CN109921434A - 一种用于大型动力设备的节电装置 - Google Patents
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Abstract
本发明一种用于大型动力设备的节电装置，包括数据处理系统、数据运算系统、滤波系统和无功补偿系统，所述数据运算系统包括了FPGA系统和单片机，所述FPGA系统包括卡尔曼算法器和快速傅立叶算法器，所述卡尔曼算法器用于处理数据处理系统采集到的谐波参数，得到谐波的拟合模型，并将所述拟合模型与FPGA系统设定的阀值比较，所述FPGA系统将卡尔曼算法器和快速傅立叶算法器的结果传送给单片机，所述单片机分别将命令发送至滤波系统和无功补偿系统，本发明采用快速傅立叶变换进行无功补偿，相比较其他算法对局部最优解的求解，本算法可以进行全局最优计算，并且采用迭代方式计算，计算速度更快。
Description
技术领域
本发明涉及电力电子技术领域，特别涉及一种用于大型动力设备的节电装置。
背景技术
随着现代社会的不断发展，人们越来越重视电能质量。而无功功率与谐波是
影响电能质量的两大因素。无功功率对维持电力系统的稳定至关重要。然而，随着电力电子技术在矿山、化工、钢铁等企业的广泛应用，导致电网中的无功需求进一步增大，电网的额外附加损耗增加，更重要的是影响电能质量和电力系统的稳定性。大型动力设备在运行周期内需要频繁启动和停机，属于大功率冲击性负载。无功功率在其运行过程中反复波动，导致母线电压波动剧烈，以及功率因数较低，严重影响周围用电负荷的安全使用。另一方面大型动力设备的供电系统产生谐波电流，注入电网后，也会影响电网的电能质量。
最近几十年电力电子技术的应用领域进一步扩大，电路中的谐波污染问题也
越来越严重，其产生的危害也越来越大，人们也开始对其更加重视。大型动力设备不仅会产生大量无功电流注入电网，还会产生大量高次谐波分量注入电网母线，对电网产生的谐波污染严重，降低整个动力系统及周边用户的电能质量。
所以，从企业本身来说，无功功率和谐波轻则使整个动力系统及周边用户的电能质量降低，重则影响大型动力设备的安全生产。为了大型动力设备的安全，需要提供一种新型的大型动力设备的节电装置。
发明内容
本发明的主要目的在于针对上述问题提供一种用于大型动力设备的节电装置的方案。
为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：一种用于大型动力设备的节电装置，包括数据处理系统、数据运算系统、滤波系统和无功补偿系统，所述数据运算系统包括了FPGA系统和单片机，所述FPGA系统包括卡尔曼算法器和快速傅立叶算法器，所述卡尔曼算法器用于处理数据处理系统采集到的谐波参数，得到谐波的拟合模型，并将所述拟合模型与FPGA系统设定的阀值比较，所述FPGA系统将卡尔曼算法器和快速傅立叶算法器的结果传送给单片机，所述单片机分别将命令发送至滤波系统和无功补偿系统；所述卡尔曼算法器的卡尔曼算法步骤如下：
1)建立波形轨迹矢量集：对欧式空间二维平面x轴和y轴方向进行建模，建模数据如下：
其中：表示第表示第i条轨迹在x方向上的投影矢量集，
表示第i条轨迹在y方向上的投影矢量集,称为轨迹Trji的矢量集，T称为波形轨迹矢量集；
2)波形拟合：采用一种利用线性系统状态方程以及观测方程，
X(k+1)＝A(k)X(k)+T(k)W(k)
Z(k)＝H(k)X(k)+V(k)
通过以最小均方差J＝E[(xk+1-x’k+1)(xk+1-x’k+1)T]为准则，根据滤波方程计算出最优状态估计值，所述滤波方程为：
X(k+1,k+1)＝X(k+1,k)+K(k+1)[Z(k+1)-Z(k+1,k)]
其中，X(k+1)表示k+1时刻下的状态值，A(k)为状态转移矩阵，T(k)为干扰转移矩阵，W(k)表示运动模型的系统状态噪声，Z(k)表示观测向量，H(k)为观测矩阵，V(k)为观测噪声，xk+1表示k+1时刻下最优状态的估计值，K(k+1)为k+1时刻的增益矩阵；
3)误差分析：对于预测轨迹点与实际轨迹点的几何空间误差采用均方根误差RMSE来计算:
其中，(xi,yi)表示实际轨迹点的位置，(xi',yi')表示预测轨迹点的位置信息，k表示预测轨迹点的数量，通过算法计算得到谐波的拟合模型，将模型结构与设定的阀值进行比对，当模型误差不超过阀值时，不需要改变线路的电抗性，当模型误差超过阀值时，及时的调节电抗变换器来调节电抗性，从而实现动态滤波。
优选地，所述数据处理系统包括信号采集电路、信号调理电路和A/D转换电路，所述信号采集电路由电压互感器和电流互感器组成，所述信号采集电路通过电网端的并联支路采集电网端的输入电压和输入电流，所述输入电压和输入电流分别通过电压互感器盒电流互感器进行分离，并将分离后的电压和电流发送至信号调理电路中。
优选地，所述快速傅立叶算法器对互感到的电压信号和电流信号进行N点的等间隔采样，可以得到一个电压序列{u(m)}和电流序列{i(m)}，可以将二者组合成一个复数离散时间序列，其表达式如下所示:
x(m)＝u(m)+ji(m)
上述复数序列x(m)经过变换后为：
对式μ(m)和i(m)进行离散傅立叶变换运算，根绝复数共轭性质可以得到电压和电流的频谱为：
其中U(T)是实时的电压，I(T)是实时的电流，通过快速傅立叶算法器的计算，可以得到实时的电压、电流和无功功率的电参数，控制器根据其计算出来的实时无功和电压来判断对电容器进行投还是切，以达到动态无功平衡的目的。
优选地，所述信号调理电路包括信号转换模块、交直流变换模块、低通滤波模块和信号放大模块；由于电信号只能以电压的方式传递，所述信号采集电路分离得到的输入电流需要经过信号转换模块变为可接受的电压信号；所述电压信号中还含有一定量的交流成分，需要经过交直流变换模块，将交流信号转换为直流信号，所述低通滤波模块用于滤除高频谐波，防止感性负载产生的高次谐波影响采样的精度；再将得到的电信号通过信号放大模块进行放大以便提高信号的测量精度。
优选地，所述滤波系统包括电抗变换器、功率转换器和晶闸管脉冲触发板；当有电路中的谐波畸变较大时，单片机发出指令给晶闸管脉冲触发板，所述晶闸管脉冲触发板被触发，进而使功率转换器开始工作，所述功率转换器改变电抗变换器的电抗值后进行滤波。
优选地，所述无功补偿系统包括由电容器组、中间继电器组和熔断器组；所述单片机发送指令给中间继电器组，所述中间继电器组瞬间闭合所需要开启的电容器数量的继电器数；当继电器闭合后，导致继电开关闭合，电容器组中被开启的电容进行工作，对电路进行最优无功补偿，为防止补偿过程中出现电容短路，需要进行电容器保护，所述电容器保护分为过电流保护和抑制谐波两种。
优选地，所述过电流保护是将熔断器安装在投切支路与电容器组串联，以便电容器发生短路故障时可以迅速切除电容器，从而保证电容器组免收损伤及安全运行，为了保证各个电容器之间工作互不影响，在设计过程中需要给每个电容器安装熔断器。
优选地，所述抑制谐波是由于非线性负载的复杂性导致电网末端存在不同频率的高次谐波，当这些谐波流入电容器组时，电容器组可能无法承受其流过的电流值导致发热损坏；所以在投切支路安装熔断器的同时还需要在电容器支路中串联电抗变换器，抑制电容支路中的高次谐波。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明将谐波过滤和无功补偿结合，较现有的技术来说，节电功能更全面更符合实际需求。
本发明采用卡尔曼算法进行滤波，拟合速度快，实时动态综合滤波效果更好。
本发明采用快速傅立叶变换进行无功补偿，相比较其他算法对局部最优解的求解，本算法可以进行全局最优计算，并且采用迭代方式计算，计算速度更快。
附图说明
图1为本发明装置的电路原理图；
图2为本发明信号采集电路原理图；
图3为本发明调理电路原理图；
图4为本发明的主程序流程图。
图中：1-电网端，2-大型动力设备，3-信号采集电路，4-信号调理电路，5-A/D转换电路，6-FPGA系统，7-晶闸管脉冲触发板，8-功率转换器，9-单片机，10-中间继电器，11-电抗变换器KL，12-电容器组，13-无功补偿系统，14-熔断器,15-电压互感器，16-电流互感器，17-信号转化模块，18-交直流变换模块，19-低通滤波模块，20-信号放大模块，21-数据处理系统，22-运算系统，23-滤波系统。
具体实施方式
以下描述用于揭露本发明具体内容以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。
本发明的实施例为一种用于大型动力设备的节电装置，主要包括有数据处理系统21，数据运算系统22，滤波系统23和无功补偿系统13。
数据处理系统21，包括由信号采集电路3，信号调理电路4和A/D转换电路组成5；
信号采集电路3，由电压互感器15和电流互感器16组成，通过电网端1的并联支路采集电网端1的输入电压和电流，并将此输入的电压和电流分别通过电压互感器15和电流互感器16，目的是将输入的电压和电流中无功功率所需要的电压和电流进行分离；并将分离后的电压和电流发送至信号调理电路4；
信号调理电路4，主要包括信号转换模块17，交直流变换模块18，低通滤波模块19和信号放大模块20；由于电信号只能以电压的方式传递，所以上述信号采集电路3分离得到的输入电流需要经过信号转换变为可接受的电压信号；转换后的电信号中还含有一定量的交流成分，需要经过交直流变换模块18，将交流信号转换为直流信号，低通滤波模块19主要是滤除高频谐波，防止感性负载产生的高次谐波影响采样的精度；再将得到的电信号通过信号放大模块20进行放大以便提高信号的测量精度。
A/D转换电路5，将上述信号调理电路输出的电信号进行数字化处理，方便FPGA系统6进行运算处理。
数据运算系统22，包括由FPGA系统6和单片机组成9；
FPGA系统6中包含两个运算器，两个运算器分别采用卡尔曼算法和快速傅立叶算法，对上述A/D转换电路5中输出的参数中的谐波量和无功功率参数进行计算，卡尔曼算法通过信号采集电路3中采集得到谐波参量在A/D转换电路5中转化得到的谐波参数，迅速计算得到谐波的拟合模型，将模型结构与设定的阀值进行比对，当模型误差不超过阀值时，不需要改变线路的电抗性，当模型误差超过阀值时，发送调节信号给单片机；卡尔曼算法的大致运算过程如下:
1)建立波形轨迹矢量集：对欧式空间二维平面x轴和y轴方向进行建模，利用两个方向上的矢量表示轨迹数据,，如式(1)所示：
其中：表示第表示第i条轨迹在x方向上的投影矢量集，表示第i条轨迹在y方向上的投影矢量集,称为轨迹Trji的矢量集，T称为波形轨迹矢量集。
2)波形拟合：一种利用线性系统状态方程以及观测方程，如式(2)所示：
通过以最小均方差J＝E[(xk+1-x’k+1)(xk+1-x’k+1)T]为准则，根据滤波方程计算出最优状态估计值，如下式(3)所示：
X(k+1,k+1)＝X(k+1,k)+K(k+1)[Z(k+1)-Z(k+1,k)] (3)
其中，X(k+1)表示k+1时刻下的状态值，A(k)为状态转移矩阵，T(k)为干扰转移矩阵，W(k)表示运动模型的系统状态噪声，Z(k)表示观测向量，H(k)为观测矩阵，V(k)为观测噪声，xk+1表示k+1时刻下最优状态的估计值，K(k+1)为k+1时刻的增益矩阵。
3)误差分析：对于预测轨迹点与实际轨迹点的几何空间误差采用公式(4)所示的均方根误差RMSE来计算:
其中，(xi,yi)表示实际轨迹点的位置，(xi',yi')表示预测轨迹点的位置信息，k表示预测轨迹点的数量。
快速傅立叶变换是一种快速有效的变换形式，基本思想是通过离散傅立叶变换将有限长度为N的序列逐步分解成较短的系列，然后对这些较短的序列再次进行离散傅立叶变换，直到这个序列最后被分解成两点，这种运算的速度很快，能够快速响应电网实时变化的复杂情况。通过快速傅立叶算法，将上述采集电路中得到的无功功率有关电参数进行计算，可以得到无功补偿的最优补偿结果，并将得到的结果发送给单片机9；快速傅立叶变换的大致运算过程如下：
对互感到的电压信号和电流信号进行N点的等间隔采样，可以得到一个电压序列{u(m)}和电流序列{i(m)}，可以将二者组合成一个复数离散时间序列，其表达式如下所示:
x(m)＝u(m)+ji(m) (5)
上述复数序列x(m)经过变换后为：
对式(4)进行离散傅立叶变换运算，根绝复数共轭性质可以得到电压和电流的频谱为：
通过以上离散傅立叶变换算法的计算，可以得到实时的电压、电流和无功功率等电参数，控制器根据其计算出来的实时无功和电压来判断对电容器进行投还是切，以达到动态无功平衡的目的。
单片机9，将上述卡尔曼算法得到的滤除谐波的最优信号和快速傅立叶变换得到的最优无功补偿结果转化为输出命令，分别将命令发送至滤波系统23和无功补偿系统13。
滤波系统23，包括由电抗变换器KL11，功率转换器8和晶闸管脉冲触发板7组成；当有电路中的谐波畸变较大时，单片机9发出指令给晶闸管脉冲触发板7，触发板被触发，进而使功率转换器8开始工作，最终改变电网支路上电抗变换器KL11的电抗值来进行滤波。
无功补偿系统13，包括由电容器组12，中间继电器组10和熔断器组14成；当电路中的无功补偿最优结果被快速傅立叶变换计算出来后，单片机将计算结果转化为数字指令发送给中间继电器组10，并使得中间继电器组瞬间闭合所需要开启的电容器数量的继电器数；继电器闭合后，导致继电开关闭合，电容器组12中被开启的电容进行工作，对电路进行最优无功补偿，为防止补偿过程中出现电容短路，熔断器14对电容器组进行保护。
本装置的具体工作过程：本装置安装在电网端1和大型动力设备2之间的支路上，装置的起始位置安装有常开开关SB，和低压断路器QF，按下开关SB后，装置开始工作，信号采集电路3采集电网端1支路上的电参数，并将各个参数进行分离，并传输到信号调理电路中4，通过转换，过滤和放大，将所有电参数转化为电压信号，通过A/D转化电路5将电压信号变为数字信号并传输给FPGA系统6中分别进行卡尔曼滤波计算和快速傅立叶变换计算，得到所需要滤除谐波的拟合情况和所需要补偿的无功功率的电参数，即所需要滤波系统中电抗变换器KL11的电抗值改变量和无功补偿系统13中电容器组投切的电容器数，并将参数实时发送给单片机9，单片机9将参数转化为命令来分别控制滤波系统23中晶闸管脉冲触发板8的开启和无功补偿系统13中的中间继电器组10的投切数，进而控制电抗变换器KL11中的电抗值和电容组12中电容器的投切数量，为了使电容器组12工作稳定，电容器组12中每个电容器都串联一个熔断器14，当电容器工作出现异常时，可及时的保护电容器。本装置通过卡尔曼算法和快速傅立叶变换算法的结合，可实现滤波和无功补偿协同发生，对大型动力设备的节电效果十分有效。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。
Claims (8)
1.一种用于大型动力设备的节电装置，包括数据处理系统、数据运算系统、滤波系统和无功补偿系统，其特征在于：所述数据运算系统包括了FPGA系统和单片机，所述FPGA系统包括卡尔曼算法器和快速傅立叶算法器，所述卡尔曼算法器用于处理数据处理系统采集到的谐波参数，得到谐波的拟合模型，并将所述拟合模型与FPGA系统设定的阀值比较，所述FPGA系统将卡尔曼算法器和快速傅立叶算法器的结果传送给单片机，所述单片机分别将命令发送至滤波系统和无功补偿系统；所述卡尔曼算法器的卡尔曼算法步骤如下：
1)建立波形轨迹矢量集：对欧式空间二维平面x轴和y轴方向进行建模，建模数据如下：
其中：表示第表示第i条轨迹在x方向上的投影矢量集，表示第i条轨迹在y方向上的投影矢量集,称为轨迹Trji的矢量集，T称为波形轨迹矢量集；
2)波形拟合：采用一种利用线性系统状态方程以及观测方程，
X(k+1)＝A(k)X(k)+T(k)W(k)
Z(k)＝H(k)X(k)+V(k)
通过以最小均方差J＝E[(xk+1-x’k+1)(xk+1-x’k+1)T]为准则，根据滤波方程计算出最优状态估计值，所述滤波方程为：
X(k+1,k+1)＝X(k+1,k)+K(k+1)[Z(k+1)-Z(k+1,k)]
其中，X(k+1)表示k+1时刻下的状态值，A(k)为状态转移矩阵，T(k)为干扰转移矩阵，W(k)表示运动模型的系统状态噪声，Z(k)表示观测向量，H(k)为观测矩阵，V(k)为观测噪声，xk+1表示k+1时刻下最优状态的估计值，K(k+1)为k+1时刻的增益矩阵；
3)误差分析：对于预测轨迹点与实际轨迹点的几何空间误差采用均方根误差RMSE来计算:
其中，(xi,yi)表示实际轨迹点的位置，(xi',yi')表示预测轨迹点的位置信息，k表示预测轨迹点的数量，通过算法计算得到谐波的拟合模型，将模型结构与设定的阀值进行比对，当模型误差不超过阀值时，不需要改变线路的电抗性，当模型误差超过阀值时，及时的调节电抗变换器来调节电抗性，从而实现动态滤波。
2.根据权利要求1所述的一种用于大型动力设备的节电装置，其特征在于：所述数据处理系统包括信号采集电路、信号调理电路和A/D转换电路，所述信号采集电路由电压互感器和电流互感器组成，所述信号采集电路通过电网端的并联支路采集电网端的输入电压和输入电流，所述输入电压和输入电流分别通过电压互感器盒电流互感器进行分离，并将分离后的电压和电流发送至信号调理电路中。
3.根据权利要求2所述的一种用于大型动力设备的节电装置，其特征在于：所述快速傅立叶算法器对互感到的电压信号和电流信号进行N点的等间隔采样，可以得到一个电压序列{u(m)}和电流序列{i(m)}，可以将二者组合成一个复数离散时间序列，其表达式如下所示:
x(m)＝u(m)+ji(m)
上述复数序列x(m)经过变换后为：
对式μ(m)和i(m)进行离散傅立叶变换运算，根绝复数共轭性质可以得到电压和电流的频谱为：
其中U(T)是实时的电压，I(T)是实时的电流，通过快速傅立叶算法器的计算，可以得到实时的电压、电流和无功功率的电参数，控制器根据其计算出来的实时无功和电压来判断对电容器进行投还是切，以达到动态无功平衡的目的。
4.根据权利要求2所述的一种用于大型动力设备的节电装置，其特征在于：所述信号调理电路包括信号转换模块、交直流变换模块、低通滤波模块和信号放大模块；由于电信号只能以电压的方式传递，所述信号采集电路分离得到的输入电流需要经过信号转换模块变为可接受的电压信号；所述电压信号中还含有一定量的交流成分，需要经过交直流变换模块，将交流信号转换为直流信号，所述低通滤波模块用于滤除高频谐波，防止感性负载产生的高次谐波影响采样的精度；再将得到的电信号通过信号放大模块进行放大以便提高信号的测量精度。
5.根据权利要求1所述的一种用于大型动力设备的节电装置，其特征在于：所述滤波系统包括电抗变换器、功率转换器和晶闸管脉冲触发板；当有电路中的谐波畸变较大时，单片机发出指令给晶闸管脉冲触发板，所述晶闸管脉冲触发板被触发，进而使功率转换器开始工作，所述功率转换器改变电抗变换器的电抗值后进行滤波。
6.根据权利要求1所述的一种用于大型动力设备的节电装置，其特征在于：所述无功补偿系统包括由电容器组、中间继电器组和熔断器组；所述单片机发送指令给中间继电器组，所述中间继电器组瞬间闭合所需要开启的电容器数量的继电器数；当继电器闭合后，导致继电开关闭合，电容器组中被开启的电容进行工作，对电路进行最优无功补偿，为防止补偿过程中出现电容短路，需要进行电容器保护，所述电容器保护分为过电流保护和抑制谐波两种。
7.根据权利要求6所述的一种用于大型动力设备的节电装置，其特征在于：所述过电流保护是将熔断器安装在投切支路与电容器组串联，以便电容器发生短路故障时可以迅速切除电容器，从而保证电容器组免收损伤及安全运行，为了保证各个电容器之间工作互不影响，在设计过程中需要给每个电容器安装熔断器。
8.根据权利要求6所述的一种用于大型动力设备的节电装置，其特征在于：所述抑制谐波是由于非线性负载的复杂性导致电网末端存在不同频率的高次谐波，当这些谐波流入电容器组时，电容器组可能无法承受其流过的电流值导致发热损坏；所以在投切支路安装熔断器的同时还需要在电容器支路中串联电抗变换器，抑制电容支路中的高次谐波。
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| CN201910131712.XA CN109921434A (zh) | 2019-02-22 | 2019-02-22 | 一种用于大型动力设备的节电装置 |
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Citations (2)
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|---|---|---|---|---|
| EP2437383A2 (de) * | 2010-10-04 | 2012-04-04 | Liebherr-Elektronik GmbH | Module für ein aktives Netzfilter und aktives Netzfilter |
| CN203774791U (zh) * | 2014-03-14 | 2014-08-13 | 武汉理工大学 | 用于复合电力负载的动态谐波滤波器 |
-
2019
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Patent Citations (2)
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| EP2437383A2 (de) * | 2010-10-04 | 2012-04-04 | Liebherr-Elektronik GmbH | Module für ein aktives Netzfilter und aktives Netzfilter |
| CN203774791U (zh) * | 2014-03-14 | 2014-08-13 | 武汉理工大学 | 用于复合电力负载的动态谐波滤波器 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 乔少杰等: "基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法", 《电子学报》 * |
| 田小林等: "无功补偿控制器中数据采集及FFT算法处理", 《仪表技术与传感器》 * |
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