具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的描述。
本发明基于全相位滤波器设计理论[6],设计出全相位数字微分器,其幅频响应值在低频段被抑制至零点附近,在高频段则呈现出较理想的斜坡形状,故该微分器可锐化信号的突变特征。实验证明了本发明提出的微分器可有效地检测出电网工况的故障时刻。
本发明组织结构如下:先给出技术发明流程,先给出电力谐波模型,再详细介绍全相位数字微分器的设计原理及过程,基于此用全相位微分器实现电力工况故障检测。先阐述方案的操作流程,再给出内部技术细节及其原理,然后总结出技术方案的处理流图,最后给出实验对技术方案做验证。
本发明基于全相位数字微分滤波的电网工况故障检测方法,具体实现过程如下,按如下步骤进行处理,即可估计出调幅信号载波频率。
步骤一,以确知的采样速率fs对电网信号进行采样,共采集L个样点x(0),…,x(L-1);
步骤二,设定阶数N,确定长度为N的汉明窗f,将汉明窗f与长度为N的矩形窗b进行卷积,得到长度为2N-1的卷积窗wc(n),-N+1≤n≤N-1,并设定归一化因子C=wc(0);
步骤三,根据如下解析公式,计算出长度为2N-1的全相位数字微分器系数g(n)
步骤四,用系数g(n)构成的全相位数字微分器对电网采集信号x(0),…,x(L-1)进行数字滤波,从输出波形中,找出幅值最高的时刻,该时刻即为欲检测的电网工况故障发生时刻。
本发明涉及的技术原理如下:
一、电力系统信号模型
供电系统中产生谐波的根本原因是非线性负载的接入。随着越来越多电力电子设备的接入到供电系统中,谐波问题也越来越严重。广义上讲,任何与工频频率不同的信号成分都可以称为谐波。对于信号的建模是谐波分析的基础,文献[7][8]给出了电力系统一般的信号模型:
其中,k=1所对应的a
1,f
1,
分别表示基波的幅值、频率和相位;一般地,a
k,f
k,
分别表示第k次谐波的幅值,频率和初相角;z(t)为噪声分量。
需指出:式(1)是正常平稳工况的电力谐波模型,当出现工况故障时,其故障发生时刻的前、后时段,该模型的a
k、f
k、
参数可能会发生大的变化,因而故障时刻检测是电力谐波分析的关键所在。
二、全相位数字微分器的设计
故障检测可归结为信号突变点检测的问题。一方面,在突变点出现以前,电网信号表现为幅值连续的平稳状态;在突变点出现以后,电网信号表现为另一种幅值连续的平稳状态。因而对于连续信号段和间断信号段,故障检测器的输出应呈现出大的反差,这样便可凸显出故障突变时刻的位置。
另一方面,从频率分析角度看来,对于平稳信号段,波形较为平滑,频谱成分以低频为主;对于突发时段,波形幅值产生间断,间断意味着包含有丰富的高频成分。因而期望故障检测器具有抑制低频成分和放大高频成分的功能。
出于以上两方面考虑,本文提出采用数字微分器来实现故障检测器的设计。众所周知,假设信号f(t)的频谱为F(jω),则根据傅立叶变换性质,有:
式(2)表明,理想微分器的幅频响应呈现斜坡特征。
为设计出满足斜坡特征的数字微分器,本文提出采用全相位方法进行设计。文献[6]指出:全相位方法是频率域设计方法,具体而言,若给定某长度为N的频率采样向量H,且其内部元素满足:
H(k)=H(N-k),k=0,...,N-1 (3)
则依据下列三个步骤,即可获得长度为2N-1的全相位滤波器[9][10]:
1)对频率向量H做IDFT,获得长度为N的向量h,进而延拓为长度为2N-1的向量h'=[h(-N+1),...,h(0),...,h(N-1)];
2)将前窗f、后窗b进行卷积得卷积窗wc;
3)将h'、wc对应元素相乘即可最终滤波器g。
为实现满足式(3)的频域斜坡采样,不妨将H(k)设定为如下形式:
则令前窗f为任意对称窗,后窗b为矩形窗,将频率向量H、f、b以上三个步骤全相位设计法即可推导出如下解析表达的数字微分器系数:
文献[11][12]证明,全相位滤波器g(n)的传输曲线G(jω)可通过对频率向量H做内插得到,并且其内插函数恰好是归一化卷积窗wc(n)的傅里叶谱Wc(jω),即:
对于f、b至少其一为矩形窗情况,G(jω)恰好通过H的所有采样点,令
Δω=2π/N,从而有
G(jkΔω)=H(k),k=0,...,N-1 (7)
本发明设计中,令N=8,f为汉明窗,根据式(4),可设定频率向量H=[0 0 1 2 3 21 0],进而代入式(5),可算出全相位数字微分器的系数,如表1所示。
表1全相位数字微分器系数g(n)(N=8)
其幅频特性曲线如图1所示。可以看出,幅频曲线严格通过所有的频率设置点,各频率设置点之间的幅频曲线近似为直线。总体上,幅频曲线呈现斜坡形状,故可呈现微分效果。
实验中基波频率设为50Hz,采样率fs设为10240Hz,采样点数为L=2048个,采样10个整基波周期,时间窗设置为0.2s。采用图1的数字微分器进行电网工况故障检测。从图1幅频曲线可看出数字微分器可抑制数字角频率ω∈[0,2π/8]范围内的谱成分,其对应的模拟频率范围为:
式(8)算出的数值意味着,用本文设计的微分器进行滤波时,可以将平稳信号段的频率值低于1280Hz的所有谐波成分抑制为0,该临界频率足以覆盖实际的各高次谐波(最高次谐波为1280/50=25.6次)。
根据文献[8],对光伏并网电流信号进行建模。当光照突然下降或被阴影遮挡,并网电流会立即降低。假设幅值跳变的基波、3次和5次谐波电流的初相位均是0°,从第5次谐波的21.25周期开始,基波的有效值从40A降到18A,3次谐波的有效值从2.3A降到1.9A,5次谐波的有效值从1.1A降到0.9A。理论上三次、五次谐波的有效值分别为2.08A,0.99A。因此对电网故障信号进行如下建模:
其中x1(t)为工况变化前的正常工作的平稳信号,x2(t)为变化后的另一个工作状态的平稳信号,两者衔接合成后的故障信号x(t)如图2所示。
用fs=10240Hz对x(t)进行采样后,有:
式(10)表明,理想故障突变点位于n=870处。
图3分别给出了原始故障电流信号(虚线所示)和全相位微分器的输出信号(实线所示,为突出显示效果,其输出幅值做了10倍放大处理)。
从图3可看出,故障波形经全相位微分器处理后,前、后两段平稳信号部分几乎完全被抑制至0,而在电流跃变时刻,则产生幅值高达约173的冲激脉冲,从局部放大图可看出(表2还列出了冲激脉冲附近的各输出样点值),全相位微分器准确地把该冲激脉冲定位于期望的n=870时刻处(对应故障时刻为0.08496s),相对误差仅为(0.085-0.08496)/0.085×100%=0.0000046%。
表2信号跃变前后电流幅值变化
下面对实施本发明的硬件予以简单说明。
本发明基于全相位数字微分滤波的电网工况故障检测方法涉及的装置,硬件实施图如图4,包括数字信号处理器DSP(Digital Signal Processor),所述数字信号处理器DSP输出端连接有输出驱动及其显示模块,所述数字信号处理器DSP的I/O端口连接有模数转换器A/D,所述数字信号处理器DSP的时钟输入端口连接有主时钟模块,所述数字信号处理器DSP的时钟输出端口与模数转换器A/D连接。
将采集到的信号x(t)经过模数转化器A/D采样得到样本序列x(n),以并行数字输入的形式进入数字信号处理器DSP,经过数字信号处理器DSP的内部算法处理,得到混合矩阵的估计;最后借助输出驱动及其显示模块显示混合矩阵的估计值。
其中,图4的数字信号处理器DSP为核心器件,在信号参数估计过程中,完成如下主要功能:
(1)调用核心算法,完成全相位微分器设计、全相位数字滤波和幅值突变时刻检测
(2)根据实际需要,将数字滤波得算出的突变时刻转化为实际的时钟时间。
(3)将结果输出至输出驱动及其显示模块;
数字信号处理器DSP的内部程序流程如图5所示。本发明将所提出的“基于全相位数字微分滤波的电网工况故障时刻检测”这一核心估计算法植入DSP器件内,基于此完成高精度、低复杂度、高效的源信号数目及混合矩阵的估计。
图5流程分为如下几个步骤:
1)首先需根据具体应用要求,设置信号的采样点数L;
2)其次,数字信号处理器DSP内的CPU主控器从I/O端口读采样数据,进入内部RAM;
3)最终,按前述的本发明的四个步骤处理过程进行电网工况故障时刻检测,并将恢复信号通过外部显示装置进行显示。
尽管上面结合附图对本发明的功能及工作过程进行了描述,但本发明并不局限于上述的具体功能和工作过程,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可以做出很多形式,这些均属于本发明的保护之内。
参考文献:
[1]国际电工委员会.IEC 61000-4-7:2002,electromagnetic compatibility(EMC),part 4-7:testing and measurement techniques general guide on harmonicsand interharmonics measurements and instrumentation,for power supply systemsand equipment connected thereto[S].2002.
[2]Wen H,Zhang J.Meng Z.,et al.Harmonic Estimation Using SymmetricalInterpolation FFT Based on Triangular Self-Convolution Window[J].IEEETransactions on Industrial Informatics,2015,11(1):16-26.
[3]Wen H,Guo S,Teng Z,et al.Frequency Estimation of Distorted andNoisy Signals in Power Systems by FFT-Based Approach[J].IEEE Transactions onPower Systems,2014,29(2):765-774.
[4]Tiwari V K,Jain S K.Hardware Implementation of Polyphase-Decomposition-Based Wavelet Filters for Power System Harmonics Estimation[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2016,65(7):1-11.
[5]房国志,杨超,赵洪.基于FFT和小波包变换的电力系统谐波检测方法[J].电力系统保护与控制,2012,40(5):75-79.
FANG Guo-zhi,YANG Chao,ZHAO Hong.Detection of harmonic in powersystem based on FFT and wavelet packet[J].Power System Protection andControl,2012,40(5):75-79.
[6]黄翔东,王兆华.基于两种对称频率采样的全相位FIR滤波器设计[J].电子与信息学报,2007,29(2):478-481.
HUANG Xiang-dong,WANG Zhao-hua.All-Phase FIR Filter Design Based onTwo Kinds of Symmetric Frequency Sampling[J].Journal of Electronics&Information Technology,2007,29(2):478-481
[7]张君俊,杨洪耕.间谐波参数估计的TLS-ESPRIT算法[J].电力系统及其自动化学报,2010,22(02):70-75.
ZHANG Jun-jun,YANG Hong-geng,TLS-ESPRIT for Interharmonic Estimation[J].Proceedings of the Chinese Society of Universities for Electric PowerSystem and its Automation,2010,22(02):70-75.
[8]周林,杜金其,李怀花等.基于IEC标准和全相位谱分析的谐波间谐波检测方法[J].电力系统保护与控制,2013,41(11):51-59.
ZHOU Lin,DU Jin-qi,LI Huai-hua,et al.Harmonic and interharmonicmeasurement methods based on IEC standard and all-phase spectrum analysis[J].Power System Protection and Control,2013,41(11):51-59.
[9]Huang X,Zhang B,Qin H,et al.Closed-Form Design of VariableFractional-Delay FIR Filters With Low or Middle Cutoff Frequencies[J].IEEETransactions on Circuits and Systems I:Regular Papers,2017:1-10.
[10]HUANG X,WANG Y,YAN Z,et al.Closed-Form FIR Filter Design withAccurately Controllable Cut-Off Frequency[J].Circuits Systems&SignalProcessing,2016:1-21.
[11]HUANG X,JING S,WANG Z,et al.Closed-Form FIR Filter Design Basedon Convolution Window Spectrum Interpolation[J].IEEE Trans.on SignalProcessing,2016,64(5):1173-1186.
[12]黄翔东,韩溢文,闫子阳等.基于全相位滤波的互素谱分析的高效设计[J].系统工程与电子技术,2017,39(1):23-33.
HUANG Xiang-dong,HAN Yi-wen,YAN Zi-yan,MA Xin.Efficient design of co-prime spectral analysis based on all-phase filtering[J].Systems Engineering&Electronics,2017,39(1):23-33.