CN117289022B - 一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法及系统,涉及谐波检测技术领域,包括:获得电网设备数据信息,包括设备型号、设备数量、工况参数,进行分类筛选获取非线性元件,进行标记,布设波形监测点,同步输出波形曲线图集,对波形曲线图进行预处理,得到波形曲线预处理图集,进行初次频谱处理,得到快速频谱处理图集,进行二次频谱处理,得到二次频谱处理图集,进行谐波检测和诊断,获取谐波检测结果。本发明解决了传统电网谐波检测方法对于测试位置的选择人工干预较多,并且无法精确识别和监测谐波发生位置,并且对大量波形数据处理速度较慢,导致存在效率低下和人工成本高的技术问题。

Description

一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法及系统
技术领域
本发明涉及谐波检测技术领域,具体涉及一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法及系统。
背景技术
电力系统中非线性负载的广泛应用,导致电网中出现了大量的谐波,谐波会引起电网中电压和电流的失真以及设备的故障,并对供电质量产生负面影响,为了保障供电可靠性和质量,准确监测和评估谐波成为迫切需求。通过谐波检测,可以有效地分析和识别电网中的谐波问题,采取相应的措施来减少谐波污染,提高电网的运行效率和稳定性,随着电力系统规模的不断扩大和科技的不断进步,电网谐波检测技术也在不断的完善和发展。
而现今常用的电网谐波检测方法还存在着一定的弊端,传统电网谐波检测方法对于测试位置的选择人工干预较多,导致存在效率低下和人工成本高;缺乏对非线性元件的准确标记和定位,无法精确识别和监测谐波发生位置;传统的频谱分析方法对大量波形数据处理速度较慢,无法满足实时检测需求。因此,对于电网谐波检测还存在着一定的可提升空间。
发明内容
本申请通过提供了一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法及系统,旨在解决传统电网谐波检测方法对于测试位置的选择人工干预较多,并且无法精确识别和监测谐波发生位置,并且对大量波形数据处理速度较慢,无法满足实时检测需求,导致存在效率低下和人工成本高的技术问题。
鉴于上述问题,本申请提供了一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法及系统。
本申请公开的第一个方面,提供了一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法,所述方法包括:获得第一电力系统的电网设备数据信息,所述电网设备数据信息包括设备型号、设备数量、工况参数;对所述电网设备数据信息进行分类,筛选获取非线性元件;在所述第一电力系统对所述非线性元件进行标记,并按照标记位置布设波形监测点,所述波形监测点设置有探测接口;在所述第一电力系统处于正常运行状态,基于所述波形监测点,同步输出波形曲线图集,所述波形曲线图集中的图像数量与所述波形监测点对应设置的探测接口数量一致;对所述波形曲线图集中的波形曲线图进行预处理,得到波形曲线预处理图集;利用FFT算法,对所述波形曲线预处理图集进行初次频谱处理,得到快速频谱处理图集;利用FRFT算法,对所述快速频谱处理图集进行二次频谱处理,得到二次频谱处理图集;基于所述快速频谱处理图集、所述二次频谱处理图集,进行谐波检测和诊断,获取谐波检测结果。
本申请公开的另一个方面,提供了一种基于傅里叶算法的电网谐波检测系统,所述系统用于上述方法,所述系统包括:数据信息获取模块,所述数据信息获取模块用于获得第一电力系统的电网设备数据信息,所述电网设备数据信息包括设备型号、设备数量、工况参数;数据信息分类模块,所述数据信息分类模块用于对所述电网设备数据信息进行分类,筛选获取非线性元件;波形监测点布设模块,所述波形监测点布设模块用于在所述第一电力系统对所述非线性元件进行标记,并按照标记位置布设波形监测点,所述波形监测点设置有探测接口;波形曲线图输出模块,所述波形曲线图输出模块用于在所述第一电力系统处于正常运行状态,基于所述波形监测点,同步输出波形曲线图集,所述波形曲线图集中的图像数量与所述波形监测点对应设置的探测接口数量一致;曲线图预处理模块,所述曲线图预处理模块用于对所述波形曲线图集中的波形曲线图进行预处理,得到波形曲线预处理图集;初次频谱处理模块,所述初次频谱处理模块用于利用FFT算法,对所述波形曲线预处理图集进行初次频谱处理,得到快速频谱处理图集;二次频谱处理模块,所述二次频谱处理模块用于利用FRFT算法,对所述快速频谱处理图集进行二次频谱处理,得到二次频谱处理图集;谐波检测模块,所述谐波检测模块用于基于所述快速频谱处理图集、所述二次频谱处理图集,进行谐波检测和诊断,获取谐波检测结果。
本申请中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
通过自动获取第一电力系统的设备数据信息,能够快速获得电网的实时状态和设备参数,提高了数据采集的效率和准确性;通过对非线性元件的分类筛选和标记位置布设波形监测点,实现了对谐波发生位置的准确定位,提高了谐波检测的精度;利用FFT算法和FRFT算法对波形曲线进行初次和二次频谱处理,有效地提取并分析了谐波特征,实现了快速且准确的谐波检测和诊断;通过对比快速频谱处理图集和二次频谱处理图集,可以及时发现电网中的谐波超出允许范围,提供了实时的谐波告警和诊断结果。综上所述,该基于傅里叶算法的电网谐波检测方法通过自动化数据采集、准确定位和高效的谐波分析,解决了传统方法中的效率低下、精度不高等问题,并实现了快速、准确的谐波检测和诊断效果。
上述说明仅是本申请技术方案的概述,为了能够更清楚了解本申请的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请实施例提供了一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法流程示意图;
图2为本申请实施例提供了一种基于傅里叶算法的电网谐波检测系统结构示意图。
附图标记说明:数据信息获取模块10,数据信息分类模块20,波形监测点布设模块30,波形曲线图输出模块40,曲线图预处理模块50,初次频谱处理模块60,二次频谱处理模块70,谐波检测模块80。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法,解决了传统电网谐波检测方法对于测试位置的选择人工干预较多,并且无法精确识别和监测谐波发生位置,并且对大量波形数据处理速度较慢,无法满足实时检测需求,导致存在效率低下和人工成本高的技术问题。
在介绍了本申请基本原理后,下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
实施例一
如图1所示,本申请实施例提供了一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法,所述方法包括:
获得第一电力系统的电网设备数据信息,所述电网设备数据信息包括设备型号、设备数量、工况参数;
通过查阅系统设计文档的方式对第一电力系统进行调查,确定电网设备的设备型号和设备数量,通过对设备运行状态进行监测,采集电网设备的工况参数,包括电流、电压、功率、频率等。通过采集这些数据信息,为后续的非线性元件筛选和谐波检测提供基础。
对所述电网设备数据信息进行分类,筛选获取非线性元件;
进一步而言,筛选获取的非线性元件至少包括:UPS、开关电源、整流器、变频器、逆变器中的任意一种或多种元件。
根据获取的电网设备数据信息,将设备根据其功能、特性进行分类,对每个分类下的设备进一步筛选,根据设备的技术规格、工作原理和特性进行判断,确认其是否为非线性元件,非线性元件是指其输出电压或电流与输入信号不成比例的设备,包括UPS(Uninterruptible Power Supply,不间断电源)、开关电源、整流器、变频器、逆变器等。
其中,UPS用于提供持续电力供应,以防止电力中断或电压波动对设备造成损害;开关电源是一种将交流电转换为直流电的电源,通过开关管的开合控制,实现电能的变换和调节;整流器用于将交流电转换为直流电的设备,常见的有单相和三相整流器;变频器用于改变交流电的频率的电力电子装置,可以控制电动机的转速和运行方式;逆变器将直流电转换为交流电的设备,常见于太阳能发电、电池储能系统等。
在所述第一电力系统对所述非线性元件进行标记,并按照标记位置布设波形监测点,所述波形监测点设置有探测接口;
针对筛选获取的非线性元件,通过物理标识等方式在第一电力系统中进行位置标记,将标记位置,作为波形监测点的布设位置,用于采集和监测设备输出的波形信号。在确定的布设位置上设置探测接口,所述探测接口是用来连接监测仪器与波形监测点的接口,包括信号输入接口和信号输出接口。通过在非线性元件上标记并布设波形监测点,可以方便地获取到电网中关键位置的波形数据,为后续的谐波检测和诊断提供基础。
在所述第一电力系统处于正常运行状态,基于所述波形监测点,同步输出波形曲线图集,所述波形曲线图集中的图像数量与所述波形监测点对应设置的探测接口数量一致;
确保第一电力系统处于正常运行状态,即电网设备正常工作并提供稳定的电力,连接监测仪器到之前设置的波形监测点的探测接口,启动监测仪器,并设置为实时采集和记录波形数据的模式,通过信号输入接口,从每个波形监测点将信号输入到监测仪器中,这样,监测仪器能够获取各个波形监测点的实时波形信号,对得到的实时波形信号进行整合,输出波形曲线图集,其中,波形曲线图集中的图像数量与波形监测点对应设置的探测接口的数量一致,即每个波形监测点对应一个波形曲线图。
对所述波形曲线图集中的波形曲线图进行预处理,得到波形曲线预处理图集;
从所述波形曲线图集中提取波形曲线图,所述波形曲线图包含时间和振幅信息,对每个波形曲线图进行滤波处理,滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波等,以去除噪声、平滑数据、突出感兴趣的信号特征;进行波形曲线的归一化处理,归一化是将波形曲线的振幅范围缩放至统一的区间,例如将振幅值归一化到[0,1]的范围内,便于后续的数据处理和分析。将经过预处理的波形曲线图整理为波形曲线预处理图集,其中每个图像对应一个预处理后的波形曲线。
利用FFT算法,对所述波形曲线预处理图集进行初次频谱处理,得到快速频谱处理图集;
进一步而言,利用FFT算法,对所述波形曲线预处理图集进行初次频谱处理,得到快速频谱处理图集,包括:
通过所述波形曲线预处理图集,进行周期分段,获取周期性基波图集、非周期性谐波图集;通过所述非周期性谐波图集,进行傅里叶分级,获取二次谐波图集、三次谐波图集、四次谐波图集;基于所述二次谐波图集、三次谐波图集、四次谐波图集,进行频谱处理,得到快速频谱处理图集。
FFT算法(快速傅里叶变换)是时域-频域变换分析中最基本的方法之一。
将所述波形曲线预处理图集作为输入,对每个波形曲线进行周期分段,即将波形曲线划分为具有明显周期特征的部分和不具有明显周期特征的部分,示例性的,使用周期检测技术,如自相关函数法,来确定波形曲线的主要周期,根据主要周期,将波形曲线分割为多个周期,并提取出其中的基波部分,基波为具有一定频率的振幅最大的正弦波,得到的周期性基波是具有明显周期特征的波形,是电力系统中的基本频率分量;剔除所述周期性基波,得到的其他高于基波频率的小波叫作谐波,对其进行进一步的频谱分析,确定其中的非周期性谐波。
使用FFT(快速傅里叶变换)算法,FFT算法将时域信号转换为频域信号,并提供各个频率成分的幅度和相位信息,对每个非周期性谐波图进行傅里叶分析,确定其中存在的谐波成分,根据傅里叶分析的结果,提取出二次谐波、三次谐波和四次谐波图集,这些图集包含了频率为基频的整数倍的电压或电流成分,其中,二次谐波为电力系统中频率为基频的二倍的电压或电流成分;三次谐波为电力系统中频率为基频的三倍的电压或电流成分;四次谐波为电力系统中频率为基频的四倍的电压或电流成分,除此之外,还可以有五次谐波、六次谐波。
使用FFT算法对每个谐波图集进行频谱处理,示例性的,随机选择一需要进行处理的图像,使用傅里叶变换算法将时域信号转换为频域信号,傅里叶变换将信号分解为不同频率的正弦和余弦成分,从得到的频域信号中,可以计算出幅度谱和相位谱,其中,幅度谱表示每个频率成分的振幅大小,相位谱表示每个频率成分的相对相位信息,将得到的频谱结果可视化为频谱图,对图集中的所有图进行遍历,获取快速频谱处理图集,频谱图集展示了不同谐波频率的幅度特性,通过分析频谱图,可以判断信号中存在的谐波、杂散分量、噪声等信息。
进一步而言,基于所述二次谐波图集、三次谐波图集、四次谐波图集,进行频谱处理,还包括:
基于所述二次谐波图集、三次谐波图集、四次谐波图集,进行频谱处理,得到傅里叶级数展开频谱图;通过所述傅里叶级数展开频谱图,确定傅里叶分级谐波含有率,并列出傅里叶分级谐波含有率不低于10%对应的谐波展开公式;基于所述周期性基波图集,通过所述谐波展开公式,绘制单次谐波图像,并进行瞬时值叠加;在瞬时值叠加还原出所述非周期性谐波图集后,输出谐波分级停止指令,并停止进行傅里叶分级。
对每个谐波图集进行频谱处理后,得到相应的频谱图,将频谱图按照频率进行叠加和整合,合并为傅里叶级数展开频谱图,以更全面地显示各个谐波频率的幅度特性。
通过所述傅里叶级数展开频谱图,获取不同谐波频率的幅度特性,对于每个谐波频率,通过将每个谐波频率的幅度与总能量进行比较,计算其在总能量中所占比例,即谐波的含有率。根据计算得到的傅里叶分级谐波含有率,筛选出含有率不低于10%的谐波频率,对于含有率不低于10%的谐波频率,列出相应的谐波展开公式,该公式描述了该谐波频率的周期、幅值和相位信息。
使用谐波展开公式,根据周期性基波图集中的信号频率,绘制单个谐波成分的图像,对于每个谐波成分,将其图像与基波图集中的相应周期性基波图像进行逐点或逐周期的瞬时值叠加,即将单个谐波图像与基波图像按时间对应位置上的值相加,以还原非周期性谐波图集。
经过瞬时值叠加后,得到还原出的非周期性谐波图集,此时,生成谐波分级停止指令,用于指示系统停止进行进一步的谐波分级分析,根据接收到的谐波分级停止指令,系统停止对信号进行傅里叶分析,并结束相应的处理过程。
利用FRFT算法,对所述快速频谱处理图集进行二次频谱处理,得到二次频谱处理图集;
FRFT(快速分数阶傅里叶变换)是一种能够在时间-频率域中对信号进行精确分析的数学工具,用于处理非平稳、非线性和多重调频等信号,对快速频谱处理图集中的每个图像应用FRFT算法,FRFT算法根据所选择的分数阶参数,如分数阶指数或角度,对图像进行变换,这个参数控制傅里叶变换中的阶数,并决定了时间-频率域的解析度和特性,经过该FRFT算法处理,将每个图像从时域转换到分数阶傅里叶变换域,以获取更详细的频谱信息,得到二次频谱处理图集,这些图像展示了在分数阶域中的频谱特征,可用于进一步分析和检测谐波情况。
基于所述快速频谱处理图集、所述二次频谱处理图集,进行谐波检测和诊断,获取谐波检测结果。
利用所述快速频谱处理图集、所述二次频谱处理图集,对每个图像进行谐波分析,谐波为电力系统中频率为基频整数倍的电压或电流成分,通常由非线性负载引起,通过分析频谱图,确定存在的谐波及其相对强度,根据电网的标准,确定谐波的允许范围,所述允许范围用于判断谐波是否超出正常工作范围。
比较谐波的相对强度与该允许范围,判断是否有谐波超出。根据比较和判断结果,生成谐波监测结果,所述谐波监测结果包括超出允许范围的谐波和未超出允许范围的谐波,对于超出允许范围的谐波,能够提供相应的信息,如谐波类型、频率、相对强度等。根据谐波检测结果,可以对电网中的问题进行诊断和分析,例如,确定引起谐波的特定设备、系统或操作,并评估其对电网稳定性和设备性能的影响。
进一步而言,在所述第一电力系统对所述非线性元件进行标记,并按照标记位置布设波形监测点,所述波形监测点设置有探测接口,还包括:
所述波形监测点设置有探测接口包括信号输入接口、信号输出接口,所述信号输入接口、信号输出接口的接口设备为示波器;在示波器完成测试准备后,将探测接口的信号输入接口、信号输出接口与所述非线性元件对应的波形监测点连接;在示波器的信号输出窗口中,进行波形调整,直至波形满足监测需求后,同步输出波形曲线图集。
选择示波器作为接口设备,示波器是一种专门用于显示和分析电子信号的仪器,可以通过连接到波形监测点来获取电压或电流信号的波形,为了与示波器进行连接,波形监测点具备信号输入接口和信号输出接口,这些接口的连接方式可以是物理接头、插座等,信号输入接口用于将信号从波形监测点传输到示波器,信号输出接口用于将示波器生成的信号传输到波形监测点。
进行示波器的测试准备,包括确保示波器正常工作、调整采样率、设置触发条件等,测试准备完成后,使用合适的连接器,将示波器的信号输入接口与对应的波形监测点的信号输入接口进行连接,这样可以将非线性元件产生的电压或电流信号输入到示波器中进行分析;同样地,使用适当的连接器,将示波器的信号输出接口与对应的波形监测点的信号输出接口进行连接,这样示波器生成的测试信号可以传输到波形监测点。
进入示波器的操作界面,打开信号输出窗口,也称为波形发生器,进行波形参数的调整,调整参数包括振幅、频率、相位等,反复调整波形参数,通过观察示波器界面上的实时波形图进行判断和调整,直到波形满足监测需求为止。当波形满足监测需求,示波器将波形曲线图集输出,这些波形曲线图集包含了符合设定参数的波形数据,可以用于后续的谐波分析和检测。
进一步而言,还包括:
基于所述第一电力系统,确定谐波治理元件,所述谐波治理元件包括无源滤波器、有源滤波器以及无源滤波器&有源滤波器组合;在所述谐波治理元件的后端,加设新增波形监测点,所述新增波形监测点设置有探测接口,并同步输出波形曲线比对图集。
无源滤波器为通过电感、电容等被动元件实现的谐波滤波装置,用于削弱或消除某些谐波成分;有源滤波器为使用主动元件,如放大器,以及反馈和控制电路来实现的谐波滤波装置,具有更灵活的控制能力;无源滤波器&有源滤波器组合即二者的组合。根据第一电力系统的实际情况和需求,确定适用于谐波治理元件类型。
在谐波治理元件的输出端或关键位置上,设置新的波形监测点,以监测谐波治理效果,新增的波形监测点应设置有探测接口,包括信号输入接口和信号输出接口,以便与示波器等设备连接,通过与新增波形监测点的探测接口连接示波器,同步输出波形曲线比对图集,这些图集用于比对谐波治理前后的波形曲线,以评估谐波治理效果。
进一步而言,还包括:
对所述波形曲线比对图集进行初次频谱处理,得到快速频谱处理比对图集;比对所述快速频谱处理比对图集、快速频谱处理图集与二次频谱处理图集,获取跳转允许指令;通过所述跳转允许指令,跳过对所述波形曲线预处理图集进行初次频谱处理。
使用前述初次频谱处理相同的方法,对波形曲线比对图集应用FFT算法进行初次频谱处理,得到每个波形曲线的快速频谱特征,形成快速频谱处理比对图集。
将快速频谱处理比对图集与快速频谱处理图集进行比对,以评估谐波治理效果,并将比对结果与预先设定的二次频谱处理图集进行比对,以确定是否满足相应的谐波要求。根据比对结果,如果快速频谱处理比对和二次频谱处理比对都满足要求,则生成跳转允许指令,允许跳过后续步骤;如果有任何一项比对不满足要求,则不生成跳转允许指令,需要继续进行后续处理步骤。
根据所述跳转允许指令,可以选择性地跳过对波形曲线预处理图集进行初次频谱处理,即直接利用FRFT算法对预处理所得的波形曲线预处理图集进行频谱处理,这样可以提高处理效率,并根据实际需求灵活地进行频谱处理步骤。
综上所述,本申请实施例所提供的一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法及系统具有如下技术效果:
1.通过自动获取第一电力系统的设备数据信息,能够快速获得电网的实时状态和设备参数,提高了数据采集的效率和准确性;
2.通过对非线性元件的分类筛选和标记位置布设波形监测点,实现了对谐波发生位置的准确定位,提高了谐波检测的精度;
3.利用FFT算法和FRFT算法对波形曲线进行初次和二次频谱处理,有效地提取并分析了谐波特征,实现了快速且准确的谐波检测和诊断;
4.通过对比快速频谱处理图集和二次频谱处理图集,可以及时发现电网中的谐波超出允许范围,提供了实时的谐波告警和诊断结果。
综上所述,该基于傅里叶算法的电网谐波检测方法通过自动化数据采集、准确定位和高效的谐波分析,解决了传统方法中的效率低下、精度不高等问题,并实现了快速、准确的谐波检测和诊断效果。
实施例二
基于与前述实施例中一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法相同的发明构思,如图2所示,本申请提供了一种基于傅里叶算法的电网谐波检测系统,所述系统包括:
数据信息获取模块10,所述数据信息获取模块10用于获得第一电力系统的电网设备数据信息,所述电网设备数据信息包括设备型号、设备数量、工况参数;
数据信息分类模块20,所述数据信息分类模块20用于对所述电网设备数据信息进行分类,筛选获取非线性元件;
波形监测点布设模块30,所述波形监测点布设模块30用于在所述第一电力系统对所述非线性元件进行标记,并按照标记位置布设波形监测点,所述波形监测点设置有探测接口;
波形曲线图输出模块40,所述波形曲线图输出模块40用于在所述第一电力系统处于正常运行状态,基于所述波形监测点,同步输出波形曲线图集,所述波形曲线图集中的图像数量与所述波形监测点对应设置的探测接口数量一致;
曲线图预处理模块50,所述曲线图预处理模块50用于对所述波形曲线图集中的波形曲线图进行预处理,得到波形曲线预处理图集;
初次频谱处理模块60,所述初次频谱处理模块60用于利用FFT算法,对所述波形曲线预处理图集进行初次频谱处理,得到快速频谱处理图集;
二次频谱处理模块70,所述二次频谱处理模块70用于利用FRFT算法,对所述快速频谱处理图集进行二次频谱处理,得到二次频谱处理图集;
谐波检测模块80,所述谐波检测模块80用于基于所述快速频谱处理图集、所述二次频谱处理图集,进行谐波检测和诊断,获取谐波检测结果。
进一步而言,所述数据信息分类模块20中,筛选获取的非线性元件至少包括:UPS、开关电源、整流器、变频器、逆变器中的任意一种或多种元件。
进一步而言,所述初次频谱处理模块60还包括如下操作步骤:
通过所述波形曲线预处理图集,进行周期分段,获取周期性基波图集、非周期性谐波图集;
通过所述非周期性谐波图集,进行傅里叶分级,获取二次谐波图集、三次谐波图集、四次谐波图集;
基于所述二次谐波图集、三次谐波图集、四次谐波图集,进行频谱处理,得到快速频谱处理图集。
进一步而言,所述初次频谱处理模块60还包括如下操作步骤:
基于所述二次谐波图集、三次谐波图集、四次谐波图集,进行频谱处理,得到傅里叶级数展开频谱图;
通过所述傅里叶级数展开频谱图,确定傅里叶分级谐波含有率,并列出傅里叶分级谐波含有率不低于10%对应的谐波展开公式;
基于所述周期性基波图集,通过所述谐波展开公式,绘制单次谐波图像,并进行瞬时值叠加;
在瞬时值叠加还原出所述非周期性谐波图集后,输出谐波分级停止指令,并停止进行傅里叶分级。
进一步而言,所述系统还包括波形曲线图集输出模块,以执行如下操作步骤:
所述波形监测点设置有探测接口包括信号输入接口、信号输出接口,所述信号输入接口、信号输出接口的接口设备为示波器;
在示波器完成测试准备后,将探测接口的信号输入接口、信号输出接口与所述非线性元件对应的波形监测点连接;
在示波器的信号输出窗口中,进行波形调整,直至波形满足监测需求后,同步输出波形曲线图集。
进一步而言,所述波形曲线图集输出模块还包括如下操作步骤:
基于所述第一电力系统,确定谐波治理元件,所述谐波治理元件包括无源滤波器、有源滤波器以及无源滤波器&有源滤波器组合;
在所述谐波治理元件的后端,加设新增波形监测点,所述新增波形监测点设置有探测接口,并同步输出波形曲线比对图集。
进一步而言,所述系统还包括跳转允许指令生成模块,以执行如下操作步骤:
对所述波形曲线比对图集进行初次频谱处理,得到快速频谱处理比对图集;
比对所述快速频谱处理比对图集、快速频谱处理图集与二次频谱处理图集,获取跳转允许指令;
通过所述跳转允许指令,跳过对所述波形曲线预处理图集进行初次频谱处理。
本说明书通过前述对一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚得知道本实施例中一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法及系统,对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述得比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (6)

1.一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获得第一电力系统的电网设备数据信息,所述电网设备数据信息包括设备型号、设备数量、工况参数;
对所述电网设备数据信息进行分类,筛选获取非线性元件;
在所述第一电力系统对所述非线性元件进行标记,并按照标记位置布设波形监测点,所述波形监测点设置有探测接口;
在所述第一电力系统处于正常运行状态,基于所述波形监测点,同步输出波形曲线图集,所述波形曲线图集中的图像数量与所述波形监测点对应设置的探测接口数量一致;
对所述波形曲线图集中的波形曲线图进行预处理,得到波形曲线预处理图集;
利用FFT算法,对所述波形曲线预处理图集进行初次频谱处理,得到快速频谱处理图集,包括,通过所述波形曲线预处理图集,进行周期分段,获取周期性基波图集、非周期性谐波图集;
通过所述非周期性谐波图集,进行傅里叶分级,获取二次谐波图集、三次谐波图集、四次谐波图集;
基于所述二次谐波图集、三次谐波图集、四次谐波图集,进行频谱处理,得到快速频谱处理图集,还包括,
基于所述二次谐波图集、三次谐波图集、四次谐波图集,进行频谱处理,得到傅里叶级数展开频谱图;
通过所述傅里叶级数展开频谱图,确定傅里叶分级谐波含有率,并列出傅里叶分级谐波含有率不低于10%对应的谐波展开公式;
基于所述周期性基波图集,通过所述谐波展开公式,绘制单次谐波图像,并进行瞬时值叠加;
在瞬时值叠加还原出所述非周期性谐波图集后,输出谐波分级停止指令,并停止进行傅里叶分级;
利用FRFT算法,对所述快速频谱处理图集进行二次频谱处理,得到二次频谱处理图集;
通过对比所述快速频谱处理图集、所述二次频谱处理图集,确定电网中的谐波超出允许范围。
2.如权利要求1所述的一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法,其特征在于,筛选获取的非线性元件至少包括:UPS、开关电源、整流器、变频器、逆变器中的任意一种或多种元件。
3.如权利要求1所述的一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法,其特征在于,在所述第一电力系统对所述非线性元件进行标记,并按照标记位置布设波形监测点,所述波形监测点设置有探测接口,所述方法还包括:
所述波形监测点设置有探测接口包括信号输入接口、信号输出接口,所述信号输入接口、信号输出接口的接口设备为示波器;
在示波器完成测试准备后,将探测接口的信号输入接口、信号输出接口与所述非线性元件对应的波形监测点连接;
在示波器的信号输出窗口中,进行波形调整,直至波形满足监测需求后,同步输出波形曲线图集。
4.如权利要求3所述的一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法,其特征在于,所述方法包括:
基于所述第一电力系统,确定谐波治理元件,所述谐波治理元件包括无源滤波器、有源滤波器以及无源滤波器&有源滤波器组合;
在所述谐波治理元件的后端,加设新增波形监测点,所述新增波形监测点设置有探测接口,并同步输出波形曲线比对图集。
5.如权利要求4所述的一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述波形曲线比对图集进行初次频谱处理,得到快速频谱处理比对图集;
比对所述快速频谱处理比对图集、快速频谱处理图集与二次频谱处理图集,获取跳转允许指令;
通过所述跳转允许指令,跳过对所述波形曲线预处理图集进行初次频谱处理。
6.一种基于傅里叶算法的电网谐波检测系统,其特征在于,用于实施权利要求1-5任一项所述的一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法,包括:
数据信息获取模块,所述数据信息获取模块用于获得第一电力系统的电网设备数据信息,所述电网设备数据信息包括设备型号、设备数量、工况参数;
数据信息分类模块,所述数据信息分类模块用于对所述电网设备数据信息进行分类,筛选获取非线性元件;
波形监测点布设模块,所述波形监测点布设模块用于在所述第一电力系统对所述非线性元件进行标记,并按照标记位置布设波形监测点,所述波形监测点设置有探测接口;
波形曲线图输出模块,所述波形曲线图输出模块用于在所述第一电力系统处于正常运行状态,基于所述波形监测点,同步输出波形曲线图集,所述波形曲线图集中的图像数量与所述波形监测点对应设置的探测接口数量一致;
曲线图预处理模块,所述曲线图预处理模块用于对所述波形曲线图集中的波形曲线图进行预处理,得到波形曲线预处理图集;
初次频谱处理模块,所述初次频谱处理模块用于利用FFT算法,对所述波形曲线预处理图集进行初次频谱处理,得到快速频谱处理图集,包括,通过所述波形曲线预处理图集,进行周期分段,获取周期性基波图集、非周期性谐波图集;
通过所述非周期性谐波图集,进行傅里叶分级,获取二次谐波图集、三次谐波图集、四次谐波图集;
基于所述二次谐波图集、三次谐波图集、四次谐波图集,进行频谱处理,得到快速频谱处理图集,还包括,
基于所述二次谐波图集、三次谐波图集、四次谐波图集,进行频谱处理,得到傅里叶级数展开频谱图;
通过所述傅里叶级数展开频谱图,确定傅里叶分级谐波含有率,并列出傅里叶分级谐波含有率不低于10%对应的谐波展开公式;
基于所述周期性基波图集,通过所述谐波展开公式,绘制单次谐波图像,并进行瞬时值叠加;
在瞬时值叠加还原出所述非周期性谐波图集后,输出谐波分级停止指令,并停止进行傅里叶分级;
二次频谱处理模块,所述二次频谱处理模块用于利用FRFT算法,对所述快速频谱处理图集进行二次频谱处理,得到二次频谱处理图集;
谐波检测模块,所述谐波检测模块用于通过对比所述快速频谱处理图集、所述二次频谱处理图集,确定电网中的谐波超出允许范围。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118074129B (zh) * 2024-04-24 2024-08-06 华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司 基于智能优化算法的海上风电谐波治理方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101614786A (zh) * 2009-07-07 2009-12-30 南京航空航天大学 基于frft和ifsvc的功率电子电路在线智能故障诊断方法
CN101949774A (zh) * 2010-08-30 2011-01-19 杨彦利 一种风力发电多机组远程实时状态监测方法
CN102054480A (zh) * 2009-10-29 2011-05-11 北京理工大学 一种基于分数阶傅立叶变换的单声道混叠语音分离方法
CN103024900A (zh) * 2013-01-07 2013-04-03 北京理工大学 无线层析成像网络的分数阶傅立叶多径伪像修正定位方法
CN115575707A (zh) * 2022-12-05 2023-01-06 国网山西省电力公司营销服务中心 基于改进fft算法与小波变换结合的谐波检测装置及方法
CN116014734A (zh) * 2022-12-30 2023-04-25 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 一种背景谐波电压典型模式计算方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10908026B2 (en) * 2016-08-10 2021-02-02 Sphere Ultrafast Photonics, S.A. System and method for calculating the spectral phase of laser pulses
DE102018007757A1 (de) * 2018-10-02 2020-04-02 Carl Zeiss Meditec Ag Verfahren zur Kompensation der von bewegten Messobjekten erzeugten Artefakte in Messignalen von Swept-Source-OCT-Systemen

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101614786A (zh) * 2009-07-07 2009-12-30 南京航空航天大学 基于frft和ifsvc的功率电子电路在线智能故障诊断方法
CN102054480A (zh) * 2009-10-29 2011-05-11 北京理工大学 一种基于分数阶傅立叶变换的单声道混叠语音分离方法
CN101949774A (zh) * 2010-08-30 2011-01-19 杨彦利 一种风力发电多机组远程实时状态监测方法
CN103024900A (zh) * 2013-01-07 2013-04-03 北京理工大学 无线层析成像网络的分数阶傅立叶多径伪像修正定位方法
CN115575707A (zh) * 2022-12-05 2023-01-06 国网山西省电力公司营销服务中心 基于改进fft算法与小波变换结合的谐波检测装置及方法
CN116014734A (zh) * 2022-12-30 2023-04-25 国网甘肃省电力公司经济技术研究院 一种背景谐波电压典型模式计算方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
一种改进的毫米波引信分数阶频谱细化算法;武文飞 等;;《太赫兹科学与电子信息学报》;20160430;第14卷(第02期);第259-262页 *
基于分数阶傅里叶变换的变频调速异步电机故障诊断方法;张雄希 等;;《电机与控制应用》;20100430;第37卷(第04期);第59-62页 *

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