CN105911350A - 频率自适应递归svft谐波序分量实时检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法及系统包括：三相电网交流电信号的模拟信号进行离散化以采样周期采样得到离散数据，并进行Clark变换得到变换数据；分别对变换数据进行处理得到实时频率信息；利用实时频率信息及采样周期得到一个工频周期内的采样周期的点数N_h；依据采样顺序及叠加周期分别对变换数据进行单点DFT计算得到第i_h点的校正结果；分别对变换数据用多组递归迭代SVFT计算得到当前所需各次谐波序分量；当i_h小于N时则将当前所需各次谐波序分量输出；当i_h等于N_h时则将第i_h点的校正结果作为当前所需各次谐波序分量输出；对当前所需各次谐波序分量进行逆Clark变换得到当前各谐波序分量；能消除累计误差效应。

Description

频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法及系统

技术领域

本发明涉及电气技术领域，特别涉及一种频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法及系统。

背景技术

对三相电网电压，实时、快速的得到各次谐波正、负序分量是至关重要的。在有源电力滤波器、动态无功补偿、谐波抑制、电能质量分析等场合中有广泛的应用需求。准确、快速的谐波序分量分离是一个基础性的问题。对于含有任意次谐波的三相电压信号，在嵌入式平台中实时谐波序分量分析时，有限的存储容量和计算能力限制了复杂算法的应用。因此，如何在嵌入式平台中实现准确、快速的实时谐波序分量分析，是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法，该方法能够消除累计误差效应；本发明的另一目的是提供一种频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测系统。

为解决上述技术问题，本发明提供一种频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法，包括：

将三相电网交流电信号的模拟信号进行离散化，以采样周期采样得到离散数据，并对所述离散数据进行Clark变换，得到变换数据；

分别对所述变换数据进行处理得到基波正序分量，并对所述基波正序分量进行锁频得到实时频率信息；

利用所述实时频率信息及所述采样周期计算得到一个工频周期具有的采样周期的点数N_h，其中，N_h为整数；

依据采样顺序及叠加周期分别对所述变换数据进行单点DFT计算得到第i_h点的校正结果；其中，第i_h点的校正结果为第i_h点的DFT计算结果与第i_h-1点的校正结果的累加值；

分别对所述变换数据采用多组递归迭代SVFT计算，得到当前所需各次谐波序分量；

当i_h小于N_h时，则将当前所需各次谐波序分量输出；

当i_h等于N_h时，则将第i_h点的校正结果作为当前所需各次谐波序分量输出；

对所述当前所需各次谐波序分量进行逆Clark变换，得到当前各谐波序分量。

其中，还包括：

利用环形缓冲器分别将所述变换数据及当前所需各次谐波序分量进行缓存；其中，各次谐波序分量的环形缓冲器个数至少为N_h。

其中，所述依据采样顺序及叠加周期分别对所述变换数据进行单点DFT计算得到第i_h点的校正结果之前，还包括：

计算N_h个三角函数的值，并将其存储查询表格中；其中，i_h不大于N_h。

其中，所述叠加周期为所述工频周期的整数倍。

其中，所述分别对所述变换数据进行处理得到基波正序分量，并对所述基波正序分量进行锁频得到实时频率信息，包括：

分别对所述变换数据进行静止5级DSC计算，得到基波正序分量；

对所述基波正序分量进行SRF-PLL锁频，并进行低通滤波，得到实时频率信息。

其中，所述利用所述实时频率信息及所述采样周期计算得到一个工频周期具有的采样周期的点数N_h，包括：

根据所述实时频率信息及所述采样周期T_s，利用公式计算得到一个工频周期具有的采样周期的点数N_h(kT_s)。

本发明提供一种频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测系统，包括：

变换模块，用于将三相电网交流电信号的模拟信号进行离散化，以采样周期采样得到离散数据，并对所述离散数据进行Clark变换，得到变换数据；

实时频率模块，用于分别对所述变换数据进行处理得到基波正序分量，并对所述基波正序分量进行锁频得到实时频率信息；

采样点数获取模块，用于利用所述实时频率信息及所述采样周期计算得到一个工频周期内具有的采样周期的点数N_h，其中，N_h为整数；

校正结果获取模块，用于依据采样顺序及叠加周期分别对所述变换数据进行单点DFT计算得到第i_h点的校正结果；其中，第i_h点的校正结果为第i_h点的DFT计算结果与第i_h-1点的校正结果的累加值；

SVFT计算模块，用于分别对所述变换数据采用多组递归迭代SVFT计算，得到当前所需各次谐波序分量；

校正模块，用于当i_h小于N_h时，则将当前所需各次谐波序分量输出；当i_h等于N_h时，则将第i_h点的校正结果作为当前所需各次谐波序分量输出；

各谐波序分量获取模块，用于对所述当前所需各次谐波序分量进行逆Clark变换，得到当前各谐波序分量。

其中，还包括：

缓存模块，用于利用环形缓冲器分别将所述变换数据及当前所需各次谐波序分量进行缓存；其中，各次谐波序分量的环形缓冲器个数至少为N_h。

其中，还包括：

查询表格模块，用于计算N_h个三角函数的值，并将其存储查询表格中；其中，i_h不大于N_h。

其中，所述采样点数获取模块为根据所述实时频率信息及所述采样周期T_s，利用公式计算得到一个工频周期具有的采样周期的点数N_h(kT_s)的模块。

本发明所提供的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法，该方法在涉及三相电网电信号谐波序分量检测领域，尤其针对电网电信号频率波动状况下，任意次谐波序分量的实时数字化分离；该方法能够消除递归迭代引起的稳定性问题，在一个或者多个电网同步周期点进行校正一次，消除累计误差效应，能准确检测到当前各谐波序分量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例所提供的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法的流程图；

图2为本发明实施例所提供的静止5级DSC运算过程示意图；

图3为本发明实施例所提供的SRF-PLL锁频过程示意图；

图4为本发明实施例所提供的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法的过程示意图；

图5为本发明实施例所提供的单周期校正递归迭代SVFT的计算量分布图；

图6为本发明实施例所提供的多周期校正递归迭代SVFT的计算量分布图；

图7为本发明实施例所提供的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测系统的结构框图。

具体实施方式

本发明的核心是提供一种频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法，该方法能够消除累计误差效应；本发明的另一核心是提供一种频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测系统。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参考图1，图1为本发明实施例所提供的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法的流程图；该方法可以包括：

S100、将三相电网交流电信号的模拟信号进行离散化，以采样周期采样得到离散数据，并对所述离散数据进行Clark变换，得到变换数据；

其中，这里的三相电网交流电信号可以指三相电网交流电压信号，也可以指三相电网交流电流信号。下面针对三相电网交流电压信号为例对该方法的各个步骤进行说明。

步骤S100主要目的是将三相电网交流电压转化到两相静止坐标系下。具体过程可以如下：

1、获得PCC点处三相电网交流电压模拟信号，并将模拟信号进行调理后进入模数转换单元进行离散化，以固定周期T_s采样，得到离散数据u_abc(kT_s)；

2、对数据u_abc(kT_s)进行Clark变换，得到u_α(kT_s)、u_β(kT_s)；即将abc三相电网交流电压模拟信号转换为aβ两相静止坐标系下的值；具体转换公式可以如下所示：

$\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{\α}}\[({\mathrm{kT}}_s\]\\ u_{\mathrm{\β}}\[({\mathrm{kT}}_s\]\end{array}\right]=\frac{2}{3}\left[\begin{array}{ccc}1& -\frac{1}{2}& -\frac{1}{2}\\ 0& \frac{\sqrt{3}}{2}& -\frac{\sqrt{3}}{2}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{u}_a\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ u_b\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ u_c\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right]$

其中，这里的变换数据即指u_α(kT_s)、u_β(kT_s)。

S110、分别对所述变换数据进行处理得到基波正序分量，并对所述基波正序分量进行锁频得到实时频率信息；

其中，该步骤并不对具体获得基波正序分量及实时频率信息的具体方式进行限定，只要能够根据变换数据获取这一信息即可。优选的，该步骤具体可以是：

分别对所述变换数据进行静止5级DSC计算，得到基波正序分量；

其中，对u_α(kT_s)、u_β(kT_s)分别进行静止5级DSC运算，DSC₂，DSC₄，DSC₈，DSC₁₆，DSC₃₂，得到基波正序分量u_α ⁺(kT_s)、u_β ⁺(kT_s)，该过程示意图如图2所示；具体计算过程如下所示：

$\left[\begin{array}{c}{u}_{{\mathrm{\αn}}_2}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ u_{{\mathrm{\βn}}_2}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right]=\frac{1}{2}\{\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{\α}}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ u_{\mathrm{\β}}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{cc}-1& 0\\ 0& -1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{\α}}\{\[{\mathrm{kT}}_s-n_2\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]\}\\ u_{\mathrm{\β}}\{\[{\mathrm{kT}}_s-n_2\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]\}\end{array}\right]\}$

$\left[\begin{array}{c}{u}_{{\mathrm{\αn}}_4}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ u_{{\mathrm{\βn}}_4}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right]=\frac{1}{2}\{\left[\begin{array}{c}{u}_{{\mathrm{\αn}}_2}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ u_{{\mathrm{\βn}}_2}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{cc}0& -1\\ 1& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{u}_{{\mathrm{\αn}}_2}\{\[{\mathrm{kT}}_s-n_4\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]\}\\ u_{{\mathrm{\βn}}_2}\{\[{\mathrm{kT}}_s-n_4\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]\}\end{array}\right]\}$

$\left[\begin{array}{c}{u}_{{\mathrm{\αn}}_8}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ u_{{\mathrm{\βn}}_8}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right]=\frac{1}{2}\{\left[\begin{array}{c}{u}_{{\mathrm{\αn}}_4}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ u_{{\mathrm{\βn}}_4}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{cc}\cos (-\frac{\mathrm{\π}}{4})& \sin (-\frac{\mathrm{\π}}{4})\\ -\sin (-\frac{\mathrm{\π}}{4})& \cos (-\frac{\mathrm{\π}}{4})\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{u}_{{\mathrm{\αn}}_4}\{\[{\mathrm{kT}}_s-n_8\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]\}\\ u_{{\mathrm{\βn}}_4}\{\[{\mathrm{kT}}_s-n_8\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]\}\end{array}\right]\}$

$\left[\begin{array}{c}{u}_{{\mathrm{\αn}}_{16}}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ u_{{\mathrm{\βn}}_{16}}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right]=\frac{1}{2}\{\left[\begin{array}{c}{u}_{{\mathrm{\αn}}_8}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ u_{{\mathrm{\βn}}_8}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{cc}\cos (-\frac{\mathrm{\π}}{8})& \sin (-\frac{\mathrm{\π}}{8})\\ -\sin (-\frac{\mathrm{\π}}{8})& \cos (-\frac{\mathrm{\π}}{8})\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{u}_{{\mathrm{\αn}}_8}\{\[{\mathrm{kT}}_s-n_{16}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]\}\\ u_{{\mathrm{\βn}}_8}\{\[{\mathrm{kT}}_s-n_{16}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]\}\end{array}\right]\}$

$\left[\begin{array}{c}{u}_{{\mathrm{\αn}}_{32}}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ u_{{\mathrm{\βn}}_{32}}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right]=\frac{1}{2}\{\left[\begin{array}{c}{u}_{{\mathrm{\αn}}_{16}}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ u_{{\mathrm{\βn}}_{16}}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{cc}\cos (-\frac{\mathrm{\π}}{16})& \sin (-\frac{\mathrm{\π}}{16})\\ -\sin (-\frac{\mathrm{\π}}{16})& \cos (-\frac{\mathrm{\π}}{16})\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{u}_{{\mathrm{\αn}}_{16}}\{\[{\mathrm{kT}}_s-n_{32}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]\}\\ u_{{\mathrm{\βn}}_{16}}\{\[{\mathrm{kT}}_s-n_{32}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]\}\end{array}\right]\}$

输出方法：

其中，

$n_4\left({\mathrm{kT}}_s\right)=round\{T_s{\hat{f}}_1\left({\mathrm{kT}}_s\right)/4\}$

$n_8\left({\mathrm{kT}}_s\right)=round\{T_s{\hat{f}}_1\left({\mathrm{kT}}_s\right)/8\}$

$n_{16}\left({\mathrm{kT}}_s\right)=round\{T_s{\hat{f}}_1\left({\mathrm{kT}}_s\right)/16\}$

$n_{32}\left({\mathrm{kT}}_s\right)=round\{T_s{\hat{f}}_1\left({\mathrm{kT}}_s\right)/32\}$

其中，这里使用采用静止5级DSC运算得到基波正序分量的运算过程，最多存在0.97T的滞后效应。

对所述基波正序分量进行SRF-PLL锁频，并进行低通滤波，得到实时频率信息。

其中，对得到的基波正序分量对u_α ⁺¹(kT_s)、u_β ⁺¹(kT_s)进行SRF-PLL锁频，并对其进行低通滤波(filter)，得到其过程示意图如图3所示，当电信号为电压时v为u；具体计算过程如下所示：

$\left[\begin{array}{c}{u}_d\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ u_q\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}cos{\widehat{\mathrm{\θ}}}^{+1}& -sin{\widehat{\mathrm{\θ}}}^{+1}\\ sin{\widehat{\mathrm{\θ}}}^{+1}& cos{\widehat{\mathrm{\θ}}}^{+1}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{\α}}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ u_{\mathrm{\β}}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right]$

$u_q\left({\mathrm{kT}}_s\right)=\frac{u_q\left({\mathrm{kT}}_s\right)}{\sqrt{{u_q}^2\left({\mathrm{kT}}_s\right)+{u_d}^2\left({\mathrm{kT}}_s\right)}}$

e_k(kT_s)＝K_p[u_q(kT_s)-u_q(kT_s-1)]

e_ki(kT_s)＝K_iu_q(kT_s)

PI_out(kT_s)＝PI_out(kT_s-1)+e_k(kT_s)+e_ki(kT_s)

${\widehat{\mathrm{\θ}}}^{+1}\left({\mathrm{kT}}_s\right)={\widehat{\mathrm{\θ}}}^{+1}\left({\mathrm{kT}}_s\right)+0.5T_s\[PI\_out\left({\mathrm{kT}}_s\right)+PI\_out({\mathrm{kT}}_s-1)+4\mathrm{\π}{\hat{f}}_1\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]$

${\widehat{\mathrm{\θ}}}^{+1}\left({\mathrm{kT}}_s\right)={\widehat{\mathrm{\θ}}}^{+1}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\mathrm{mod}2\mathrm{\π}$

$\left\{\begin{array}{c}{u}_q({\mathrm{kT}}_s-1)=u_q\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ PI\_out({\mathrm{kT}}_s-1)=PI\_out\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ {\hat{f}}_1({\mathrm{kT}}_s-1)={\hat{f}}_1\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right.$

其中，可选的，参数K_p、K_i按照二阶系统最优方式整定。

S120、利用所述实时频率信息及所述采样周期计算得到一个工频周期内具有的采样周期的点数N_h，其中，N_h为整数；

其中，该步骤将获取的实时频率信息前馈，可以动态调整CDSC延时点数与递归SVFT运算点数，达到频率自适应能力。具体计算过程：根据所述实时频率信息及所述采样周期T_s，利用公式计算得到一个工频周期具有的采样周期的点数N_h(kT_s)。

即利用和T_s，计算出一个工频周期所包含采样周期的点数N_h(取最近整数进而得到各次谐波(频率)在一个工频周期中所包含的点数

S130、依据采样顺序及叠加周期分别对所述变换数据进行单点DFT计算得到第i_h点的校正结果；其中，第i_h点的校正结果为第i_h点的DFT计算结果与第i_h-1点的校正结果的累加值；

其中，这里的采样顺序即指以采样周期采样得到离散数据的顺序，如第i_h个点即该采样周期内第i_h个采集值；这里的叠加周期可以根据用户速度需求及硬件条件进行确定，可以是采样周期也可以是采样周期的倍数。这里并不对叠加周期进行限定。

这里的第i_h点的校正结果的计算过程为首先计算各次谐波第i_h点的DFT值，再将各次谐波第i_h点的DFT值与之前运算累加求和f_hαaux ^±、f_hβaux ^±；具体公式如下：

$\left[\begin{array}{c}{f_{h\mathrm{\α}aux}}^{+}\\ {f_{h\mathrm{\β}aux}}^{+}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{f_{h\mathrm{\α}aux}}^{+}\\ {f_{h\mathrm{\β}aux}}^{+}\end{array}\right]+\frac{1}{N}\·\left[\begin{array}{cc}\cos \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}{i}_h\right)& \sin \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}{i}_h\right)\\ -\sin \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}{i}_h\right)& \cos \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}{i}_h\right)\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{\α}}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ u_{\mathrm{\β}}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right]$

$\left[\begin{array}{c}{f_{h\mathrm{\α}aux}}^{-}\\ {f_{h\mathrm{\β}aux}}^{-}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{f_{h\mathrm{\α}aux}}^{-}\\ {f_{h\mathrm{\β}aux}}^{-}\end{array}\right]+\frac{1}{N}\·\left[\begin{array}{cc}\cos \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}{i}_h\right)& -\sin \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}{i}_h\right)\\ \sin \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}{i}_h\right)& \cos \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}{i}_h\right)\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{\α}}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ u_{\mathrm{\β}}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right]$

其中，计算下一点时，公式中的i_h为i_h+1，即i_h＝i_h+1。

其中，针对嵌入式平台运算资源有限的状况，为了减小计算量，可以将有限个三角函数运算查寻预先计算存储表格。

即优选的，计算N_h个三角函数的值，并将其存储查询表格中；其中，i_h不大于N_h。

S140、分别对所述变换数据采用多组递归迭代SVFT计算，得到当前所需各次谐波序分量；

其中，利用u_α(kT_s)、u_β(kT_s)以及N_h(kT_s)，分别递归迭代计算SVFT所需要的谐波序分量；该步骤的具体过程如下：

基波正序分量运算SVFT⁺¹模块为：

$\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}{f_{1\mathrm{\α}}}^{+}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s)+1)T_s\]\\ {f_{1\mathrm{\β}}}^{+}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s)+1)T_s\]\end{array}\right]\\ =\left[\begin{array}{cc}\cos \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_1\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)& -\sin \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_1\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)\\ \sin \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_1\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)& \cos \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_1\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)\end{array}\right]\·\\ \{\left[\begin{array}{c}{f_{1\mathrm{\α}}}^{+}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\\ {f_{1\mathrm{\β}}}^{+}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\end{array}\right]+\frac{1}{N_1\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\·\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{\α}}\[\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]-u_{\mathrm{\α}}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\\ u_{\mathrm{\β}}\[\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]-u_{\mathrm{\β}}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\end{array}\right]\}\end{array}$

基波负序分量运算SVFT^-1模块为：

$\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}{f_{1\mathrm{\α}}}^{-}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s)+1)T_s\]\\ {f_{1\mathrm{\β}}}^{-}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s)+1)T_s\]\end{array}\right]\\ =\left[\begin{array}{cc}\cos \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_1\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)& \sin \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_1\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)\\ -\sin \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_1\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)& \cos \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_1\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)\end{array}\right]\·\\ \{\left[\begin{array}{c}{f_{1\mathrm{\α}}}^{-}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\\ {f_{1\mathrm{\β}}}^{-}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\end{array}\right]+\frac{1}{N_1\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\·\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{\α}}\[\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]-u_{\mathrm{\α}}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\\ u_{\mathrm{\β}}\[\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]-u_{\mathrm{\β}}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\end{array}\right]\}\end{array}$

三次谐波正序分量运算SVFT⁺³模块为：

$\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}{f_{3\mathrm{\α}}}^{+}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s)+1)T_s\]\\ {f_{3\mathrm{\β}}}^{+}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s)+1)T_s\]\end{array}\right]\\ =\left[\begin{array}{cc}\cos \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_3\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)& -\sin \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_3\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)\\ \sin \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_3\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)& \cos \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_3\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)\end{array}\right]\·\\ \{\left[\begin{array}{c}{f_{3\mathrm{\α}}}^{+}\[(k-N_3({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\\ {f_{3\mathrm{\β}}}^{+}\[(k-N_3({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\end{array}\right]+\frac{1}{N_3\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\·\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{\α}}\[\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]-u_{\mathrm{\α}}\[(k-N_3({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\\ u_{\mathrm{\β}}\[\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]-u_{\mathrm{\β}}\[(k-N_3({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\end{array}\right]\}\end{array}$

三次谐波负序分量运算SVFT^-3模块为：

$\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}{f_{3\mathrm{\α}}}^{-}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s)+1)T_s\]\\ {f_{3\mathrm{\β}}}^{-}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s)+1)T_s\]\end{array}\right]\\ =\left[\begin{array}{cc}\cos \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_3\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)& \sin \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_3\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)\\ -\sin \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_3\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)& \cos \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_3\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)\end{array}\right]\·\\ \{\left[\begin{array}{c}{f_{3\mathrm{\α}}}^{-}\[(k-N_3({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\\ {f_{3\mathrm{\β}}}^{-}\[(k-N_3({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\end{array}\right]+\frac{1}{N_3\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\·\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{\α}}\[\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]-u_{\mathrm{\α}}\[(k-N_3({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\\ u_{\mathrm{\β}}\[\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]-u_{\mathrm{\β}}\[(k-N_3({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\end{array}\right]\}\end{array}$

按照上述过程计算至h次谐波正序分量运算SVFT^+h模块为：

$\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}{f_{h\mathrm{\α}}}^{+}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s)+1)T_s\]\\ {f_{h\mathrm{\β}}}^{+}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s)+1)T_s\]\end{array}\right]\\ =\left[\begin{array}{cc}\cos \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)& -\sin \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)\\ \sin \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)& \cos \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)\end{array}\right]\·\\ \{\left[\begin{array}{c}{f_{h\mathrm{\α}}}^{+}\[(k-N_h({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\\ {f_{h\mathrm{\β}}}^{+}\[(k-N_h({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\end{array}\right]+\frac{1}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\·\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{\α}}\[\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]-u_{\mathrm{\α}}\[(k-N_h({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\\ u_{\mathrm{\β}}\[\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]-u_{\mathrm{\β}}\[(k-N_h({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\end{array}\right]\}\end{array}$

h次谐波负序分量运算SVFT^-h模块为：

$\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}{f_{h\mathrm{\α}}}^{-}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s)+1)T_s\]\\ {f_{h\mathrm{\β}}}^{-}\[(k-N_1({\mathrm{kT}}_s)+1)T_s\]\end{array}\right]\\ =\left[\begin{array}{cc}\cos \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)& \sin \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)\\ -\sin \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)& \cos \left(\frac{2\mathrm{\π}}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\right)\end{array}\right]\·\\ \{\left[\begin{array}{c}{f_{h\mathrm{\α}}}^{-}\[(k-N_h({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\\ {f_{h\mathrm{\β}}}^{-}\[(k-N_h({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\end{array}\right]+\frac{1}{N_h\left({\mathrm{kT}}_s\right)}\·\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{\α}}\[\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]-u_{\mathrm{\α}}\[(k-N_h({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\\ u_{\mathrm{\β}}\[\left({\mathrm{kT}}_s\right)\]-u_{\mathrm{\β}}\[(k-N_h({\mathrm{kT}}_s\left)\right)T_s\]\end{array}\right]\}\end{array}$

其中，h可达到的最高阶次为h可以根据用户的实际需求进行确定，如若需计算的阶次较高，可提高采样频率T_s，这里SVFT计算模块可以根据最高阶次h进行配置，可以将SVFT计算模块的数值设置为h。其中步骤S130和步骤S140可以同时进行。

S150、当i_h小于N_h时，则将当前所需各次谐波序分量输出；当i_h等于N_h时，则将第i_h点的校正结果作为当前所需各次谐波序分量输出；

其中，若各次谐波的单点DFT计算次数N_h(kT_s)，则利用步骤S130中的累加和作为本次输出值，计数值i_h清零，即：

$\left[\begin{array}{c}{f_{h\mathrm{\α}}}^{\±}\[(k+1)T_s\]\\ {f_{h\mathrm{\β}}}^{\±}\[(k+1)T_s\]\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{f_{h\mathrm{\α}aux}}^{\±}\\ {f_{h\mathrm{\β}aux}}^{\±}\end{array}\right],i_h=0.$

若各次谐波的单点DFT计算次数i_h<N_h(kT_s)，本次输出值为步骤S140的输出值即f_hα ^±[(k+1)T_s]、f_hβ ^±[(k+1)T_s]。

S160、对所述当前所需各次谐波序分量进行逆Clark变换，得到当前各谐波序分量。

其中，利用逆Clark变换，得到当前各谐波序分量，具体公式如下：

$\left[\begin{array}{c}{u_a}^{\&PlusMinus;}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ {u_b}^{\&PlusMinus;}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\\ {u_c}^{\&PlusMinus;}\left({\mathrm{kT}}_s\right)\end{array}\right]=\frac{2}{3}\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ -\frac{1}{2}& \frac{\sqrt{3}}{2}\\ -\frac{1}{2}& -\frac{\sqrt{3}}{2}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{f_{h\mathrm{\&alpha;}}}^{\&PlusMinus;}\&lsqb;(k+1)T_s\&rsqb;\\ {f_{h\mathrm{\&beta;}}}^{\&PlusMinus;}\&lsqb;(k+1)T_s\&rsqb;\end{array}\right]$

其中，下一个采样周期的计算即重复上述步骤即可。请参考图4，图4为该技术方案对三相电网交流电压信号进行处理实时获取各谐波序分量的过程示意图；该方法与一维SDFT变换类似，SVFT利用长度为一个周期的序列对各次谐波进行实时分解，计算过程中滑动窗不停的向前滑动，当前时刻点得到正、负序值结果，对应一个周期以前时刻点的结果，存在固有的一个周期滞后，非硬实时系统。考虑在大部分场合下，电网电压信号是周期性的，因而在稳态条件下，当前时刻与一个周期之前时刻的谐波序分量成分是等同的。

基于上述技术方案，本发明实施例提供的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法，该方法能够消除递归迭代引起的稳定性问题，在一个或者多个电网同步周期点进行校正一次，消除累计误差效应，能准确检测到当前各谐波序分量，且可以根据实际需求灵活配置SVFT模块的个数。

基于上述技术方案，为了减小递归SVFT减小计算量，进一步加快计算速度，使其更好地适应嵌入式平台运算环境，上述实施例还可以包括：

利用环形缓冲器分别将所述变换数据及当前所需各次谐波序分量进行缓存；其中，各次谐波序分量的环形缓冲器个数至少为N_h。

其中，采用环形缓冲器分别缓存u_α(kT_s)、u_β(kT_s)、f_hα ^±[(k+1)T_s]、f_hβ ^±[(k+1)T_s]，只需改变序列头指针、尾指针，即可循环利用之前的计算得到的结果，减小递归计算量，提高运算速度。

为了进一步减小每个采样周期时段内的计算量，上述步骤中使用到的正弦、余弦三角函数，利用四阶泰勒展开转换成乘法与加法，保留足够的精度存储在查询表格中。

基于上述各个实施例，所述叠加周期为所述工频周期的整数倍。

其中，这里的叠加周期可以等于采样周期，也可是工频周期的整数倍。当叠加周期等于采样周期时，请参考图5，即在每一个采样周期内都进行依次非递归DFT分布计算，在第N_h个采样周期时进行校正。当叠加周期为工频周期的整数倍时，如2倍，请参考图6，即在每两个采样周期内都进行依次非递归DFT分布计算，在第2N_h个采样周期时进行校正。这里选择叠加周期为工频周期的整数倍时，可以进一步减小每个采样周期T_s的运算量，可以将步骤S130的计算可分布在多个工频周期时段内，二个、三个甚至更多，如此，步骤S130中的三角函数运算量随之减小，校正的更新频率也随之降低。这一改进点，对实时性要求敏感的场合，尤其有效。

基于上述技术方案，本发明实施例提供的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法，该方法在涉及三相电网电信号谐波序分量检测领域，尤其针对电网电信号频率波动状况下，任意次谐波序分量的实时数字化分离方法。首先将三相电信号转换至两相静止坐标系下，前级采用级联延时消去CDSC方法分解出基波正序分量，将其馈入SRF-PLL环获得实时频率信息。其次，在两相静止坐标系下，采用多组递归SVFT计算模块并联实时计算各次谐波序分量。在运算过程中，通过前级频率信息前馈，动态调整CDSC延时点数与递归SVFT运算点数，达到频率自适应能力。针对嵌入式平台运算能力有限的状况，为减小计算量，该方法通过以下4点技术手段减小计算量：1、采用环形缓冲区Circular Buffer解决多组数据的窗滑动移位问题；2、依据应用需求配置SVFT计算模块的个数；3、递归迭代SVFT减小计算量，并分时计算非递归结果，在一个或者多个电网同步周期点校正，消除累计误差效应；4、有限数目的三角函数采用四阶泰勒展开式实时计算，存储在查询表格中可重复利用。

本发明实施例提供了频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法，可以消除累计误差效应，能准确检测到当前各谐波序分量。

下面对本发明实施例提供的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测系统进行介绍，下文描述的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测系统与上文描述的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法可相互对应参照。

请参考图7，图7为本发明实施例所提供的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测系统的结构框图；该系统可以包括：

变换模块100，用于将三相电网交流电信号的模拟信号进行离散化，以采样周期采样得到离散数据，并对所述离散数据进行Clark变换，得到变换数据；

实时频率模块200，用于分别对所述变换数据进行处理得到基波正序分量，并对所述基波正序分量进行锁频得到实时频率信息；

采样点数获取模块300，用于利用所述实时频率信息及所述采样周期计算得到一个工频周期内具有的采样周期的点数N_h，其中，N_h为整数；

校正结果获取模块400，用于依据采样顺序及叠加周期分别对所述变换数据进行单点DFT计算得到第i_h点的校正结果；其中，第i_h点的校正结果为第i_h点的DFT计算结果与第i_h-1点的校正结果的累加值；

SVFT计算模块500，用于分别对所述变换数据采用多组递归迭代SVFT计算，得到当前所需各次谐波序分量；

校正模块600，用于当i_h小于N_h时，则将当前所需各次谐波序分量输出；当i_h等于N_h时，则将第i_h点的校正结果作为当前所需各次谐波序分量输出；

各谐波序分量获取模块700，用于对所述当前所需各次谐波序分量进行逆Clark变换，得到当前各谐波序分量。

基于上述技术方案，该系统还可以包括：

缓存模块，用于利用环形缓冲器分别将所述变换数据及当前所需各次谐波序分量进行缓存；其中，各次谐波序分量的环形缓冲器个数至少为N_h。

基于上述任意技术方案，该系统还可以包括：

查询表格模块，用于计算N_h个三角函数的值，并将其存储查询表格中；其中，i_h不大于N_h。

可选的，所述采样点数获取模块300为根据所述实时频率信息及所述采样周期T_s，利用公式计算得到一个工频周期具有的采样周期的点数N_h(kT_s)的模块。

说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

以上对本发明所提供的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法及系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法，其特征在于，包括：

将三相电网交流电信号的模拟信号进行离散化，以采样周期采样得到离散数据，并对所述离散数据进行Clark变换，得到变换数据；

分别对所述变换数据进行处理得到基波正序分量，并对所述基波正序分量进行锁频得到实时频率信息；

利用所述实时频率信息及所述采样周期计算得到一个工频周期内具有的采样周期的点数N_h，其中，N_h为整数；

依据采样顺序及叠加周期分别对所述变换数据进行单点DFT计算得到第i_h点的校正结果；其中，第i_h点的校正结果为第i_h点的DFT计算结果与第i_h-1点的校正结果的累加值；

分别对所述变换数据采用多组递归迭代SVFT计算，得到当前所需各次谐波序分量；

当i_h小于N_h时，则将当前所需各次谐波序分量输出；

当i_h等于N_h时，则将第i点的校正结果作为当前所需各次谐波序分量输出；

对所述当前所需各次谐波序分量进行逆Clark变换，得到当前各谐波序分量。

2.如权利要求1所述的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法，其特征在于，还包括：

利用环形缓冲器分别将所述变换数据及当前所需各次谐波序分量进行缓存；其中，各次谐波序分量的环形缓冲器个数至少为N_h。

3.如权利要求1所述的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法，其特征在于，所述依据采样顺序及叠加周期分别对所述变换数据进行单点DFT计算得到第i_h点的校正结果之前，还包括：

计算N_h个三角函数的值，并将其存储查询表格中；其中，i_h不大于N_h。

4.如权利要求1至3任一项所述的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法，其特征在于，所述叠加周期为所述工频周期的整数倍。

5.如权利要求4所述的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法，其特征在于，所述分别对所述变换数据进行处理得到基波正序分量，并对所述基波正序分量进行锁频得到实时频率信息，包括：

分别对所述变换数据进行静止5级DSC计算，得到基波正序分量；

对所述基波正序分量进行SRF-PLL锁频，并进行低通滤波，得到实时频率信息。

6.如权利要求5所述的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测方法，其特征在于，所述利用所述实时频率信息及所述采样周期计算得到一个工频周期具有的采样周期的点数N_h，包括：

根据所述实时频率信息及所述采样周期T_s，利用公式计算得到一个工频周期具有的采样周期的点数N_h(kT_s)。

7.一种频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测系统，其特征在于，包括：

变换模块，用于将三相电网交流电信号的模拟信号进行离散化，以采样周期采样得到离散数据，并对所述离散数据进行Clark变换，得到变换数据；

实时频率模块，用于分别对所述变换数据进行处理得到基波正序分量，并对所述基波正序分量进行锁频得到实时频率信息；

采样点数获取模块，用于利用所述实时频率信息及所述采样周期计算得到一个工频周期内具有的采样周期的点数N_h，其中，N_h为整数；

校正结果获取模块，用于依据采样顺序及叠加周期分别对所述变换数据进行单点DFT计算得到第i_h点的校正结果；其中，第i_h点的校正结果为第i_h点的DFT计算结果与第i_h-1点的校正结果的累加值；

SVFT计算模块，用于分别对所述变换数据采用多组递归迭代SVFT计算，得到当前所需各次谐波序分量；

校正模块，用于当i_h小于N_h时，则将当前所需各次谐波序分量输出；当i_h等于N_h时，则将第i_h点的校正结果作为当前所需各次谐波序分量输出；

各谐波序分量获取模块，用于对所述当前所需各次谐波序分量进行逆Clark变换，得到当前各谐波序分量。

8.如权利要求7所述的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测系统，其特征在于，还包括：

缓存模块，用于利用环形缓冲器分别将所述变换数据及当前所需各次谐波序分量进行缓存；其中，各次谐波序分量的环形缓冲器个数至少为N_h。

9.如权利要求7所述的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测系统，其特征在于，还包括：

查询表格模块，用于计算N_h个三角函数的值，并将其存储查询表格中；其中，i_h不大于N_h。

10.如权利要求9所述的频率自适应递归SVFT谐波序分量实时检测系统，其特征在于，所述采样点数获取模块为根据所述实时频率信息及所述采样周期T_s，利用公式计算得到一个工频周期具有的采样周期的点数N_h(kT_s)的模块。