[發明專利]基于改進型Duffing振子混沌模型的電動汽車充電樁諧波檢測算法

有效

• 申請號: 201810386121.2
• 申請日: 2018-04-26
• 公開（公告）號: CN108959689B
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 唐國祥;王軒;戴暉
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力有限公司淮安供電分公司;國家電網公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20
• 代理公司: 淮安市科文知識產權事務所 32223
• 代理人: 李鋒

本發明公開了一種基于改進型Duffing振子混沌模型的電動汽車充電樁諧波檢測算法；首先對Duffing振子模型進行仔細的分析，并針對在強噪聲環境下進行諧波檢測的特點對振子的模型進行改進；其次根據系統輸出間歇混沌信號時系統策動力合力的表達式，分析出間歇混沌信號的周期，從而確定待測信號的頻率估計值；最后通過比較過零點間距，找出系統由混沌進入周期狀態的時間以及由周期進入混沌的時間，從而確定相位估計值，以及過零點間距法找出大尺度周期狀態和混沌狀態的時間，進一步確定未知信號的幅值。該方法不僅快速、準確有效地檢測出待測諧波信號，而且大幅提高了系統檢測諧波的抗噪聲能力。

技術領域

本發明涉及一種基于改進型Duffing振子混沌模型的電動汽車充電樁諧波檢測算法。

背景技術

電動汽車充電樁內部的充電機構是非線性元件，充電器件運行時在電力系統內將會造成系統功率因數的降低與諧波污染，而且電動汽車作為電力負荷，它的充電行為具有隨機性、間歇性，同時系統工作時面臨著強噪聲的干擾。因此通常會降低設備的效率、影響用電設備的正常工作，甚至引起電網局部的諧振，使諧波放大，加劇危害；導致繼電保護和自動裝置的誤動作；對通信系統造成干擾。尤其是諧波污染是電力系統中存在的最嚴重的危害，因此提出優秀的諧波檢測算法顯得迫在眉睫。

傳統的充電樁諧波檢測方法主要有模擬濾波器法、基于瞬時無功功率的諧波檢測法、基于傅里葉變換的諧波檢測法以及基于小波變換的諧波檢測法和神經網絡等幾種方法。模擬濾波器法對電路元器件的參數要求較高，精度也比較低；基于瞬時無功功率的檢測法檢測結果誤差較大，而且檢測算法復雜，不易實現；基于傅里葉變換及其改進方法的檢測存在著一定的頻譜泄漏現象和柵欄效應，更重要的是無法定位暫態信號發生、結束的時間；而神經網絡方法又面臨著神經網絡構造方法的規范問題，且準確度依賴于樣本；基于小波變換的檢測法則面臨著如何去構造一個分頻嚴格、頻窗能量集中的小波函數的問題。

發明內容

本發明的目的在于：提供一種基于改進型Duffing振子混沌模型的電動汽車充電樁諧波檢測算法，以解決上述背景技術中的缺點,準確、快速有效地進行諧波的檢測，大幅提高系統檢測諧波的抗噪聲能力。

本發明的技術解決方案是該基于改進型Duffing振子混沌模型的電動汽車充電樁諧波檢測算法包括以下步驟：首先對Duffing振子模型進行仔細的分析，并針對在強噪聲環境下進行諧波檢測的特點對振子的模型進行改進；其次根據系統輸出間歇混沌信號時系統策動力合力的表達式，分析出間歇混沌信號的周期，從而確定待測信號的頻率估計值；最后通過比較過零點間距，找出系統由混沌進入周期狀態的時間以及由周期進入混沌的時間，從而確定相位估計值，以及過零點間距法找出大尺度周期狀態和混沌狀態的時間，進一步確定未知信號的幅值。

其中，所述的基于改進型Duffing振子混沌模型的電動汽車充電樁諧波檢測算法包括以下具體步驟：

第一步：確定改進Duffing振子的混沌模型

Duffing方程的通常形式為：其中x(t)為狀態變量，k為阻尼比，f為周期策動力幅值，-x(t)+x³(t)為非線性恢復力；經對比研究發現，若將方程中的非線性恢復力項x冪項的系數增加，將顯著提升系統檢測信號的靈敏度以及工作穩定性；同時考慮到充電樁的諧波次數基本集中在6n±1,n＝1,2,…次上，故本發明對Duffing振子進行修正，公式如下：

改寫成動力學方程為：

第二步：分析改進型Duffing振動的動力學特性

由該Duffing振子模型仿真可知：

1)策動力幅值極其微小的變化就能引起系統狀態產生質的變化；

2)利用相軌跡由周期振蕩到混沌運動或者由混沌運動到周期振蕩的顯著變化來檢測信號；