[發明專利]一種基于稀疏采集模型的諧波檢測方法

在審

• 申請號: 202210698874.3
• 申請日: 2022-06-20
• 公開（公告）號: CN114781196A
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發明（設計）人: 遲傲冰;郭昱甫;郭詩瑤;潘禹飛;曾成碧
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G01R23/16
• 代理公司: 成都環泰專利代理事務所(特殊普通合伙) 51242
• 代理人: 李斌;李輝

本發明公開了一種基于稀疏采集模型的諧波檢測方法，包括以下步驟，寬頻動態信號中衰減直流分量估算步驟：建立寬頻動態信號模型，計算衰減直流分量；寬頻動態信號中諧波相量估算步驟：建立諧波相量估計模型，重構諧波相量估計模型，求解諧波估計模型；仿真分析步驟：建立測試場景，依次建立基本性能測試場景、頻率斜坡測試場景、階躍變換測試場景和干擾測試場景。本發明對寬頻動態相量的估計具有較高精度和速度，在對比算法中保持一定優越性，同時驗證了本發明的動態性能和抗干擾能力。

技術領域

本發明涉及電子信息領域，特別是涉及一種基于稀疏采集模型的諧波檢測方法。

背景技術

隨著智能電網和新能源發電的迅速發展，大量非線性裝置應用于電力系統，導致電網中諧波間諧波及DDC分量增加。一方面，諧波和間諧波對關注頻率存在頻譜干擾，影響了電能的準確計量。另一方面，針對電力系統發生故障時電信號中衰減的直流分量，傳統算法無法對其進行濾波，導致計算結果誤差較大。因此，需要尋找一種有效的相量估計算法來準確測量寬頻動態相量。

目前，相量測量方法主要分為兩類：DFT算法（離散傅里葉變換）和非DFT算法。DFT算法是對有限時域離散信號的頻譜進行等間隔采樣，并對頻域函數進行離散化處理。當采用傳統的DFT變換算法測量相量時，實際頻率發生偏移會出現信息冗余、互諧波干擾、信息泄露等問題，導致產生較大的測量誤差。一些研究提出引入過零檢測法、小波變換法、瞬時值法等來優化DFT算法，但該類方法在非標稱頻率下仍存在較大的誤差。相關文獻介紹了改進的二次諧波濾波技術在非標稱頻率下單相相量測量中的應用。該方法可以在不改變傳統相量處理方法的結構下集成均勻采樣和固定窗口長度相量測量，具有良好性能。然而，靜態模型下基于DFT的相量估計算法存在動態性能差的問題。

對于破解DTF模型僅局限于靜態信號分析這一劣點，一些探究提議將動態相量估算拓展到不同的數學框架，以得到基于該模型的新一代相量測量方法。這類方法運用特定的數學模型來定義信號在穩定采樣時間間隔內的振幅和相位變化，擺脫了傅里葉分析中周期的局限。

目前，動態諧波分析方法，如泰勒-傅立葉變換（TFT），在電力振蕩情況下可以實現相量估計，但易受到間諧波和高次諧波的干擾。相關文獻提出了一種基于sinc插值函數的動態諧波同步算法，本發明拓寬了TFT的頻率范圍，克服了DFT周期性的限制。然而，該方法系統參數多且較為復雜，多次擬合后會存在誤差大的問題，且測量誤差會隨著階數的增加而增大。為了大幅提升估量精準度，相關文獻提出具備高分辨率的離散傅里葉變換插值法。本發明具有恢復階段信息的能力，通過阻斷迭代次數達到噪聲抑制。然而，該方法中DFT序列僅能以額定速率重采樣，這毋庸置疑增添了效果的不確定度。

基于上述各類方法都是通過高階矩陣求逆運算來獲得矩陣變換系數。盡管有很多的高效減小誤差算法，但仍不能解決高階間諧波和噪聲疊加帶來的影響。由此，考慮引用機器學習算法來降低相量求解計算復雜度。相關文獻通過識別信號中最相關的分量，有效跟蹤諧波進行建模估計，從而限制間諧波的影響。然而，該方法僅適用于低頻段諧波向量，由于高次諧波信號具有時變性，且求解高階偽逆矩陣具有高復雜性，無法直接獲得相量估計參數。進而考慮動態諧波分析領域，相關文獻利用STWLS算法對諧波參數進行迭代估計，并補償諧波參數對估計的影響。該方法可以提高頻率測量精度，為動態信息分配更多空間，但仍難以抵抗約束間諧波的干擾。相關文獻提出了O樣條動態諧波分析，該方法以閉合形式降低DTTFT的計算復雜程度, 為振蕩提供了最佳的數據壓縮算法。然而，在非理想條件下，由于空間步長重建過程中存在較大的噪聲，隨著階次的升高，間諧波干擾會越來越嚴重。

為解決同步相量估計求解問題，有公開相關文獻提出基于快速傅里葉變換(FFT)算法的復小波變換，對原始波形進行分割，分析信號重構。然而，在連續多尺度分析中，這可能會導致嚴重的相位失真，并丟失下一步信號處理的時序信息。也有公開相關文獻通過改進Taylor加權最小二乘算法來獲得諧波中的頻率、幅值和相位估計。由于該方法只適用于測量三階連續波而不能用于高精度諧波分析，所以本發明仍不適用于高階諧波測量。

發明內容