CN110286268A - 基于频率波动的电力波形畸变评估方法 - Google Patents

基于频率波动的电力波形畸变评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110286268A
CN110286268A CN201910519081.9A CN201910519081A CN110286268A CN 110286268 A CN110286268 A CN 110286268A CN 201910519081 A CN201910519081 A CN 201910519081A CN 110286268 A CN110286268 A CN 110286268A
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
waveform
power
cycle
relative deviation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910519081.9A
Other languages
English (en)
Inventor
王金全
李海潮
徐晔
黄克峰
师萌
李建科
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Army Engineering University of PLA
Original Assignee
Army Engineering University of PLA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Army Engineering University of PLA filed Critical Army Engineering University of PLA
Priority to CN201910519081.9A priority Critical patent/CN110286268A/zh
Publication of CN110286268A publication Critical patent/CN110286268A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R23/00—Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
    • G01R23/16—Spectrum analysis; Fourier analysis
    • G01R23/165—Spectrum analysis; Fourier analysis using filters

Abstract

本发明公开一种基于频率波动的电力波形畸变评估方法，包括如下步骤：(10)信号采集：根据采样周期，从电力系统采集原始电力信号，该信号为原始电压信号或/和原始电流信号；(20)信号滤波：对原始电力信号进行滤波，以去除信号采集过程中引入的噪声；(30)中间参数计算：计算滤波后的电力信号各周波的频率fm，并以对应频率为基波，计算该基波的有效值Um/Im；(40)参考信号构造：依据中间参数构造参考电力正弦信号；(50)单周波波形相对偏差率计算：计算每个周波对应的波形相对偏差率WRDRm；(60)多周波波形相对偏差率计算：计算表明电力波形畸变大小的波形相对偏差率平均值。本发明的电力波形畸变评估方法，准确度高。

Description

基于频率波动的电力波形畸变评估方法
技术领域
本发明属于微电网电力系统技术领域，特别是一种准确度高的基于频率波动的电力波形畸变评估方法。
背景技术
随着电力电子技术的发展，电力系统电力电子化特征越来越明显，给系统的电能质量也带来了新的挑战。公用电网容量大，耐冲击能力强，接入冲击性负载时，其频率基本可以保持不变。然而对于微电网来说，其系统容量小，系统的抗扰动能力弱。在接入冲击类负载时，系统频率会出现较大的波动。以柴油发电机组带脉冲负载为例，脉冲负载是一种峰值功率高，平均功率低，且具有连续脉冲功率冲击的非线性负荷的统称。而这类负载又往往需要脱离大电网工作，例如舰船电力系统，雷达电力系统，或者飞机系统，其对电源的冲击作用体现在其频繁的加卸载过程。这就造成了系统频率波动，电压波形发生了严重的畸变。而畸变程度较大的电能对于用电设备来说无疑会造成设备寿命减短，甚至不能正常工作等问题。这就需要对电能质量作出定量的评价，并制定相应的标准。而电压波形畸变程度是评价电能质量的一个重要参数，定量的评价电压波形的畸变程度，可以有效的反应电力系统的运行状况。准确的评价方法有利于制定电力系统运行标准，考量电能质量，为改善电能质量提供依据。
为评估电压或电流波形的畸变程度，目前普遍公认的指标为谐波总畸变率THD评价指标。该指标基于傅里叶分析，是在频域内的评价指标。其评估步骤为：1、原始信号采集，2、选定基准频率，3、对信号做傅里叶变换，4、用其各次谐波的有效值的平方和再开根号除以其基波的有效值，得到该信号THD值，5用该指标来评价电能质量，一般要求电网电压的总谐波畸变率不超过5％，但是不同的负载也会有不同的要求。
在用THD评价基频波动较大的电压电流波形的畸变程度时会出现误差，尤其是在像带脉冲负载的微电网来说，其频率的变化是不确定的，时间选取不同会得到不同的THD值，这主要是由频率变化造成的，而不是其波形相对于正弦波的畸变程度很大引起的。这就不利于将其作为评价指标来评价电压或者电流的畸变程度。而且该指标必须确定基频，只能分析整数次谐波，而没有考虑次谐波或者间谐波的问题。
总之，现有技术存在的问题是：由于频率波动，对包括电压、电流的电力波形畸变的评估不准确。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于频率波动的电力波形畸变评估方法，准确度高。
实现本发明目的的技术方案为：
一种基于频率波动的电力波形畸变评估方法，包括如下步骤：
(10)信号采集：根据采样周期，从电力系统采集原始电力信号，该信号为原始电压信号或/和原始电流信号；
(20)信号滤波：对原始电力信号进行滤波，以去除信号采集过程中引入的噪声；
(30)中间参数计算：计算滤波后的电力信号各周波的频率fm，并以对应频率为基波，计算该基波的有效值Um/Im；
(40)参考信号构造：依据中间参数构造参考电力正弦信号；
(50)单周波波形相对偏差率计算：对比参考电力正弦信号，计算每个周波对应的波形相对偏差率WRDRm；
(60)多周波波形相对偏差率计算：根据多个单周波波形相对偏差率，计算波形相对偏差率平均值，波形相对偏差率平均值的大小，即表明电力波形畸变大小。
与现有技术相比，本发明的显著优点为：
1、准确度高：考虑了频率的变化对评价波形畸变的影响；在时域时，准确反应了波形的畸变程度，利用数学统计学上求标准差的思想，反应实际信号与期望信号的偏差程度，可以很好的反应以畸变情况；
2、通用性强：本发明方法的评估指标与THD有着对应的关系，本指标对THD是兼容的，更适合做通用性的评价指标。
附图说明
图1为本发明基于频率波动的电力波形畸变评估方法的主流程图。
图2为图1中中间参数计算步骤的流程图。
图3为图1中参考信号构造步骤的流程图。
图4为实施例中的2.1中的Date3数据截取示意图。
具体实施方式
如图1所示，本发明基于频率波动的电力波形畸变评估方法，包括如下步骤：
(10)信号采集：根据采样周期，从电力系统采集原始电力信号，该信号为原始电压信号或/和原始电流信号；
为了尽量减少误差，所述采样周期不大于0.001s，即采样频率不小于1000Hz。
(20)信号滤波：对原始电力信号进行滤波，以去除信号采集过程中引入的噪声；
(30)中间参数计算：计算滤波后的电力信号各周波的频率fm，并以对应频率为基波，计算该基波的有效值Um/Im；
如图2所示，所述(30)中间参数计算步骤包括：
(31)频率计算：按下式计算原始电力信号各周波的频率fm，
fm＝fs/(Nm，2-Nm，1)
其中，fs为采样频率，Nm，1、Nm，2分别为第m个周波所对应的起始点和终止点，为了计算方便选择过零点作为起始点；在遇到过零点在零点附近频繁抖动的情况，取其平均值作为起始点；
(32)有效值计算：按下式计算基波信号的有效值Um/Im，
Um/Im＝Xm(k)*2/Nm，
其中，Xm(k)为对第m个周波的信号做离散傅里叶变换的结果，
式中Nm为原始信号第m个周波对应的点数，k＝[fm*Nm/fs]，其中[]为取整符号。
(40)参考信号构造：依据中间参数构造参考电力正弦信号；
如图3所示，所述(40)参考信号构造步骤包括：
(41)参考电压正弦信号构造：按下式构造参考电压正弦信号，
(42)参考电流正弦信号构造：按下式构造参考电流正弦信号，
(50)单周波波形相对偏差率计算：对比参考电力正弦信号，计算每个周波对应的波形相对偏差率WRDRm；
所述(50)单周期波形相对偏差率计算步骤具体为，按下式计算每个周期对应的波形相对偏差率WRDRm：
式中um(n)为实际电压信号，um，ref(n)为第m个周波对应的参考电压信号，Um为第m个参考波形电压信号有效值，Nm为第m个周波内的采样点数。
(60)多周波波形相对偏差率计算：根据多个单周波波形相对偏差率，计算波形相对偏差率平均值，波形相对偏差率平均值的大小，即表明电力波形畸变大小。
根据定义可知，WRDR的值越大，说明该电力信号畸变越严重。该值是一个小于1的百分数。按照电力系统中THD的标准，一般情况下认为THD超过5％则电能质量较差。目前WRDR还没有统一的标准，所以没有公认的指标。从计算结果来看，其量级通常在10％左右，WRDR超过10％则说明其波形畸变已经比较严重。
所述(60)多周期波形相对偏差率计算步骤具体为，按下式计算波形相对偏差率平均值：
式中N为选取的周波个数。
作为实施例，结合上述流程，采用以下数据和方法进行演示：
以给定数据和柴油机带脉冲负载实验数据分别进行实验分析。给定数据1为标准220V，50Hz正弦波，给定数据2为在数据1的基础上叠加100V，40Hz谐波混合波。实验数据为脉冲负载工作模式P30_T56_D50下的柴油机电源A相电压数据。三组数据分别记为Date1、Date2、Date3。
2.1首先验证WRDR与采样时间的长度的关系
为了验证该指标在评价电能质量时与所取时间长度无关，数据起点均为0.5s，周波数分别取10、15、20、25，如图4所示
根据上述流程计算结果如下：
表1、Date1取不同N时的WRDR
表2、Date2取不同N时的WRDR
表3、Date3取不同N时的WRDR
从以上三组数据可以看出，改变所取周期的长度，WRDR的波动率都很小。最大没有超过0.11％。而用THD指标来评价时，起点都是0.5s，分别取10,15,20,25个周期时，THD变化很大，尤其是在探究脉冲负载对电源侧的影响规律时，该指标也不适合作为评价标准。
2.2改进WRDR的大小与起始点的关系
用同样的数据，在保持周波数N＝25的情况下，改变采样的起始点，计算对应的WRDR如下表所示：
表4、Date1取不同起点的WRDR
表5、Date2取不同起点的WRDR
表6、Date3取不同起点的WRDR
通过上述两个实验可知，用WRDR来评价电压质量与所取的信号的起始点以及信号长度无关，即使电压的频率在某些时刻波动严重，在某些时刻波动较小，仍能较好的反应电压的畸变情况。对比THD的变化，其波动较小。需要强调的是，为了较为全面的反映电能质量，还是建议取合适的长度的数据来减少计算误差。
2.3证明WRDR与THD的对应关系
为验证改进WRDR与THD的关系，本文用特定数据进行了验证。特定数据主要为了消除在计算THD时由计算频率带来的误差频率，从而证明WRDR与THD的关系。为了保证精确度，程序采样频率为200kHz，第一组数据由5个基频为50Hz，分别叠加有效值分别为10、20、30、40、50，频率为200Hz的谐波。计算结果如表7所示：
表7
第二组数据分别由基频为48、49、50、51、52，有效值为220的基波各自叠加对应的3倍谐波，谐波有效值依次为15、25、35、45、55。计算结果如表8所示：
表8
根据以上两组数据分析可知，WRDR与THD有着密切的关系。但是这只在谐波只包含基频的倍数次谐波的时候，如果含有间谐波或者低于基频的谐波分量，二者的关系就不在成立。
本发明方法是基于时域的评价指标，其相较于THD的优点是考虑了频率的波动。单单从波形相较于正弦波的畸变程度来评价波形。算法中最重要的一步就是选取对应频率的基波作为其参考波形，提高了对波形畸变程度的评价的准确性。而THD是单纯的选取固定频率的基波，而忽略了频率的变化或者说是将频率的变化算入了波形畸变程度当中。这与评价电能质量的另一指标频率波动率是有交差的。而且通过证明可知，该指标与传统指标THD有着密切的关系，可以说THD是WRDR一种特殊情况。
通过以上实验数据可知，该指标不会因为起始点的不同和选取波形的多少而产生较大的差异，从而可以说明该指标在评价波形畸变程度尤其是在频率波动的情况下有THD所不具有的优点。

Claims (6)

1.一种基于频率波动的电力波形畸变评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
(10)信号采集：根据采样周期，从电力系统采集原始电力信号，该信号为原始电压信号或/和原始电流信号；
(20)信号滤波：对原始电力信号进行滤波，以去除信号采集过程中引入的噪声；
(30)中间参数计算：计算滤波后的电力信号各周波的频率fm，并以对应频率为基波，计算该基波的有效值Um/Im；
(40)参考信号构造：依据中间参数构造参考电力正弦信号；
(50)单周波波形相对偏差率计算：对比参考电力正弦信号，计算每个周波对应的波形相对偏差率WRDRm；
(60)多周波波形相对偏差率计算：根据多个单周波波形相对偏差率，计算波形相对偏差率平均值，波形相对偏差率平均值的大小，即表明电力波形畸变大小。
2.根据权利要求1所述的电力波形畸变评估方法，其特征在于：
所述采样周期不大于0.001s，即采样频率不小于1000Hz。
3.根据权利要求1所述的电力波形畸变评估方法，其特征在于，所述(30)中间参数计算步骤包括：
(31)频率计算：按下式计算原始电力信号各周波的频率fm，
fm＝fs(Nm，2-Nm，1)
其中，fs为采样频率，Nm，1、Nm，2分别为第m个周波所对应的起始点和终止点，为了计算方便选择过零点作为起始点；在遇到过零点在零点附近频繁抖动的情况，取其平均值作为起始点；
(32)有效值计算：按下式计算基波信号的有效值Um/Im，
Um/Im＝Xm(k)*2/Nm，
其中，Xm(k)为对第m个周波的信号做离散傅里叶变换的结果，
式中Nm为原始信号第m个周波对应的点数，k＝[fm*Nm/fs]，其中[]为取整符号，u(n)为滤波后的电力信号。
4.根据权利要求3所述的电力波形畸变评估方法，其特征在于，所述(40)参考信号构造步骤包括：
(41)参考电压正弦信号构造：按下式构造参考电压正弦信号，
(42)参考电流正弦信号构造：按下式构造参考电流正弦信号，
5.根据权利要求4所述的电力波形畸变评估方法，其特征在于，所述(50)单周期波形相对偏差率计算步骤具体为，按下式计算每个周期对应的波形相对偏差率WRDRm：
式中um(n)为实际电压信号，um，ref(n)为第m个周波对应的参考电压信号，Um为第m个参考波形电压信号有效值，Nm为第m个周波内的采样点数。
6.根据权利要求5所述的电力波形畸变评估方法，其特征在于，所述(60)多周期波形相对偏差率计算步骤具体为，按下式计算波形相对偏差率平均值：
式中N为选取的周波个数。
CN201910519081.9A 2019-06-17 2019-06-17 基于频率波动的电力波形畸变评估方法 Pending CN110286268A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910519081.9A CN110286268A (zh) 2019-06-17 2019-06-17 基于频率波动的电力波形畸变评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910519081.9A CN110286268A (zh) 2019-06-17 2019-06-17 基于频率波动的电力波形畸变评估方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110286268A true CN110286268A (zh) 2019-09-27

Family

ID=68004677

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910519081.9A Pending CN110286268A (zh) 2019-06-17 2019-06-17 基于频率波动的电力波形畸变评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110286268A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111585846A (zh) * 2020-05-19 2020-08-25 浙江巨磁智能技术有限公司 电力供电网异常侦测处理系统及其侦测处理方法
CN112686503A (zh) * 2020-12-16 2021-04-20 云南电网有限责任公司 一种异步电网频率调控质量的评价方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1727906A (zh) * 2005-07-28 2006-02-01 泰州苏源集团科电有限公司 电网电能质量中的周波采样方法
US20100329697A1 (en) * 2009-06-24 2010-12-30 Fujitsu Limited Digital coherent receiving apparatus
CN102662106A (zh) * 2012-05-30 2012-09-12 重庆市电力公司长寿供电局 谐波电网电能计量方法
CN107543962A (zh) * 2017-08-11 2018-01-05 安徽大学 主导间谐波频谱分布的计算方法
CN108535529A (zh) * 2018-04-25 2018-09-14 中国人民解放军陆军工程大学 考虑基波频率变化的交流微电网电压畸变程度评价方法
CN108957133A (zh) * 2018-08-13 2018-12-07 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 变电站电容器采样频率动态评估和选取方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1727906A (zh) * 2005-07-28 2006-02-01 泰州苏源集团科电有限公司 电网电能质量中的周波采样方法
US20100329697A1 (en) * 2009-06-24 2010-12-30 Fujitsu Limited Digital coherent receiving apparatus
CN102662106A (zh) * 2012-05-30 2012-09-12 重庆市电力公司长寿供电局 谐波电网电能计量方法
CN107543962A (zh) * 2017-08-11 2018-01-05 安徽大学 主导间谐波频谱分布的计算方法
CN108535529A (zh) * 2018-04-25 2018-09-14 中国人民解放军陆军工程大学 考虑基波频率变化的交流微电网电压畸变程度评价方法
CN108957133A (zh) * 2018-08-13 2018-12-07 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 变电站电容器采样频率动态评估和选取方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111585846A (zh) * 2020-05-19 2020-08-25 浙江巨磁智能技术有限公司 电力供电网异常侦测处理系统及其侦测处理方法
CN112686503A (zh) * 2020-12-16 2021-04-20 云南电网有限责任公司 一种异步电网频率调控质量的评价方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107121609B (zh) 一种基于prbs扰动注入的电网阻抗在线辨识方法及装置
Asiminoaei et al. A digital controlled PV-inverter with grid impedance estimation for ENS detection
CN102662106B (zh) 谐波电网电能计量方法
CN106932642B (zh) 电力谐波分析方法
CN104316894A (zh) 一种电能表实际运行环境的仿真校验方法
CN110320401A (zh) 基于eemd和二点法的单相电压暂降检测方法、系统及应用
CN105487034A (zh) 一种0.05级电子式互感器校验方法及系统
CN106597229A (zh) 35kV以上变电设备绝缘在线监测系统的工作方法
CN110286268A (zh) 基于频率波动的电力波形畸变评估方法
CN108627731A (zh) 一种单相断电的快速检测方法
CN106154040A (zh) 一种用于计算电网单点等值时等效谐波阻抗方法
Muzi et al. A real-time harmonic monitoring aimed at improving smart grid power quality
CN102253281A (zh) 一种基于软件抗谐波干扰并自动换相测量电网频率的方法
Gallo et al. Issues in the characterization of power quality instruments
CN103543331B (zh) 一种计算电信号谐波和间谐波的方法
CN106291170A (zh) 面向大容量冲击负荷的tcr型svc动态响应性能试验方法
CN111157798A (zh) 一种基于实时仿真机和实物控制器的阻抗测量系统
CN207472983U (zh) 一种基于prbs扰动注入的电网阻抗在线辨识装置
CN105259409A (zh) 一种基于过零时域特性的电力信号频率计算方法
Kitzig et al. Accuracy of power quality measurement based on interpolated sampling
Drapela et al. Performance of standard power/energy metric under fast changes in active energy flow direction
CN105958510B (zh) 一种电网监测与控制设备用soc芯片
Xu et al. Operating cycle performance, lost periodicity, and waveform distortion of switch-mode power supplies
CN110896218B (zh) 一种用于建立集合性居民负荷的谐波建模方法及系统
CN103267896B (zh) 周期信号初相角的测量方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20190927

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication