摘要：当前我国经济社会发展迅速，工业化进程深入，电子设备在生产生活中得到广泛应用，伴随大量设备接入电力系统，电力系统中的非线性负载也在不断增加，随之带来的谐波污染日趋严重，谐波测量、分析的准确性是针对谐波污染进行治理的前提与基础，谐波因此谐波的检测与处理仍是电力系统的热点问题。本文通过结合小波包分析和快速傅立叶变换，形成一种更为精确的电力谐波检测算法，并完成硬件上的实现，对既有的电力谐波监测仪器进行突破，探索更高效精确的谐波监测方法，研制所得的谐波检测仪能实时精确完成电力谐波的监测。
1谐波检测研究概述
电力应用程度是衡量国家发展水平的重要指标之一。在完全理想的电力系统中，系统按规程电压进行供电，电网的负载为线性，整个体系内呈现出稳定的频率和正弦波形，三相电为理想的对称状态。其中，信号预处理和结果再处理是谐波检测方法的核心，不同的谐波检测方法在这两个方面有着本质的区别。其主要方法如下：
（1）模拟滤波器法
采用滤波器将基波电流分量滤除，得到谐波分量，或采用带通滤波器得出基波分量，再与被检测电流相减得到谐波分量。模拟滤波器法实现成本低，输出阻抗较小，品控容易，整体来说是一种简单有效的方法。但缺点是精度较低，实时性比较差，对电路元件参数要求也较高。这种方法要求电力系统频率保持恒定，如果电网频率偏离工时频率50Hz，将对检测精度带来显著影响，并且较多的基波分量存在于检测出的谐波电流中，引起补偿器误动，带来运行损耗。
（2）基于神经网络的谐波检测方法
神经网络是一种采用计算机模拟人类脑神经网络的功能，通过对“正确”、“错误”的样本学习，自适应的建立模型，推断得出结论。它具有能够自适应、自学习和可发展的特征，可以根据获取到的数据情况对模型进行动态调整。神经网络算法计算量小、计算速度快，重要的是模型能够实自适应调整，不足之处在于作为一种新型的算法，硬件实现上发展得还不够成熟。
（3）瞬时无功法
该方法主要对电网运行过程的瞬间进行切入，是通过搭建的三相电路和电力滤波器进行切入式的检测，它依据相关模型，将电网的有功功率和瞬时无功功率分解为交流部分和直流部分，并认为交流部分对应谐波电流，以此计算谐波分量。优点是测量电路简单，结果准确，检测瞬时功率，即时性好。但是这种方法要求电压是理想状态，对称无畸变，一旦电压发生了畸变，就会带来较大的偏差。并且该理论是基于三相三线制的电路，测量前需要准备三相三线电路，前期的工作较为复杂。
2基于SOPC技术的电力谐波检测系统设计
2.1硬件设计
首先，分析需求，根据系统输入条件，进行硬件选型，通过明确系统要求，在性能优先，兼顾经济性的指导原则下完成系统硬件设计：系统设计主要包括ADC电路设计和FPGA器件综合及电路设计等。总体框架图如下：
ADC选型及电路设计：互感器选型要满足检测交流电压范围为0~380V，检测交流电流范围为0~15A的系统设计要求是以及系统精度要求，优先选择体积小、全封装的型号。AD芯片选型要求满足采样精度和最高采样频率，最高采样频率下限根据GB/T 14549-1993推荐的“最高不超过97次”计算，满足2-97次谐波采样需求，原则上选取能够直接使用FPGA的ADC模块控制的型号。对SOPC综合开发平台进行布局和结构设计、芯片及其他元器件选型以及电路设计；
2.2算法研究
综述了基于傅立叶变换理论对谐波进行检测的一般思路和局限性，并针对其中的局限性，构建基于加窗的傅立叶变换谐波检测算法。并对应用小波变换和小波包变换理论进行谐波检测的思路进行阐述，并选取小波包变换的方法对谐波的暂态分量进行处理，完成谐波检测。综合加窗傅立叶变换与小波包变换两种理论，探索一种新的谐波检测算法，解决了傅立叶变换无法对暂态谐波进行分析的问题，通过算法的改进进一步提升谐波检测系统的精度和准确度。
对一个函数，如果其绝对可积，即只有第一类间断点，只有有限个极值，并且满足狄里克莱条件，则就可对其进行傅立叶变换。一个波形如果由多个频率的正弦波叠加而成，而且这些不同频率的正弦波线性组合可以恢复出原信号，那么这个波形的傅立叶变换就可以确定了。这就是基于傅立叶变换的谐波检测方法的数学理论，利用FFT进行谐波检测的基础。
2.3软件设计
完成了系统软件算法设计和编程。在理论验证完成后，开始在硬件上进行算法实现，并利用相关工具进行仿真，确认无误后，进行上板调试验证。
（1）Blackman加窗的FFT变换
基于傅立叶变换的谐波检测方法实现的过程中，中长范围的频谱泄露的问题通过加窗差值修正是一种经典做法。为了解决这个问题要求的窗函数通常有如下要求：（1）主瓣宽度要求尽量小，这样能得到一个陡峭的过渡带。（2）主瓣幅度/旁瓣幅度的比值要尽量大，这样才能减小内外波动的幅值。一般来说，窗函数只有极窄的范围能够同时满足前述两个要求：一个能量有限的信号，其旁瓣分量与窗函数的主瓣宽度成反比，随着主瓣宽度下降，旁瓣分量增加，这种旁瓣分量的增加自然增加带内外波动；主瓣的宽度会随窗函数的旁瓣幅度的减小和衰减速度的增快而增加，使过渡带的坡度减小。因此，窗函数的选取是加窗函数修正方法的核心。
（2）小波包分析原理
在基于小波变换的信号分析中，小波变换的算法不停对低频部分展开下一层分解，对高频部分的分析精度不足，所以小波变换的算法对信号的展开是一个偏向的树状结构，呈现高频频带宽而低频频带窄的情况[27]。小波变换对高次谐波的分析不能达到谐波检测的精度要求。为了弥补这种不足，小波包分析应运而生，其基本的指导思想是同时分解信号的低频部分和信号的高频部分。
利用小波包对谐波信号分析的过程中，有两个步骤，第一步是对信号进行分解，得到基波和各次谐波分量在相应的尺度空间上的系数；第二步是根据基波和各次谐波分量在相应尺度空间上的系数，重构出基波信号和各次谐波信号，从而实现对谐波的检测。
2.4模拟验证
利用matlab对所选择的算法进行仿真运算，并在已构建的实验平台上进行模拟运行，分别从仿真和实验两方面，验证本文选择算法及搭建系统的实用性。
结束语：
综上所述，本文通过从硬件体系和软件算法上对既有的电力谐波检测系统进行突破，探索一种有效的谐波检测方法，研制能实现电力谐波实时精确检测的系统。目前由于分布式新型能源的出现，神经网络算法凭借天然的分布式模型构建能力，在谐波监测中成为技术热点，电力谐波这类有大量数据基础、又能够通过仿真获得训练数据的应用场景，最适应采用神经网络算法进行求解。但目前神经网络进行谐波分析的研究大多停留在理论研究阶段，如何改进算法使其能在硬件层面上逐步实现也是需不断努力探索的方向。
参考文献：
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[5]熊杰锋，李群，袁晓冬，等. 电力系统谐波和间谐波检测方法综述[J]. 电力系统自动化，2013，37（11）：125-133.
论文作者:梁茵
论文发表刊物:《防护工程》2018年第34期
论文发表时间:2019/3/25
标签：谐波论文; 傅立叶论文; 算法论文; 分量论文; 基波论文; 小波论文; 电力论文; 《防护工程》2018年第34期论文;