具有谐波带来的危害，还会引发电压波动与闪变。电压闪变指电压波动造成灯光不稳定的人眼视感反应，反映了电压波动引起的灯光闪烁对人视感产生的影响。

间谐波引发的闪变检测是间谐波问题的研究重点之一。目前常用的闪变检测方法是GB12326-2008《电能质量-电压波动和闪变》推荐的IEC闪变测量方法。该方法是基于调幅波制定的，并不适用于间谐波引起的闪变测量；而且其关注的是白炽灯光源的闪变效应，并未关注电压峰值波动会引发的荧光灯和LED灯等光源的闪变效应。

鉴于电压峰值波动对高频间谐波的敏感性、电压波动和闪变的广泛危害性以及现有检测方法的不足，有必要研究间谐波引发的闪变的检测方法，特别是高频间谐波引起的闪变检测。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种适用于高频间谐波引发的闪变的检测方法，能够有效检测高频间谐波引发的闪变效应。

该方法包括灯环节的模拟、眼环节的模拟和脑环节的模拟；所述灯环节的模拟用于模拟光源，眼环节的模拟用于提取会引起闪变的电压拍频信号，脑环节的模拟用于获得瞬时闪变视感度，进而通过获得的瞬时闪变视感度得到长时闪变值和短时闪变值。

在所述灯环节的模拟中，先对电压适配信号求取离散极值得到电压峰值信号序列；然后对电压峰值信号序列进行正弦插值，从而模拟对高频间谐波敏感的光源；其中电压适配信号为通过对电压采样信号进行适配后获得。

对电压峰值信号序列进行正弦插值的过程为：

首先对电压峰值信号序列去均值处理得到电压峰值拍频信号序列，即：

$\stackrel{\‾}{x_j^{\max }}=x_j^{\max }-\frac{\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}{x}_j^{\max }}{J}---\left(1\right)$

式(1)中：J为电压峰值信号序列中极值点的个数，为电压峰值信号序列中的第j个极值点，为电压峰值拍频信号序列中的第j个值，j＝1…J；

然后根据下述正弦插值公式得到电压峰值拍频信号x_peak(t)：

$x_{\mathrm{peak}}\left(t\right)=\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\stackrel{\‾}{x_j^{\max }}\frac{\sin \frac{(t-t_j^{\max })\mathrm{\π}}{T}}{\frac{(t-t_j^{\max })\mathrm{\π}}{T}}---\left(2\right)$

式(2)中：为电压峰值拍频信号序列中第j个值对应的采样时间，T为电压峰值信号序列的基频周期。

在所述灯环节的模拟中，电压峰值信号序列的获得方法为：首先选取电压适配信号中的离散极值点，离散极值点的条件为：该采样点的值同时大于其前一个采样点和其后一个采样点的值；然后选取满足设定时间间隔的极值点组成电压峰值信号序列。

在所述眼环节的模拟中，通过模拟视感度曲线来反映人眼对不同频率拍频信号的敏感度，具体为：首先对会引起闪变的电压拍频信号采用自回归谱估计方法进行频率估计，得到会引起闪变的电压拍频信号的功率谱，提取功率谱中会引起闪变的电压拍频信号的频率；然后采用最小二乘法计算得到会引起闪变的电压拍频信号各分量的幅值和相位，根据会引起闪变的电压拍频信号各分量的频率，在频域上对各分量进行加权，加权因子由已知的视感度曲线查得，在时域上对各分量进行信号重构。

在对会引起闪变的电压拍频信号采用自回归谱估计方法进行频率估计时，采用加窗的Burg算法进行自回归谱估计；具体步骤为：

(601)给定自回归谱估计模型的阶数p、电压采样信号中第n个采样点的前向预测误差初始值电压采样信号中第n个采样点的后向预测误差初始值令循环变量m的初始值为1；

(602)计算第m次循环时的反射系数：

$K_m=\frac{-2\underset{n=m+1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_m\left(n\right)e_{m-1}^f\left(n\right)e_{m-1}^b(n-1)}{\underset{n=m+1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_m\left(n\right)[{\left|e_{m-1}^f\left(n\right)\right|}^2+{\left|e_{m-1}^b(n-1)\right|}^2]}---\left(3\right)$

式(3)中:窗函数w_m(n)为： $w_m\left(n\right)=\frac{6(n+1)(N-m-n+1)}{(N-m+1)(N-m+2)(N-m+3)};$ 为电压采样信号中第n个采样点在第m-1次循环时的前向预测误差,为电压采样信号中第n个采样点在第m-1次循环时的后向预测误差；N为电压采样信号中采样点的总个数，n＝1…N；

(603)根据Levinson-Durbin递推公式计算前向预测滤波器系数数组及预测误差功率P_m，

$\left\{\begin{array}{c}{a}_{m,i}=a_{m-1,i}+K_m{a}_{m-1,m-i},i=1,...,m-1\\ a_{m,m}=K_m\\ P_m=(1-{\left|K_m\right|}^2)P_{m-1}\end{array}\right.---\left(4\right)$

式(4)中：a_m,i为第m次循环时，第i次计算得到的前向预测滤波器系数，将以此得到的(m-1)个前向预测滤波器系数及a_m,m依次存入前向预测滤波器系数数组中；

(604)依据下述公式更新前向预测误差与后向预测误差：

$\left\{\begin{array}{c}{e}_m^f\left(n\right)=e_{m-1}^f\left(n\right)+K_m{e}_{m-1}^b(n-1)\\ e_m^b\left(n\right)=e_{m-1}^b\left(n\right)+K_m{e}_{m-1}^f(n-1)\end{array}\right.---\left(5\right)$

(605)循环变量m值加1，判断当前循环次数是否小于给定的自回归谱估计模型阶数p，若小于，返回至步骤(602)；否则，进入步骤(606)；

(606)由功率谱公式(6)计算会引起闪变的电压拍频信号的功率谱P_x(ω)：

$P_x\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{{\mathrm{\σ}}^2}{{|1+\underset{k=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k{e}^{-\mathrm{j\ωk}}|}^2}---\left(6\right)$

式(6)中：σ²为电压采样信号的方差，a_k为前向预测滤波器系数数组中的第k个值。

有益效果：

(1)该检测方法中通过离散极值和正弦插值的方法提取高频间谐波引起的电压峰值拍频信号，且能得到与实际电压峰值拍频信号幅值和相位均相符的信号，使其可以测量高频间谐波引起的闪变；该方法即适用于单个间谐波存在的场景，也能适用于间谐波成对存在的场景，具有普遍适用意义。

(2)通过视感度曲线模拟方法克服IEC闪变方法中的视感度加权滤波器无法在整个拍频频段精确模拟视感度曲线的缺陷，能够提高测量精度，且便于实现对多种光源的扩展。

附图说明

图1为本发明所述检测方法的原理框图；

图2为基于求离散极值和正弦插值的电压峰值拍频信号提取算法测试结果；

图3为标准拍频信号输入时频域加权时域重构环节与原视感度加权滤波器环节测试结果对比。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明作进一步的详细描述。

本实施例提供一种适用于高频间谐波引发的闪变的检测方法，能够有效检测高频间谐波引发的闪变效应。

该方法的原理如图1所示，包括电压信号适配环节、由离散极值环节和正弦插值环节组成的灯环节的模拟、由带通滤波环节、参数谱估计环节和频域加权时域重构环节组成的眼环节的模拟、由平方环节和低通滤波环节组成的脑环节的模拟。该方法为基于IEC闪变测量方法的改进：其中离散极值环节和正弦插值环节配合使用提取电压峰值拍频信号，用于模拟荧光灯和LED灯等对高频间谐波敏感的光源。IEC闪变测量方法中仅采用平方环节进行灯环节的模拟，不能模拟对高频间谐波敏感的光源。参数谱估计环节和频域加权时域重构环节用于模拟由光源性质决定的视感度曲线。

本方法通过对IEC闪变测量的改进，使其可以测量高频间谐波引起的闪变，同时提高测量精度。其检测过程为：

步骤一：对电网电压信号进行采样，得到电压采样信号，电压采样信号中采样点的总个数为N。

步骤二：电压信号适配环节对电压采样信号进行适配(即归一化处理)，得到电压适配信号。

步骤三：离散极值环节对电压适配信号求取离散极值得到电压峰值信号序列，具体为：首先离散极值环节选取电压适配信号中的离散极值点，离散极值点应满足的条件为：该采样点的值同时大于其前一个采样点和其后一个采样点的值；然后取满足时间间隔约等于一个周期的极值点组成电压峰值信号序列。

步骤四：正弦插值环节首先对电压峰值信号序列去均值处理得到电压峰值拍频信号序列，即：

$\stackrel{\‾}{x_j^{\max }}=x_j^{\max }-\frac{\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}{x}_j^{\max }}{J}---\left(1\right)$

式(1)中：J为电压峰值信号序列中极值点的个数，为电压峰值信号序列中的第j个极值点，为电压峰值拍频信号序列中的第j个值，j＝1…J。

然后根据下述正弦插值公式得到电压峰值拍频信号x_peak(t)：

$x_{\mathrm{peak}}\left(t\right)=\underset{j=1}{\overset{J}{\mathrm{\Σ}}}\stackrel{\‾}{x_j^{\max }}\frac{\sin \frac{(t-t_j^{\max })\mathrm{\π}}{T}}{\frac{(t-t_j^{\max })\mathrm{\π}}{T}}---\left(2\right)$

式(2)中：为电压峰值拍频信号序列中的第j个值对应的采样时间，T为基频周期，由极值点的平均时间间隔决定。

图2所示为电网电压信号为 $u\left(t\right)=\sin (2\mathrm{\π}\·50t+\frac{\mathrm{\π}}{6})+0.1\sin (2\mathrm{\π}\·160t)$ 时，采用上述方法提取到的电压峰值拍频信号，可以看出所提取到的160Hz高频间谐波引起的1OHz拍频信号与实际拍频信号幅值相等，且相位同步。

步骤五：在带通滤波环节中，电压峰值拍频信号通过0.05Hz-35Hz带通滤波器提取会引起闪变的电压峰值拍频信号。

步骤六：参数谱估计环节对步骤五所得到的会引起闪变的电压峰值拍频信号采用自回归谱估计方法进行频率估计，得到会引起闪变的电压峰值拍频信号的功率谱。自回归谱估计方法采用加窗的Burg算法。具体步骤为：

(601)给定自回归谱估计模型的阶数p、电压采样信号中第n个采样点的前向预测误差初始值电压采样信号中第n个采样点的后向预测误差初始值令循环变量m的初始值为1；

(602)计算第m次循环时的反射系数：

$K_m=\frac{-2\underset{n=m+1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_m\left(n\right)e_{m-1}^f\left(n\right)e_{m-1}^b(n-1)}{\underset{n=m+1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{w}_m\left(n\right)[{\left|e_{m-1}^f\left(n\right)\right|}^2+{\left|e_{m-1}^b(n-1)\right|}^2]}---\left(3\right)$

式(3)中:窗函数w_m(n)为： $w_m\left(n\right)=\frac{6(n+1)(N-m-n+1)}{(N-m+1)(N-m+2)(N-m+3)};$ 为电压采样信号中第n个采样点在第m-1次循环时的前向预测误差,为电压采样信号中第n个采样点在第m-1次循环时的后向预测误差；N为电压采样信号中采样点的总个数，n＝1…N；

(603)根据Levinson-Durbin递推公式计算前向预测滤波器系数数组及预测误差功率P_m，

$\left\{\begin{array}{c}{a}_{m,i}=a_{m-1,i}+K_m{a}_{m-1,m-i},i=1,...,m-1\\ a_{m,m}=K_m\\ P_m=(1-{\left|K_m\right|}^2)P_{m-1}\end{array}\right.---\left(4\right)$

式(4)中：a_m,i为第m次循环时，第i次计算得到的前向预测滤波器系数，将以此得到的(m-1)个前向预测滤波器系数及a_m,m依次存入前向预测滤波器系数数组中；

(604)依据下述公式更新前向预测误差与后向预测误差：

$\left\{\begin{array}{c}{e}_m^f\left(n\right)=e_{m-1}^f\left(n\right)+K_m{e}_{m-1}^b(n-1)\\ e_m^b\left(n\right)=e_{m-1}^b\left(n\right)+K_m{e}_{m-1}^f(n-1)\end{array}\right.---\left(5\right)$

(605)循环变量m值加1，判断当前循环次数是否小于给定的自回归谱估计模型阶数p，若小于，返回至步骤(602)；否则，进入步骤(606)；

(606)由功率谱公式(6)计算会引起闪变的电压拍频信号的功率谱P_x(ω)：

$P_x\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{{\mathrm{\σ}}^2}{{|1+\underset{k=1}{\overset{p}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k{e}^{-\mathrm{j\ωk}}|}^2}---\left(6\right)$

式(6)中：σ²为电压采样信号的方差，a_k为前向预测滤波器系数数组中的第k个值。

已知会引起闪变的电压拍频信号的功率谱后，利用极值搜索法提取功率谱中会引起闪变的电压拍频信号的频率，然后采用最小二乘法计算得到会引起闪变的电压拍频信号各分量的幅值和相位。

步骤七：频域加权时域重构环节根据会引起闪变的电压拍频信号各分量的频率，在频域上对各分量进行加权，加权因子由已知的视感度曲线查得，在时域上对各分量进行信号重构。

步骤八：对频域加权时域重构环节处理后的信号进行平方运算，然后通过一阶低通滤波器得到瞬时闪变视感度。

步骤九：对瞬时闪变视感度进行统计计算得到最终的长时闪变值和短时闪变值。

在本方法中采用视感度曲线的模拟方法能够有效改进IEC闪变检测方法中视感度加权滤波器无法在整个拍频频段0-25Hz间精确模拟视感度曲线的缺陷。图3为输入拍频信号不同时与标准值对应的瞬时闪变视感度测试结果，可以看出，通过所提方法进行校正后，能把所有拍频对应的瞬时闪变视感度测量相对误差减少到1％以内。

综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.适用于高频间谐波引发的闪变的检测方法，该方法包括灯环节的模拟、眼环节的模拟和脑环节的模拟；所述灯环节的模拟用于模拟光源，眼环节的模拟用于提取会引起闪变的电压拍频信号，脑环节的模拟用于获得瞬时闪变视感度，进而通过获得的瞬时闪变视感度得到长时闪变值和短时闪变值；

其特征在于，在所述灯环节的模拟中，先对电压适配信号求取离散极值得到电压峰值信号序列；然后对电压峰值信号序列进行正弦插值，从而模拟对高频间谐波敏感的光源；其中电压适配信号为通过对电压采样信号进行适配后获得；

对电压峰值信号序列进行正弦插值的过程为：

首先对电压峰值信号序列去均值处理得到电压峰值拍频信号序列，即：

$\stackrel{\‾}{x_j^{\max }}=x_j^{\max }=-\frac{\underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{x}_j^{\max }}{J}---\left(1\right)$

式(1)中：J为电压峰值信号序列中极值点的个数，为电压峰值信号序列中的第j个极值点，为电压峰值拍频信号序列中的第j个值，j＝1…J；

然后根据下述正弦插值公式得到电压峰值拍频信号x_peak(t)：

$x_{peak}\left(t\right)=\underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}\stackrel{\‾}{x_j^{\max }}\frac{\sin \frac{(t-t_j^{\max })\mathrm{\π}}{T}}{\frac{(t-t_j^{\max })\mathrm{\π}}{T}}---\left(2\right)$

式(2)中：为电压峰值拍频信号序列中第j个值对应的采样时间，T为电压峰值信号序列的基频周期；

在所述灯环节的模拟中，电压峰值信号序列的获得方法为：首先选取电压适配信号中的离散极值点，离散极值点的条件为：该采样点的值同时大于其前一个采样点和其后一个采样点的值；然后选取满足设定时间间隔的极值点组成电压峰值信号序列；

在所述眼环节的模拟中，通过模拟视感度曲线来反映人眼对不同频率拍频信号的敏感度，具体为：首先对会引起闪变的电压拍频信号采用自回归谱估计方法进行频率估计，得到会引起闪变的电压拍频信号的功率谱，提取功率谱中会引起闪变的电压拍频信号的频率；然后采用最小二乘法计算得到会引起闪变的电压拍频信号各分量的幅值和相位，根据会引起闪变的电压拍频信号各分量的频率，在频域上对各分量进行加权，加权因子由已知的视感度曲线查得，在时域上对各分量进行信号重构。

2.如权利要求1所述的适用于高频间谐波引发的闪变的检测方法，其特征在于，在对会引起闪变的电压拍频信号采用自回归谱估计方法进行频率估计时，采用加窗的Burg算法进行自回归谱估计；具体步骤为：

(601)给定自回归谱估计模型的阶数p、电压采样信号中第n个采样点的前向预测误差初始值电压采样信号中第n个采样点的后向预测误差初始值令循环变量m的初始值为1；

(602)计算第m次循环时的反射系数：

$K_m=\frac{-2\underset{n=m+1}{\overset{N}{\Σ}}{w}_m\left(n\right)e_{m-1}^f\left(n\right)e_{m-1}^b(n-1)}{\underset{n=m+1}{\overset{N}{\Σ}}{w}_m\left(n\right)\[|e_{m-1}^f\left(n\right){|}^2+|e_{m-1}^b(n-1){|}^2\]}---\left(3\right)$

式(3)中:窗函数w_m(n)为： 为电压采样信号中第n个采样点在第m-1次循环时的前向预测误差,为电压采样信号中第n个采样点在第m-1次循环时的后向预测误差；N为电压采样信号中采样点的总个数，n＝1…N；

(603)根据Levinson-Durbin递推公式计算前向预测滤波器系数数组及预测误差功率P_m，

$\left\{\begin{array}{c}{a}_{m,i}=a_{m-1,i}+K_m{a}_{m-1,m-i},i=1,...,m-1\\ a_{m,m}=K_m\\ P_m=(1-|K_m{|}^2)P_{m-1}\end{array}\right.---\left(4\right)$

式(4)中：a_m,i为第m次循环时，第i次计算得到的前向预测滤波器系数，将以此得到的(m-1)个前向预测滤波器系数及a_m,m依次存入前向预测滤波器系数数组中；

(604)依据下述公式更新前向预测误差与后向预测误差：

$\left\{\begin{array}{c}{e}_m^f\left(n\right)=e_{m-1}^f\left(n\right)+K_m{e}_{m-1}^b(n-1)\\ e_m^b\left(n\right)=e_{m-1}^b\left(n\right)+K_m{e}_{m-1}^f(n-1)\end{array}\right.---\left(5\right)$

(605)循环变量m值加1，判断当前循环次数是否小于给定的自回归谱估计模型阶数p，若小于，返回至步骤(602)；否则，进入步骤(606)；

(606)由功率谱公式(6)计算会引起闪变的电压拍频信号的功率谱P_x(ω)：

$P_x\left(\mathrm{\ω}\right)=\frac{{\mathrm{\σ}}^2}{|1+\underset{k=1}{\overset{p}{\Σ}}{a}_k{e}^{-j\mathrm{\ω}k}{|}^2}---\left(6\right)$

式(6)中：σ²为电压采样信号的方差，a_k为前向预测滤波器系数数组中的第k个值。