CN111537789A - 一种基于信号分离和精准积分的直流电能计量装置及方法 - Google Patents

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刘良江
向德
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Abstract

本发明公开了一种基于信号分离和精准积分的直流电能计量装置及方法:针对目前直流电能质量分析评价指标尚未定义且缺乏有效的检测技术,直流电能无法计量检测,不便于准确计费、结算的问题,提出一套直流电能计量装置及基于信号分离和精准积分的直流电能计量方法。首先通过小波阈值去噪算法对直流信号进行去噪处理,然后通过参数优化的变模态分解(VMD)算法将直流信号中的直流部分和若干纹波部分进行分离,最后通过复化辛甫生积分算法分别计算直流部分和纹波部分产生的电能。本方法适用于含有纹波、噪声干扰的直流电能计量,并且解决了直流电能和纹波产生的电能分别准确计算的问题。

Description

一种基于信号分离和精准积分的直流电能计量装置及方法
技术领域
本发明属于发明涉及电能计量技术领域,具体涉及一种基于信号分离和精准积分的直流电能计量装置及方法。
背景技术
直流电在国民经济和社会生活中的应用日益广泛,其中直流供电形式的光伏发电、氢燃料电池等在光伏空调、汽车和城市轨道交通等领域的应用是新能源发展的重要方向。目前直流电能质量分析评价指标尚未定义且缺乏有效的检测技术,直流电能无法计量检测,不便于准确计费、结算,制约了直流电能相关产业的快速发展。这就要求设计一种适合直流电能计量的模型,来实现直流电能的准确计量。本专利从直流电能计量技术为基础,确定了一种基于信号分离和精准积分的直流电能计量装置及方法。
发明内容
本发明的目的是为克服已有技术的不足,提出一种基于信号分离和精准积分的直流电能计量装置及方法。
本发明提供了一种直流电能计量装置,其特征在于,包括直流信号采集模块、信号分析处理模块、直流电能计算模块和触屏显示模块四个部分。所述直流信号采集模块包含直流电流、直流电压传感器,用于对直流电流和电压数据进行采集,所述直流信号采集模块的输出端与信号分离模块输入端相连;所述信号分析处理模块用于分别将直流电流、直流电压信号进行信号分离处理,所述信号分析处理模块的输出端与直流电能计算模块输入端相连;所述直流电能计算模块包含直流电能计算模块、纹波电能计算模块,用于分别计算直流信号的电能值和纹波信号的电能值,所述直流电能计算模块的输出端与触屏显示模块输入端相连;所述触屏显示模块用于设定采集频率和展示直流电能分析计算的结果。
应用所述基于信号分离和精准积分的直流电能计量方法主要包括以下步骤:
步骤1,直流信号采集模块对待测直流电流和电压进行采集,通过触屏显示模块调整频率同步,使直流电流、电压的采集频率相同;
步骤2,信号分析处理模块分别对采集的直流电流、电压信号进行滤波处理,去除噪声干扰;
步骤3,信号分析处理模块分别对滤波后的直流电流、电压信号进行信号分离处理,把信号分解为直流信号和纹波信号两部分;
步骤4,直流电能计算模块通过精准积分算法将直流电流、电压分量计算得出直流电能,将纹波电流、电压分量计算得出纹波电能;
步骤5,触屏显示模块显示直流电能计算结果,通过设定纹波含量阈值,若被测直流信号纹波含量超过设定阈值则进行报警提示。
优选的,步骤2中的滤波处理方式为:
小波阈值去噪算法,首先根据小波基函数和待测信号的特点,选择合适的小波基函数并确定分解层数N,用该小波基函数对噪声信号进行N层小波分解,得到经小波变换后的小波系数ωj,i,其中包括目标信号对应的小波系数uj,i和噪声信号对应的小波系数vj,i
然后根据小波分解后系数的不同幅值大小,选择软阈值进行量化处理,经过量化处理后的小波系数
Figure BDA0002483308280000021
为:
Figure BDA0002483308280000022
其中λ为阈值,当ωj,i>0时sgn(ωj,i)为1,当ωj,i<0时sgn(ωj,i)为-1。
最后根据小波分解的第N层的低频系数和经过量化处理后的第一层到第N层的高频系数,进行信号的逆小波变化得到去噪的重构信号。
优选的,步骤3中的信号分离方式为:
参数优化的变模态分解(VMD)算法,首先优化VMD算法的模态数目K,初始化惩罚因子α=2000,带宽τ=1×10-7,模态数K=2,用VMD对信号进行分解,计算各个基本模式分量的合成峭度。合成峭度是指纹波波形峰度的参数。求出此次分解各个基本模式分量合成峭度的均值,判断是否为最大值,如果是最大值,则模态数为K;否则K=K+1继续寻找最优值,直到合成峭度均值最大时停止。
然后优化VMD算法的惩罚因子α,利用对模态数K的优化结果,基于合成峭度均值最大原则对α进行优化,与K的优化方法相同。
最后基于上述K和α的优化,对直流信号进行VMD分解,得到直流电流、电压信号和若干的电流、电压纹波模式分量。
优选的,步骤4中的精准积分算法为:
复化辛甫生积分算法,分别对直流信号和纹波信号在一个周期T采样M点,将周期内时间等分为M个区间[tk,tk+1],其中k=0,1…,M-1,则对每两个等分区间[t2i,t2i+2],其中i=0,1…,M/2-1的直流信号和纹波信号电压U、电流I和功率P等各参量进行辛普生积分,如下式所示:
Figure BDA0002483308280000031
Figure BDA0002483308280000032
Figure BDA0002483308280000033
然后,将上式在每个等份区间上积分值累加求和,可分别得到直流信号和纹波信号的电能:
Figure BDA0002483308280000034
Figure BDA0002483308280000041
Figure BDA0002483308280000042
Figure BDA0002483308280000043
优选的,
本发明与现有技术相比,其有益的技术效果为:本系统将标准表法和静态质量法联合应用的整体设计思想付诸实践,对大部分口径的流量仪表可以通过标准表法进行快速检定,而对于一些精度较高的小口径流量仪表可以应用原始质量法进行检测,明显的检测效率较高。通过标准表法的优势,减小了静态质量法部分的规模,显著降低装置的建设成本,确保了可靠性。
附图表明
图1是直流电能计量装置的原理图。
图2是本发明的步骤流程图。
具体实施方式
一种直流电能计量装置,其特征在于,包括直流信号采集模块、信号分析处理模块、直流电能计算模块和触屏显示模块四个部分。所述直流信号采集模块包含直流电流、直流电压传感器,用于对直流电流和电压数据进行采集,所述直流信号采集模块的输出端与信号分离模块输入端相连;所述信号分析处理模块用于分别将直流电流、直流电压信号进行信号分离处理,所述信号分析处理模块的输出端与直流电能计算模块输入端相连;所述直流电能计算模块包含直流电能计算模块、纹波电能计算模块,用于分别计算直流信号的电能值和纹波信号的电能值,所述直流电能计算模块的输出端与触屏显示模块输入端相连;所述触屏显示模块用于展示直流电能分析计算的结果。
应用所述基于信号分离和精准积分的直流电能计量方法主要包括以下步骤:
步骤1,直流信号采集模块对待测直流电流和电压进行采集,通过触屏显示模块调整频率同步,使直流电流、电压的采集频率相同;
步骤2,信号分析处理模块分别对采集的直流电流、电压信号进行滤波处理,去除噪声干扰;
具体是小波阈值去噪算法,首先根据小波基函数和待测信号的特点,选择合适的小波基函数并确定分解层数N,用该小波基函数对噪声信号进行N层小波分解,得到经小波变换后的小波系数ωj,i,其中包括目标信号对应的小波系数uj,i和噪声信号对应的小波系数vj,i
然后根据小波分解后系数的不同幅值大小,选择软阈值进行量化处理,经过量化处理后的小波系数
Figure BDA0002483308280000051
为:
Figure BDA0002483308280000052
其中λ为阈值,当ωj,i>0时sgn(ωj,i)为1,当ωj,i<0时sgn(ωj,i)为-1。
最后根据小波分解的第N层的低频系数和经过量化处理后的第一层到第N层的高频系数,进行信号的逆小波变化得到去噪的重构信号。
步骤3,信号分析处理模块分别对滤波后的直流电流、电压信号进行信号分离处理,把信号分解为直流信号和纹波信号两部分;
具体是参数优化的变模态分解(VMD)算法,首先优化VMD算法的模态数目K,初始化惩罚因子α=2000,带宽τ=1×10-7,模态数K=2,用VMD对信号进行分解,计算各个基本模式分量的合成峭度。合成峭度是指纹波波形峰度的参数。求出此次分解各个基本模式分量合成峭度的均值,判断是否为最大值,如果是最大值,则模态数为K;否则K=K+1继续寻找最优值,直到合成峭度均值最大时停止。
然后优化VMD算法的惩罚因子α,利用对模态数K的优化结果,基于合成峭度均值最大原则对α进行优化,与K的优化方法相同。
最后基于上述K和α的优化,对直流信号进行VMD分解,得到直流电流、电压信号和若干的电流、电压纹波模式分量。
步骤4,直流电能计算模块通过精准积分算法将直流电流、电压分量计算得出直流电能,将纹波电流、电压分量计算得出纹波电能;
具体是复化辛甫生积分算法,分别对直流信号和纹波信号在一个周期T采样M点,将周期内时间等分为M个区间[tk,tk+1],其中k=0,1…,M-1,则对每两个等分区间[t2i,t2i+2],其中i=0,1…,M/2-1的直流信号和纹波信号电压U、电流I和功率P等各参量进行辛普生积分,如下式所示:
Figure BDA0002483308280000061
Figure BDA0002483308280000062
Figure BDA0002483308280000063
然后,将上式在每个等份区间上积分值累加求和,可分别得到直流信号和纹波信号的电能:
Figure BDA0002483308280000064
Figure BDA0002483308280000065
Figure BDA0002483308280000066
Figure BDA0002483308280000071
步骤5,触屏显示模块显示直流电能计算结果,通过设定纹波含量阈值,若被测直流信号纹波含量超过设定阈值则进行报警提示。
以上对本发明进行了详细介绍,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,以上实施例的表明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本表明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (5)

1.一种直流电能计量装置,其特征在于,包括直流信号采集模块、信号分析处理模块、直流电能计算模块和触屏显示模块四个部分;所述直流信号采集模块包含直流电流、直流电压传感器,用于对直流电流和电压数据进行采集,所述直流信号采集模块的输出端与信号分离模块输入端相连;所述信号分析处理模块用于分别将直流电流、直流电压信号进行信号分离处理,所述信号分析处理模块的输出端与直流电能计算模块输入端相连;所述直流电能计算模块包含直流电能计算模块、纹波电能计算模块,用于分别计算直流信号的电能值和纹波信号的电能值,所述直流电能计算模块的输出端与触屏显示模块输入端相连;所述触屏显示模块用于设定采集频率和展示直流电能分析计算的结果。
2.一种基于信号分离和精准积分的直流电能计量方法主要包括以下步骤:
步骤1,直流信号采集模块对待测直流电流和电压进行采集,通过触屏显示模块调整频率同步,使直流电流、电压的采集频率相同;
步骤2,信号分析处理模块分别对采集的直流电流、电压信号进行滤波处理,去除噪声干扰;
步骤3,信号分析处理模块分别对滤波后的直流电流、电压信号进行信号分离处理,把信号分解为直流信号和纹波信号两部分;
步骤4,直流电能计算模块通过精准积分算法将直流电流、电压分量计算得出直流电能,将纹波电流、电压分量计算得出纹波电能;
步骤5,触屏显示模块显示直流电能计算结果,通过设定纹波含量阈值,若被测直流信号纹波含量超过设定阈值则进行报警提示。
3.如权利要求2所述的直流电能计量方法,其特征在于:
步骤2中的滤波处理方式为:
小波阈值去噪算法,首先根据小波基函数和待测信号的特点,选择合适的小波基函数并确定分解层数N,用该小波基函数对噪声信号进行N层小波分解,得到经小波变换后的小波系数ωj,i,其中包括目标信号对应的小波系数uj,i和噪声信号对应的小波系数vj,i
然后根据小波分解后系数的不同幅值大小,选择软阈值进行量化处理,经过量化处理后的小波系数
Figure FDA0002483308270000021
为:
Figure FDA0002483308270000022
其中λ为阈值,当ωj,i>0时sgn(ωj,i)为1,当ωj,i<0时sgn(ωj,i)为-1;
最后根据小波分解的第N层的低频系数和经过量化处理后的第一层到第N层的高频系数,进行信号的逆小波变化得到去噪的重构信号。
4.如权利要求2所述的直流电能计量方法,其特征在于:
步骤3中的信号分离方式为:
参数优化的变模态分解(VMD)算法,首先优化VMD算法的模态数目K,初始化惩罚因子α=2000,带宽τ=1×10-7,模态数K=2,用VMD对信号进行分解,计算各个基本模式分量的合成峭度,合成峭度是指纹波波形峰度的参数,求出此次分解各个基本模式分量合成峭度的均值,判断是否为最大值,如果是最大值,则模态数为K;否则K=K+1继续寻找最优值,直到合成峭度均值最大时停止;
然后优化VMD算法的惩罚因子α,利用对模态数K的优化结果,基于合成峭度均值最大原则对α进行优化,与K的优化方法相同;
最后基于上述K和α的优化,对直流信号进行VMD分解,得到直流电流、电压信号和若干的电流、电压纹波模式分量。
5.如权利要求2所述的直流电能计量方法,其特征在于:
步骤4中的精准积分算法为:
复化辛甫生积分算法,分别对直流信号和纹波信号在一个周期T采样M点,将周期内时间等分为M个区间[tk,tk+1],其中k=0,1…,M-1,则对每两个等分区间[t2i,t2i+2],其中i=0,1…,M/2-1的直流信号和纹波信号电压U、电流I和功率P等各参量进行辛普生积分,如下式所示:
Figure FDA0002483308270000031
Figure FDA0002483308270000032
Figure FDA0002483308270000033
然后,将上式在每个等份区间上积分值累加求和,可分别得到直流信号和纹波信号的电能:
Figure FDA0002483308270000034
Figure FDA0002483308270000035
Figure FDA0002483308270000036
Figure FDA0002483308270000037
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