CN107315103A - 一种电力冲击负载检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种电力冲击负载检测方法，解决了目前专门针对冲击性负载电参数测量的方法有单周期矩形窗快速测量方法，采用单周期电能快速算法，导致的无法准确计算基波或谐波频段上的电压、电流及有功功率数值的技术问题。本发明实施例方法包括：对与采样序列相对应的数据矩阵进行计算确定对应的特征值，采样序列为电力冲击负载时采样的若干个电压/电流信号；通过特征值对采样的各电压/电流信号分量进行频率和衰减系数的计算，并根据频率和衰减系数计算各电压/电流信号分量的幅值和初始相位；通过幅值和初始相位计算出电力冲击负载时对应的基波电压、电流，以及全波有功功率、基波有功功率。

Description

一种电力冲击负载检测方法

技术领域

本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种电力冲击负载检测方法。

背景技术

随着大量电力电子工业负载的应用，使得电网负荷逐渐呈现随时间动态 波动，甚至冲击性的特点，如炼钢厂的电弧炉、轧钢机、港口的塔吊、城市 轻轨及电动汽车充电站等，都为典型的冲击性负载。其特征为电流随负载的 启动与停止，呈现周期性的剧烈波动，其幅值大小可在秒级时间内出现大幅 变动，同时造成电压也出现波动。由于传统的电测量仪表，都是针对稳态负 载设计，其采用矩形窗方式，来计算电压、电流有效值，以及有功功率等重 要参数。

但这些仪表应用于冲击性负载时，由于负载电流在短时间内出现快速的 变化，因此变化期间的波形，富含丰富的频谱信息，若采用矩形窗来截断， 进行电压、电流及功率计算，将会引入非同步噪声，造成结果出现异常波动。 从而无法正确检测冲击性负载的电力参数，影响电网正常运行。

目前专门针对冲击性负载电参数测量的方法有单周期矩形窗快速测量方 法，其通过一片高速AD芯片，采用单周期电能快速算法，确保波动负荷下 电能计量准确度,这种方法还是采用矩形窗截断，只是用很短的矩形窗，同时 提高采样速率来解决冲击负载电流波动造成的误差影响。这种方法可以用于 全波电压、电流及功率计算，但无法准确分析短时间波动电流的频谱信息， 从而导致了无法准确计算基波或谐波频段上的电压、电流及有功功率数值的 技术问题。

发明内容

本发明实施例提供的一种电力冲击负载检测方法，解决了目前专门针对 冲击性负载电参数测量的方法有单周期矩形窗快速测量方法，采用单周期电 能快速算法，导致的无法准确计算基波或谐波频段上的电压、电流及有功功 率数值的技术问题。

本发明实施例提供的一种电力冲击负载检测方法，包括：

对与采样序列相对应的数据矩阵进行计算确定对应的特征值，所述采样 序列为电力冲击负载时采样的若干个电压/电流信号；

通过所述特征值对采样的各电压/电流信号分量进行频率和衰减系数的计 算，并根据所述频率和所述衰减系数计算各电压/电流信号分量的幅值和初始 相位；

通过所述幅值和所述初始相位计算出电力冲击负载时对应的基波电压、 电流，以及全波有功功率、基波有功功率。

优选地，对与采样序列相对应的数据矩阵进行计算确定对应的特征值， 所述采样序列为电力冲击负载时采样的若干个电压/电流信号之前还包括：

获取到所述采样序列x(0),x(1),x(2),L,x(N-1)，且所述采样序列 x(0),x(1),x(2),L,x(N-1)对应构成的所述数据矩阵为 其中，M＞K，L＞P，M+L-1＝N。

优选地，对与采样序列相对应的数据矩阵进行计算确定对应的特征值具 体包括：

对与所述数据矩阵X进行奇异值分解，获取到对应的特征向量；

根据所述特征向量进行计算确定对应的特征值。

优选地，对与所述数据矩阵进行奇异值分解，获取到对应的特征向量具 体包括：

对数据矩阵X进行奇异值分解得到X＝LΣU^H，其中，(·)^H表示共轭转置， L和U分别是L×L,M×M维酉矩阵，Σ为L×M的对角阵，且主对角元素 是矩阵X的奇异值的降序排列，确定U的列向量是数据矩阵X的右特征向量， 并根据所述右特征向量确定对应的特征向量。

优选地，根据所述右特征向量确定对应的特征向量具体包括：

对所述右特征向量分解为信号子空间U_s和噪声子空间U_n得到 U＝[U_s|U_n]，其中U_s的列向量为数据矩阵X最大的奇异值对应的特征向量。

优选地，根据所述特征向量进行计算确定对应的特征值具体包括：

令U_n＝(U₁/最后一行)＝(第一行/U₂)，即U₁、U₂分别为U_n去掉最后一 行，去掉第1行得到的矩阵Ψ，再令进行特征值分解，得 矩阵Ψ的特征值λ_k，k＝1,2,L,K，K为数据矩阵X最大的奇异值的个数。

优选地，通过所述特征值对采样的各电压/电流信号分量进行频率和衰减 系数的计算具体包括：

设其中，K为所述电压/电流信号的正弦分 量的个数，a_k为第k个所述正弦分量的幅值，φ_k为第k个所述正弦分量的初 始相位，α_k表示第k个所述正弦分量的衰减系数，f_k表示第k个所述正弦分 量的频率，T_s表示采样间隔，w(n)表示白噪声；

根据所述特征值λ_k结合第一特征公式和第二特征公式分别计算所述频率 f_k和衰减系数α_k；

其中，所述第一特征公式为所述第二特征公式为

优选地，根据所述频率和所述衰减系数计算各电压/电流信号分量的幅值 和初始相位具体包括：

通过最小二乘法计算所述电压/电流信号的所述正弦分量的幅值和初始相 角。所述最小二乘法的计算步骤包括：

令

根据第一预置公式A＝(λ^Hλ)^-1λ^HX_N＝[A₁ A₂ L A_K]进行矩阵A的计算；

根据第二预置公式、第三预置公式，并结合所述矩阵A，进行第k个所 述正弦分量的所述幅值和所述初始相位的计算；

其中，所述第二预置公式为a_k＝2|A_k|,所述第三预置公式为φ_k＝angle(A_k)。

优选地，通过所述幅值和所述初始相位计算出电力冲击负载时对应的基 波电压、电流，以及全波有功功率、基波有功功率具体包括：

通过所述幅值和所述初始相位根据第四预置公式、第五预置公式、第六 预置公式、第七预置公式分别计算出电力冲击负载时对应的基波电压、电流， 以及全波有功功率、基波有功功率；

其中，所述第四预置公式为U₀＝2|A_u0|，所述第五预置公式为I₀＝2|A_i0|，所 述第六预置公式为所述第七预置公式为 P₀＝U₀I₀cos(φ_i0-φ_u0)。

优选地，所述采样序列为三相电压与电流采样值信号。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：

本发明实施例提供的一种电力冲击负载检测方法，包括：对与采样序列 相对应的数据矩阵进行计算确定对应的特征值，采样序列为电力冲击负载时 采样的若干个电压/电流信号；通过特征值对采样的各电压/电流信号分量进行 频率和衰减系数的计算，并根据频率和衰减系数计算各电压/电流信号分量的 幅值和初始相位；通过幅值和初始相位计算出电力冲击负载时对应的基波电 压、电流，以及全波有功功率、基波有功功率。本实施例中，通过对与采样 序列相对应的数据矩阵进行计算确定对应的特征值，采样序列为电力冲击负 载时采样的若干个电压/电流信号；通过特征值对采样的各电压/电流信号分量 进行频率和衰减系数的计算，并根据频率和衰减系数计算各电压/电流信号分 量的幅值和初始相位；通过幅值和初始相位计算出电力冲击负载时对应的基 波电压、电流，以及全波有功功率、基波有功功率，解决了目前专门针对冲 击性负载电参数测量的方法有单周期矩形窗快速测量方法，采用单周期电能 快速算法，导致的无法准确计算基波或谐波频段上的电压、电流及有功功率数 值的技术问题。

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一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例提供的一种电力冲击负载检测方法一个实施例的流 程示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供的一种电力冲击负载检测方法，解决了目前专门针对 冲击性负载电参数测量的方法有单周期矩形窗快速测量方法，采用单周期电 能快速算法，导致的无法准确计算基波或谐波频段上的电压、电流及有功功 率数值的技术问题。

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部 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它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明实施例提供的一种电力冲击负载检测方法一个实施例 包括：

101、对与采样序列相对应的数据矩阵进行计算确定对应的特征值，采样 序列为电力冲击负载时采样的若干个电压/电流信号；

本实施例中，需要基于ESPRIT的电力冲击负荷检测时，首先需要对与采 样序列相对应的数据矩阵进行计算确定对应的特征值，采样序列为电力冲击 负载时采样的若干个电压/电流信号。

必须说明的是，对与采样序列相对应的数据矩阵进行计算确定对应的特 征值，采样序列为电力冲击负载时采样的若干个电压/电流信号之前还包括：

获取到采样序列x(0),x(1),x(2),…,x(N-1)，且采样序列 x(0),x(1),x(2),…,x(N-1)对应构成的数据矩阵为 其中，M＞K，L＞P，M+L-1＝N。

事实上，对与采样序列相对应的数据矩阵进行计算确定对应的特征值具 体包括：

对与数据矩阵X进行奇异值分解，获取到对应的特征向量；

根据特征向量进行计算确定对应的特征值。

下面进一步进行描述：

对与数据矩阵进行奇异值分解，获取到对应的特征向量具体包括：

对数据矩阵X进行奇异值分解得到X＝LΣU^H，其中，(·)^H表示共轭转置， L和U分别是L×L,M×M维酉矩阵，Σ为L×M的对角阵，且主对角元素 是矩阵X的奇异值的降序排列，确定U的列向量是数据矩阵X的右特征向量， 并根据右特征向量确定对应的特征向量。

根据右特征向量确定对应的特征向量具体包括：

对右特征向量分解为信号子空间U_s和噪声子空间U_n得到U＝[U_s|U_n]， 其中U_s的列向量为数据矩阵X最大的奇异值对应的特征向量。

根据特征向量进行计算确定对应的特征值具体包括：

令U_n＝(U₁/最后一行)＝(第一行/U₂)，即U₁、U₂分别为U_n去掉最后一 行，去掉第1行得到的矩阵Ψ，再令进行特征值分解，得 矩阵Ψ的特征值λ_k，k＝1,2,L,K，K为数据矩阵X最大的奇异值的个数。

102、通过特征值对采样的各电压/电流信号分量进行频率和衰减系数的计 算，并根据频率和衰减系数计算各电压/电流信号分量的幅值和初始相位；

当对与采样序列相对应的数据矩阵进行计算确定对应的特征值，采样序 列为电力冲击负载时采样的若干个电压/电流信号之后，需要通过特征值对采 样的各电压/电流信号分量进行频率和衰减系数的计算，并根据频率和衰减系 数计算各电压/电流信号分量的幅值和初始相位。

必须说明的是，通过特征值对采样的各电压/电流信号分量进行频率和衰 减系数的计算具体包括：

设其中，K为电压/电流信号的正弦分量的 个数，a_k为第k个正弦分量的幅值，φ_k为第k个正弦分量的初始相位，α_k表 示第k个正弦分量的衰减系数，f_k表示第k个正弦分量的频率，T_s表示采样间 隔，w(n)表示白噪声；

根据特征值λ_k结合第一特征公式和第二特征公式分别计算频率f_k和衰减 系数α_k；

其中，第一特征公式为第二特征公式为

以及，根据频率和衰减系数计算各电压/电流信号分量的幅值和初始相位 具体包括：

通过最小二乘法计算电压/电流信号的正弦分量的幅值和初始相角。最小 二乘法的计算步骤包括：

令

根据第一预置公式A＝(λ^Hλ)^-1λ^HX_N＝[A₁ A₂ L A_K]进行矩阵A的计算；

根据第二预置公式、第三预置公式，并结合矩阵A，进行第k个正弦分 量的幅值和初始相位的计算；

其中，第二预置公式为a_k＝2|A_k|,第三预置公式为φ_k＝angle(A_k)。

103、通过幅值和初始相位计算出电力冲击负载时对应的基波电压、电流， 以及全波有功功率、基波有功功率。

当通过特征值对采样的各电压/电流信号分量进行频率和衰减系数的计 算，并根据频率和衰减系数计算各电压/电流信号分量的幅值和初始相位之后， 需要通过幅值和初始相位计算出电力冲击负载时对应的基波电压、电流，以 及全波有功功率、基波有功功率。

通过幅值和初始相位根据第四预置公式、第五预置公式、第六预置公式、 第七预置公式分别计算出电力冲击负载时对应的基波电压、电流，以及全波 有功功率、基波有功功率；

其中，第四预置公式为U₀＝2|A_u0|，第五预置公式为I₀＝2|A_i0|，第六预置公 式为第七预置公式为P₀＝U₀I₀cos(φ_i0-φ_u0)。

本实施例中的采样序列为三相电压与电流采样值信号。

本实施例中，通过对与采样序列相对应的数据矩阵进行计算确定对应的 特征值，采样序列为电力冲击负载时采样的若干个电压/电流信号；通过特征 值对采样的各电压/电流信号分量进行频率和衰减系数的计算，并根据频率和 衰减系数计算各电压/电流信号分量的幅值和初始相位；通过幅值和初始相位 计算出电力冲击负载时对应的基波电压、电流，以及全波有功功率、基波有 功功率，解决了目前专门针对冲击性负载电参数测量的方法有单周期矩形窗 快速测量方法，采用单周期电能快速算法，导致的无法准确计算基波或谐波 频段上的电压、电流及有功功率数值的技术问题，以及使用较少的数据采样 点数就可以实现对冲击负载的分析，避免了最大似然法、最大熵法和MUSIC 方法等固有的、在整个频域上的搜索，提高了计算效率，不需要对信号进行 同步采样，减少了对硬件的依赖。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制； 尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应 当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其 中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案 的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种电力冲击负载检测方法，其特征在于，包括：

对与采样序列相对应的数据矩阵进行计算确定对应的特征值，所述采样序列为电力冲击负载时采样的若干个电压/电流信号；

通过所述特征值对采样的各电压/电流信号分量进行频率和衰减系数的计算，并根据所述频率和所述衰减系数计算各电压/电流信号分量的幅值和初始相位；

通过所述幅值和所述初始相位计算出电力冲击负载时对应的基波电压、电流，以及全波有功功率、基波有功功率。

2.根据权利要求1所述的电力冲击负载检测方法，其特征在于，对与采样序列相对应的数据矩阵进行计算确定对应的特征值，所述采样序列为电力冲击负载时采样的若干个电压/电流信号之前还包括：

获取到所述采样序列x(0),x(1),x(2),L,x(N-1)，且所述采样序列x(0),x(1),x(2),L,x(N-1)对应构成的所述数据矩阵为其中，M＞K，L＞P，M+L-1＝N。

3.根据权利要求2所述的电力冲击负载检测方法，其特征在于，对与采样序列相对应的数据矩阵进行计算确定对应的特征值具体包括：

对与所述数据矩阵X进行奇异值分解，获取到对应的特征向量；

根据所述特征向量进行计算确定对应的特征值。

4.根据权利要求3所述的电力冲击负载检测方法，其特征在于，对与所述数据矩阵进行奇异值分解，获取到对应的特征向量具体包括：

对数据矩阵X进行奇异值分解得到X＝LΣU^H，其中，(·)^H表示共轭转置，L和U分别是L×L,M×M维酉矩阵，Σ为L×M的对角阵，且主对角元素是矩阵X的奇异值的降序排列，确定U的列向量是数据矩阵X的右特征向量，并根据所述右特征向量确定对应的特征向量。

5.根据权利要求4所述的电力冲击负载检测方法，其特征在于，根据所述右特征向量确定对应的特征向量具体包括：

对所述右特征向量分解为信号子空间U_s和噪声子空间U_n得到U＝[U_s|U_n]，其中U_s的列向量为数据矩阵X最大的奇异值对应的特征向量。

6.根据权利要求5所述的电力冲击负载检测方法，其特征在于，根据所述特征向量进行计算确定对应的特征值具体包括：

令U_n＝(U₁/最后一行)＝(第一行/U₂)，即U₁、U₂分别为U_n去掉最后一行，去掉第1行得到的矩阵Ψ，再令进行特征值分解，得矩阵Ψ的特征值λ_k，k＝1,2,L,K，K为数据矩阵X最大的奇异值的个数。

7.根据权利要求6所述的电力冲击负载检测方法，其特征在于，通过所述特征值对采样的各电压/电流信号分量进行频率和衰减系数的计算具体包括：

设其中，K为所述电压/电流信号的正弦分量的个数，a_k为第k个所述正弦分量的幅值，φ_k为第k个所述正弦分量的初始相位，α_k表示第k个所述正弦分量的衰减系数，f_k表示第k个所述正弦分量的频率，T_s表示采样间隔，w(n)表示白噪声；

根据所述特征值λ_k结合第一特征公式和第二特征公式分别计算所述频率f_k和衰减系数α_k；

其中，所述第一特征公式为所述第二特征公式为

8.根据权利要求7所述的电力冲击负载检测方法，其特征在于，根据所述频率和所述衰减系数计算各电压/电流信号分量的幅值和初始相位具体包括：

通过最小二乘法计算所述电压/电流信号的所述正弦分量的幅值和初始相角。所述最小二乘法的计算步骤包括：

令

根据第一预置公式A＝(λ^Hλ)^-1λ^HX_N＝[A₁ A₂ L A_K]进行矩阵A的计算；

根据第二预置公式、第三预置公式，并结合所述矩阵A，进行第k个所述正弦分量的所述幅值和所述初始相位的计算；

其中，所述第二预置公式为a_k＝2|A_k|,所述第三预置公式为φ_k＝angle(A_k)。

9.根据权利要求1所述的电力冲击负载检测方法，其特征在于，通过所述幅值和所述初始相位计算出电力冲击负载时对应的基波电压、电流，以及全波有功功率、基波有功功率具体包括：

通过所述幅值和所述初始相位根据第四预置公式、第五预置公式、第六预置公式、第七预置公式分别计算出电力冲击负载时对应的基波电压、电流，以及全波有功功率、基波有功功率；

其中，所述第四预置公式为U₀＝2|A_u0|，所述第五预置公式为I₀＝2|A_i0|，所述第六预置公式为所述第七预置公式为P₀＝U₀I₀cos(φ_i0-φ_u0)。

10.根据权利要求1所述的电力冲击负载检测方法，其特征在于，所述采样序列为三相电压与电流采样值信号。