基于自适应神经网络的谐波检测方法.doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上基于自适应神经网络的谐波检测方法目 录摘要Abstract第一章 第二章 传统谐波检测技术介绍2.1 谐波的概述2.2 有源电力滤波器与谐波检测2.3 瞬时无功功率理论谐波电流检测方法2.4 小结3.1 人工神经网络 3.2 基于自适应噪声对消原理神经元网络谐波电流检测方法3.3 自适应神经网络谐波检测原理3.4 小结.第四章 仿真结论4.1仿真软件介绍4.2系统仿真4.3 小结附录 外文摘 要有源电力滤波器（APF）的性能很大程度上取决于其采用的谐波电流检测方法。本文介绍一种基于自适应神经网络的谐波检测方法，这种方法能实时准确地检测出谐波，很好地弥补了基于FFT 的

2、方法、基于瞬时无功理论的方法和基于小波变换的方法等检测方法的缺陷。该方法的思想是根据自适应噪声对消技术的基本原理，将基波电流从负载电流中滤除，从而得到谐波电流。对该检测方法首先在原理上进行了阐述,并在MATLAB对其进行了仿真研究。仿真结果表明这种方法能够快速准确地检测谐波电流。关键词：有源电力滤波器；人工神经网络；自适应噪声对消技术；谐波检测 AbstractActive Power Filter (APF)s performance is dependent on its harmonic current detection method to alarge extent. In this

3、 paper, a harmonic current detection method based on adaptive neural networks isintroduced. This method can detect harmonic current fast and accurately, It could well make up theshortage of the methods based on FFT, the instantaneous reactive power theory and the waveletstransformation. The concept

4、is according to the principle of adaptive noise cancelling technology,filtering the fundamental wave current from the load current, so the left component is harmonic current.Firstly, the theory of the harmonic current detection method is clarified, and then the simulation with MATLAB/Simulink is don

5、e. The result verified that the method can detect harmonic current accuratelyand fast.Keywords: active power filter; artificial neural networks; adaptive noise cancelling technology;harmonic current detection第一章 绪论1.1 谐波概述及意义谐波抑制和无功功率补偿是涉及电力电子技术、电力系统、电气自动化技术、理论电工等领域的重大课题。近年来随着电力市场化和电子科技的发展，同时出现的两种趋势

6、使得谐波问题变的更加突出。两种趋势为:电力公司为改善功率因数而大量增加使用电容器组;工业界为提高系统的可靠性和效率而广泛使用电力电子变流器。 电力公司一直致力于高功率因数运行状态，因为高功率因数运行可以降低设备所需要的额定值以及线路损耗和电压降落，从而减少对电压调节设备的需求。同时，工业界大量增加使用变速传动和电力电子设备，变速传动和电力电子设备是某些谐波现象的根源。这些设备与功率因数校正电容器组相互作用导致了电压和电流的波形畸变，产生了大量的电力谐波。 随着半导体电子工业的迅猛发展，促使了精密设备的诞生，与过去粗笨设备相比，这些精密设备对电力公司提供的电能质量更加敏感，但同时这些设备也导致交

7、流电流和电压稳态波形的畸变。 电力系统中的谐波己经逐渐发展成为影响电力系统安全的重要因素，与电磁干扰、功率因数降低并列为电力系统中的三大公害。因此解决电力系统谐波问题已经显得非常迫切。随着电力电子技术的飞速进步，在谐波抑制和无功补偿方面的研究也取得了一些突破性的进展。有源电力滤波器是近年出现的一种用于动态抑制谐波、补偿无功的新型电力电子装置，它能对大小和频率都变化的谐波以及变化的无功进行补偿，其应用可克服LC滤波器等传统的谐波抑制和无功补偿装置的缺点。有源电力滤波器谐波电流的检测和补偿电流的产生与控制是决定有源电力滤波器工作特性的关键性环节，直接影响到有源电力滤波器的补偿精度和补偿速度，因此研

8、究谐波和无功电流的实时、高精度检测具有非常重要的意义。谐波的研究具有重要意义，首先是谐波的危害十分严重。谐波使电能的生产、传输和利用的效率降低，使电气设备过热、产生振动和噪声，并使绝缘老化，使用寿命缩短，甚至发生故障或烧毁。其次，谐波研究的意义还可以上升到治理环境污染、维护绿色环境的角度来认识。对电力系统这个环境来说，无谐波是“绿色”的主要标志之一。在电力电子技术领域，要求实施“绿色电力电子”的呼声也日益高涨。目前，对地球环境的保护己成为全人类的共识。对电力系统谐波污染的抑制也己成为电工科学技术界所必须解决的问题。在国际上，许多国家都先后对电网中的电压畸变，各次谐波电压、谐波电流的数值、测量方

9、法及非线性负荷的管理等制定了相应规定来加以严格限制。我国过去对电网中的谐波问题未加重视和研究。但是近年来由于电气化铁路的大量出现，以及可控硅整流装置的广泛应用，不少电网中的高次谐波含量的数值己大大超过了国际上公认的标准。据我国电力科学院系统研究所对西南、西北、华中、华北等地区重点电网测试的结果来看，我国电网的谐波污染己很严重。为了更好的采取措施对电网谐波含量加以限制，必须具有相应的监测手段。为此，除了引进发达国家研制的谐波监测仪器外，还应当研究符合我国电网现状的谐波分析方案，以提高电网谐波监测分析水平，这对于抑制高次谐波含量是十分必要和有价值的。最近十几年间，对电力系统谐波问题的研究，己经超出

10、了电力系统自身的研究范围。渗透到了数字信号处理、计算技术、.系统仿真、通信理论、电力电子学、网络理论和非线性系统理论等其它学术领城。同时，电力系统谐波问题己经受到了世界各国经济、行政管理部门的重视，不少国家己先后制定了限制电力系统谐波的标准，其中也包括一些限制和管理措施。如许多国家相继颁发了限制带有电子控制器件的家用电器和低压电器产生谐波的标准。国际电工委员会IEC)、电气和电子工程师协会(IEEE)等国际学术机构，也成立了专门的电力系统谐波工作组，在世界范围开展包括制定标准和定期召开国际学术会议等项内容的工作。尽管近十几年来，对电力系统谐波问题的研究取得了很大进展。在学术上还有许多问题需要人

11、们去研究解决、在解决这些问题的同时，才能真正谈其制定合适的法规或标准来限制和管理电力系统的谐波，并对其进行有效的抑制，这些问题可归纳为:如何从器件(如:变压器和其它电磁路件、换流器、特别是各种电力电子器件等)的角度出发去分析和理解谐波产生的原因:如何利用先进的信号分析设备、数字仪器、智能仪表等对谐波的幅值和相位进行准确的测量;如何利用网络分析方法对谐波分布进行分析，如何建立模型和进行数字仿真;如何从谐波角度去衡量电能的质量。通过对这几方面问题的研究，将会导致新技术乃至新的边缘分支学科地诞生。谐波测量作为研究分析谐波问题的出发点和依据，其主要作用有: (1)鉴定实际电力系统及谐波源用户的谐波水平

12、(包括对所有谐波源用户的设备投运时的测量)是否符合标准的规定。 (2)对电气设备调试、投运时的谐波进行测量。如发电机、变压器、线路、电抗器及电容补偿装置等投运前、后的谐波水平及其变化。检验谐波对有关设备的影响，确保设备投运后电力系统和设备的安全经济运行。 (3)谐波故障或异常原因的测量。通过对谐波故障或异常原因的测量和分析，寻找主要谐波源，采取相应的对策，避免对设备的破坏和损耗。 (4)谐波专题检测。为了分析、研究及工程技术上的需要进行专题性的特殊实验。如谐波源特性，系统谐波阻抗，谐波潮流，谐波谐振和放大等。 (5)由于现代用电设备对供电质量的要求越来越高，谐波带来的影响越来越受人关注，因此，

13、为了最大限度的减少谐波影响，谐波抑制及补偿装置的研制已势在必行。这些装置准确实用有效的运行，从而达到理想的抑制和补偿效果，显然都是以精确实时的确定谐波的成分、幅值和相位等谐波检测结果为前提的。1.2 国内外谐波检测方法1.2.1主要谐波检测方法分析目前用于电力系统中的谐波检测方法主要有以下几种: (1)采用模拟带通(或带阻)滤波器的谐波测量 (2)基于傅立叶变换的谐波测量 (3)基于瞬时无功功率的谐波测量 (4)利用小波分析方法的谐波测量 (5)基于神经网络的谐波测量（一）模拟带通(或带阻)滤波器的谐波测量 最早的谐波测量是采用模拟带通(或带阻)滤波器实现。此方法采用陷波器将基波电流分量滤除，

14、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。该检测法的优点是结构简单，造价低，输出阻抗低，结果易于控制.该方法也有许多缺点，如滤波器的中心频率对元件参数十分敏感，受外界环境影响较大，难以获得理想的幅频和相频特性。当电网频率发生波动时，不仅影响检检测精度，而且检测出的谐波电流中含较多的基波分量，大大增加了有源补偿器的容量和运行损耗；当需要检测多次谐波分量时，实现电路变得复杂，其电路参数设计难度也随之增加。（二）、基于傅立叶变换的谐波检测随着计算机和微电子技术的发展，基于傅立叶变换的谐波检测是当今应用最多也是最广的一种方法。它由离散傅立叶变换过渡到快速傅立叶变换的基

15、本原理构成。实际上经常把连续时间信号的一个周期T等分成N个点，在等分点进行采样而得到一系列离散时间信号，然后采用离散傅立叶变换(DFT)或快速傅立叶变换(FFT)的方法进行谐波分析，最终得出所需要的谐波电流。模拟信号经采样，离散化为数字序列信号后，经微型计算机进行谐波分析和计算，得到基波和各次谐波的幅值和相位，并可获得更多的信息，如谐波功率、谐波阻抗以及对谐波进行各种统计和分析等，各种分析计算结果可在屏幕上显示或按需要打印输出。使用此方法测量谐波精度较高，功能较多，使用方便。其缺点是需要一定时间的电流值，且需进行两次变换，计算量大，需花费较多的计算时间，从而使得检测方法具有较长时间延时，检测结

16、果实际是较长时间前的谐波和无功电流，实时性不好。而且算法中存在频谱泄漏效应和栅栏效应，使计算出的信号频率、幅值和相位不准，尤其是相位误差很大，无法满足测量精度的要求，必须对算法进行改进，以达到要求值。（三）基于瞬时无功功率的谐波检测与分析1989年，日本学者H.Akagi等人提出瞬时无功功率理论，根据此理论可以得到瞬时有功功率和瞬时无功功率，将其分解为交流和直流，其交流部分对应于谐波电流，由此可以计算谐波分量。基乃树法、如沟法能够准确测量对称的三相三线制电路谐波值。它不仅在电网电压畸变时适用，在电网电压不对称时也同样有效;而在电网电压畸变时，使用此法测量谐波存在较大的误差。由于此理论基于三相三

17、线制电路，必须首先构建三相电路才能进行谐波测t。这两种方法的优点是当电网电压对称且无畸变时，各电流分里(基波正序无功分量、不对称分量及高次谐波分量)的测量电路比较简单，并且延时少，虽说被测量对象电流中谐波构成和采用的滤波器不同，会有不同的延时，但延时最多不超过一个电源周期，对于电网中最典型的谐波源一三相整流器，其检测的延时约为1/6周期。可见，该方法具有很姆的实时性。但硬件多，花费大。针对此方法的缺点，有学者提出一种能适用于任意非正弦、非对称三相电路的基于切坐标系下广义瞬时无功功率的新理论的测童方法。该方法较好地解决了前两种方法中存在的问题，但在目前条件下，由于耗费大，采用这种方法相比之下是得

18、不偿失的。（四）利用小波分析方法进行谐波检测小波分析(wavelet Analysis)作为一种新兴的理论是数学发展史上的重要成果，它无论是对数学还是对工程应用都产生了深远的影响，小波分析己经广泛应用于数学、信号处理、语音识别与合成、自动控制、图象处理与分析等领域。作为一种时一频分析理论，小波分析被认为是傅立叶分析发展的新阶段，它来自于傅立叶分析，其存在性的证明依赖于傅立叶分析，因此它不能代替傅立叶分析，但它所具有的优良特性(如方向选择性、可变的时频域分辨率及分析数据量小等)是其它分析方法(傅立叶分析、快速傅立叶变换)无法比拟的。这些良好的分析特性使得小波变换已成为信号处理的一种强有力的新工具

19、。小波分析克服了傅立叶分析在频域完全局部化而在时域完全无局部性的缺点，即它在频域和时域同时具有局部性。利用小波变换能将电力系统中产生的高次谐波变换投影到不同的尺度上会明显表现出高频、奇异高次谐波的特性，特别是小波包具有将频率空间进一步细分的特性，将为谐波分析提供可靠依据。通过对含谐波的电流信号进行正交小波分解，分析了电流信号的各个尺度的分解结，利用多分辨的概念，将低频段(高尺度)上的结果看作不含谐波的基波分量，基于这种算法，可以利用软件构成谐波检测环节，该方法计算速度快，能快速跟踪谐波的变化。若将小波变换和神经网络结合起来对谐波进行分析，并设计和开发基于小波变换的谐波监测仪将会是非常有意义的工

20、作。（五）基于神经网络的谐波检测神经网络理论是最近发展起来十分热门的交叉边缘学科，它涉及生物、电子、计算机、数学和物理等学科，有非常广阔的应用前景，它的发展对未来的科学技术的发展将有重要的影响，神经网络就是采用物理可实现的系统来模仿人脑神经网络的结构和功能系统，它之所以受到产刁门的普遍关注，是由于它具有本质的非线性特性、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。将神经网络应用于谐波测量，主要涉及网络构建、样本的确定和算法的选择，目前己有一些研究成果.文献提出了基于人工神经网络的电力系统谐波侧量方法。该方法利用多层前馈网络的函数逼近能力，通过构造特殊的多层前馈神经网络，建立了相应的谐波测量电

21、路，并给出了电路的训练算法和步骤，提出了训练样本的形成方法.仿真结果表明了此方法的有效性.文献侈将神经网络理论和自适应对消噪声技术相结合，ADL仆扭矩阵作为输入，建立相应的测量电路，这种方法的自适应能力较强。 电力系统的谐波问题已经引起了国内外的广泛关注和研究，并且在谐波检测和抑制方面获得的丰硕的研究成果。就电力系统的谐波检测方面，虽然产生了各种检测理论，如瞬时无功功率谐波检测、基于神经网络的谐波测量、基于小波的谐波检测等，但在现场的谐波检测应用层面上，目前的谐波检测仍存在如下问题: (1)算法速度和准确度的矛盾。因为准确度的提高一般是以牺牲速度为代价的; (2)部分算法还只停留在计算机仿真阶

22、段。这往往是由于算法过于复杂，实用性有待进一步改进。 (3)在线测量实时性差。有的算法涉及的公式复杂，运算量大，这样势必会影响计算速度，现场测量的实时性就很难保证。 (4)谐波检测的精度不高。谐波检测过程中出现频谱泄漏，影响检测精度。1.3 本文的研究内容本论文首先概述了电力系统的谐波以及谐波检测研究的意义，分析了现有谐波检测方法的优缺点，研究了目前谐波检测方法存在的问题。基于这些研究，本文详细介绍了另一种谐波检测方法-基于自适应线性神经网络的谐波检测方法。 介绍了神经元网络的算法模型以及线性神经元网络的算法基础-LMS算法，并在此基础上得出了基于自适应神经元网络的谐波电流检测方法。利用MAT

23、LAB语言，对基于单个人工神经元的自适应电力谐波检测方法进行了仿真研究，以一个含有不同幅值和相位的多谐波源作为信号从实时性、自适应能力和精确度等方面进行仿真。（应该提一下自己的神经网络类型）第二章 传统谐波检测技术介绍2.1 谐波介绍电力系统的谐波问题早在20世纪20、30年代就引起了人们的注意，当时在德国，使用静止汞弧变流器而造成了电压、电流波形的畸变。1945年J.CReaD发表的有流器谐波的论文是早期有关谐波研究的经典论文。到了50年代和60年代，由于高流输电技术的发展，发表了有关变流器引起电力系统谐波问题的大量论文，E.W.Kmbark在其著作中对此进行了总结。70年代以来，由于电子技

24、术的飞速发展，电力电子装置在电力系统、工业、交通及家庭中的应用日益广泛，谐波所造成的危益严重。谐波对电力网络的污染日益严重，其产生的主要危害有： (1)对旋转电机(发电机和电动机)产生附加功率损耗和发热，产生脉动转矩噪声。此外由整流器供电的电机可引起明显的电压畸变。 (2)对无功补偿电容器组引起谐振或谐波电流放大，从而导致电容器因过负荷或过电压而损坏;对电力电缆也会造成电缆过负荷或过电压击穿，国内外这方面的教训是深刻的，国内许多电力系统和用户都发生过无功补偿电容器组无法投入运行，大批电容器损坏的事故。 (3)对供电网和导线产生的影响。增加供电网的损耗。当发生谐振和放大现象时，损耗更加严重。 (

25、4)对断路器和熔断器的影响。电流波形畸变明显影响断路器容量，当存在电流畸变时，在过零点时可能造成高的di/dt，比电流为正弦波时开断更为困难，而且由于开断时间延长而延长了故障电流的切除时间，因而造成了快速重合闸后的再燃。熔断器是由于发热而熔断的，它们对谐波过流集肤效应引起的发热效应很敏感。 (5)对变压器的影响。负荷电流中的谐波在变压器中造成的损耗产生附加发热，降低了其带负载能力。其它如变压器电感与系统电容之间，可能在谐波频率点发生谐振和温度周期性变化，引起机械绝缘应力及铁心振动，产生附加损耗使变压器降低了带负载的能力。 (6)对电子设备的影响。主要影响表现在三个方面: 谐波畸变的结果产生多个

26、过零问题，这种多个过零会破坏设备的运行，最明显的是数字时钟，任何应用过零原理同步元件都应考虑这种影响。半导体器件经常在电压过零时投入，以降低电磁干扰和涌流，多次过零会改变器件投入时间，破坏设备运行。 电力电子电源使用波形的峰值以维持滤波电容器的全充电。谐波畸变可提高或削平波峰的峰值，其结果是即使均方根的输入电压是正常的，电力电源将运行在高的或低的输入电压下，严重时设备运行可能遭到破坏。 电压陷波也会破坏电子设备的运行，电压陷波不过零但影响过零敏感的设备。 (7)对照明的影响。电压畸变对白炽灯寿命有一定影响，如运行电压的均方根值由于畸变而高于额定值时，灯丝温度升高而降低灯泡寿命。 (8)对继电器

27、保护和自动控制装置产生干扰和造成误动或拒动。尤其是一些衰减时间较长的暂态过程，如变压器合闸涌流中的谐波分量，由于其幅值强大，谐波含量也很大，更容易引起继电保护的误动作。 (9)对仪表和电能计量的影响。现代指示均方根值的电压表和电流表相对不受波形畸变的影响。受谐波影响较大的计量电能的感应型电能表，其误差与频率特性和非线性造成的误差有关。 (10)对通讯的干扰。谐波通过电磁和静电感应干扰音频通讯。通常200-5000Hz的谐波引起通讯噪声，降低通信质量;而千赫以上的谐波导致电话回路控制信号的误动，使信息丢失，通信系统无法正常工作。 因此对谐波的抑制是必不可少的.解决电力电子装置和其它谐波源的谐波污

28、染问题主要有两条途径:主动型的对电力电子设备自身进行改进;被动型的对电网实施谐波补偿。这里只论及被动型的谐波补偿，目前常用的滤波器有以下两种: (1) LC无源滤波器，它是由电力电容器、电抗器和电阻器适当组合而成。它具有结构简单、投资成本低、技术成熟、运行可靠及维护方便等优点，是目前采用得较为广泛的谐波和无功抑制手段，但是存在以下缺陷. 谐振频率依赖于元件参数，因此只能对主要谐波进行滤波，不能对谐波和无功功率实现动态补偿，滤波性能不稳定，而且滤波要求和无功补偿、调压要求有时难以协调。 滤波特性依赖于电网参数，而电网的阻抗和谐波频率随着电力系统的运行工况随时改变，设计较困难。 只能消除特定次的几

29、次谐波，可能产生并联谐振使该次谐波分量放大，使电网供电质量下降。 谐波电流增大时，滤波器负担随之加重，可能造成滤波器过载: 有效材料消耗多，体积大。 (2)有源电力滤波器(APF), APF的基本工作原理是检测补偿对象的电流和电压，经谐波和无功电流检测电路计算得出补偿电流的指令信号，该信号经补偿电流发生电路放大，得出补偿电流，补偿电流与负载电流中要补偿的谐波及无功等电流相抵消，最终得到期望的电源电流。有源电力滤波器克服了传统LC无源滤波器谐波抑制和无功补偿方法的缺点，具有良好的调节性能，因而受到广泛的重视，并且己在日本等国得到广泛应用。国内目前还主要停留在实验研究和理论研究阶段，尚未见有商品化

30、的国产APF产品。 谐波检测是谐波问题中的一个重要分支，是解决其它谐波问题的基础。而且从有源电力滤波器的工作原理看，有源电力滤波器实现的关键是谐波检测和补偿控制。由于有源电力滤波器要求实时补偿，因此对谐波电流的检测提出了很高的要求，谐波检测的快速性、准确性直接影响到有源补偿电路的跟踪补偿特性。但实际中电力系统的谐波由于受随机性、分布性、非平稳性等因素影响，对其进行准确监测并非易事，因此人们在不断探索更为有效的谐波检测技术。 谐波检测方法伴随着交流电力系统发展的全过程，诞生了频域理论和时域理论，形成了多种谐波检测方法，如模拟滤波、傅里叶变换、小波变换、瞬时无功功率理论、广义d-q旋转坐标变换、神

31、经网络等。（一）模拟滤波早期的谐波检测方法都是基于频域理论，即采用模拟滤波原理，即在检测到的信号中提取出基波分量，它与原信号之差就是要补偿的谐波，通常由带通滤波器来实现。前面已有介绍，使用LC滤波器的优点是实现电路简单，造价低输出阻抗低，品质因数易于控制。但缺点很多包括滤波器的中心频率对元件参数十分敏感，受外界环境影响较大，难以获得理想的幅频特性和相频特性，滤波特性受电网阻抗和频率影响很大，运行损耗大等等，而且该方法无法同时分离无功电流。因此随着电力系统谐波检测要求的提高以及新的谐波检测方法日益成熟，该方法已不再优先选用。（二）傅里叶变换1822年法国数学家傅里叶(J.Fourier)首次提出

32、并证明了将周期函数展开为正弦级数的原理，从而奠定了傅里叶级数(Fourier Progression, FP)与傅里叶变换(Fourier Transformation, FT)的理论基础。二者后被统称为傅里叶分析(FourierAnalysis, FA)。傅里叶提出的FA为谐波分析提供了一种理论方法。为了使FA应用于工程实际，人们提出了离散傅里叶变换(Discrete Fourier TransformationDFT)，但是DFT因计算量太大而在较长时间内并未得到广泛应用，直到1965年美国C ooly和Tukey两人提出快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformatio

33、n, FFT)之后，FA才真正从理论走向实践，成为大家爱不释手的一种数学工具。FFT是当今谐波检测中应用最广泛的一种谐波检测方法，该方法通过FFT将检测到的一个周期的谐波信号进行分解，得到各次谐波的幅值和相位系数，将要抵消的谐波分量通过带通滤波器或傅里叶变换器，得出需要的误差信号。 目前，基于FFT技术已相当成熟，但是FFT也有它的局限性: 从模拟信号中提取全部频谱信息，需要取无限的时间量，使用过去的和将来的信号信息只能计算区域频率的频谱; 没有反映出随时间变化的频率，当人们需要在任何希望的频率范围上产生频谱信息时，FFT不一定适用; 由于一个信号的频率与其周期长度成正比，对于高频谱的信息，时

34、间间隔要相对的小，以给出比较好的精度，而对于低频谱的信息，时间间隔要相对地宽以给出完全的信息，亦即需要一个灵活可变的时间频率窗，使在高“中心频率”时自动变窄，而在低“中心频率”时自动变宽，FFT自身并没有这个特性，目前谐波的FFT检测都是基于这样的假设:波形是稳态和周期的，采样的周波数是整数的，针对FFT这一局限性，1946年Gabor提出的短时傅里叶变换(Short TimeFourier Transformation STFT)(又称加窗FT或Gabor变换)，对弥补FT的不足起到了一定的作用，但并没有彻底解决这个问题; FFT需要一定时间的采样值，计算量大，计算时间长，使得检测时间较长，

35、检测结果实时性较差; 即使信号是稳态的，当信号频率和采样频率不一致时，使用FFT也会产生频谱泄漏效应和栅栏效应，使计算出的信号参数(频率、幅值和相位)不准确，尤其是相位的误差很大，有时无法满足检测精度的要求，为了提高检测精度，需要对FFT进行改进，已有的方法主要有利用加窗插值算法对快速傅里叶算法进行修正、修正采样点法及利用数字式锁相器(DPLL)使信号频率和采样频率同步，其中加窗插值算法已发展出矩形窗、海宁窗、布莱克曼窗、布莱克曼窗一哈里斯窗等数十种窗供不同场合选择使用。目前，在电力系统中稳态谐波检测中大多采用FFT及其改进算法，而对于波动谐波或快速变化的谐波，则需要采取其他法。（三）小波变换

36、 小波变换(Wavelet Transformation WT)是针对FT在分析非稳态信号方面的局限性形成和发展起来的一种十分有效的时频分析工具。WT的发展最早可以追溯到1910年Haar提出的小波规范正交基，但是WT直到1989年才作为新兴学科正式诞生。WT采用不同尺度的分析方法，能在信号的不同部位得到最佳的域分辨率和频域分辨率，为非稳态信号的分析提供了一条新的途径。 WT与FT, STFT相比，它是一个时间和频率的局域变换，因而能有效从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析(Multiscale Analysis)，它克服了FT在频域完全局部化而在时域完全无局部性

37、的缺点，对波动谐波、快速变化谐波的检测有很大优越性，目前是波动谐波、快速变化谐波的主要检测方法。但是WT并不能完全取代傅里叶变换，这是因为一方面WT在稳态谐波检测方面并不具备理论优势，另一方面WT的理论和应用研究时间相对较短，WT应用在谐波测量方面尚处于初始阶段，还存在着许多不完善的地方，例如缺乏系统规范的最佳小波基的选取方法，缺乏构造频域行为良好即分频严格、能量集中的小波函数以改善检测精度的规范方法。因此WT与FT存在互补的优势。（四）瞬时无功功率理论与广义d一q旋转坐标变换 1984年，日本学者赤木泰文等基于时域提出了非正弦条件下的瞬时无功功率理论，并迅速应用于电力系统谐波检测。目前，基于

38、瞬时无功功率理论的谐波检测研究已非常深入，取得了工程应用成果，是总谐波实时检测的主要方法。基于瞬时无功功率理论有3种谐波检测方法:p一q法、一法和d一q法。这3种方法都能准确、实时测量三相三线制对称电路的总谐波分量。使用p一q法测量电网电压畸变时的谐波会存在较大误差，一法和d一q法适用范围更广，不仅在电网电压畸变时适用，在电网电压不对称时也同样有效。瞬时无功功率理论方法的优点是当电网电压对称且无畸变时，检测基波正序无功分量、不对称分量及高次谐波分量的实现电路比较简单，并且延时小，具有很好的实时性，但是此理论是基于三相三线制电路提出的，对于单相电路，必须首先将三相电路分解，然后再构造基于瞬时无功

39、功率理论的单相电路的谐波检测电路。 近年来，国内外科学家对瞬时无功功率理论进行了发展，提出了广义瞬时无功功率理论，在此基础上出现了基于广义瞬时无功功率理论的谐波检测方法，并且受到重视，开始进入工程应用。广义瞬时无功功率理论与瞬时无功功率理论一样，主要在解决谐波总量实时测量方面很有优势，而不能解决各次谐波检测问题。因此，受电机d一q旋转坐标变换的启发，有学者还提出了基于广义d一q旋转坐标变换的谐波检测方法，该方法可以实现各次谐波的检测，不过该方法由于电路耗费相当大，目前尚保持在理论探讨上，工程应用研究并不深入。（五）神经网络神经网络(Neural Network, NN)由心理学家W. S.Mc

40、Calloch和数学家W. Pitts于1943年提出。1958年Rosenblatt提出感知机，第一次把NN的研究付诸工程实践，此后，NN得到迅速发展。NN从理论提出到实际应用只用了不到15年时间，应用范围迅速渗透到模式识别、信号与图象处理、控制与优化、预测与管理、通信等各个领域，国际与国内的学术组织、会议及出版物大量涌现，世界各大计算机公司，各国政府和军方都对NN研究给予了高度的重视与支持。随着NN的发展，它在电力系统中的应用日益深入，涉及到负荷预测、故障诊断、动态和静态安全评价，机组组合和优化调度以及谐波检测与预测等诸多方面。近年来，国内外应用NN进行谐波检测的相关研究文献迅速增加，并取

41、得了一些工程应用成果，概括起来有两个方面:其一，提出了基于多层前馈网络N的电力系统谐波检测方法，该方法利用多层前馈网络的函数逼近能力，通过构造特殊的多层前馈神经网络，来进行谐波检测;其二，将Adaline神经网络和自适应对消噪声技术相结合进行谐波检测。谐波的NN检测方法显现出的优点有:计算量小;检测精度高，各次谐波检测精度不低于FT和WT，能取得令人满意的结果;对数据流长度的敏感性低于FT和WT;实时性好，可以同时实时检测任意整数次谐波;抗干扰性好在谐波检测中可以应用一些随机模型的信号处理方法，对信号源中的非有效成份(如直流衰减分量)当作噪声处理，克服噪声等非有效成份的影响。但是，NN用于工程

42、实际还有很多问题，例如:没有规范的NN构造方法，需要大量的训练样本，如何确定需要的样本数没有规范方法，NN的精度对样本有很大的依赖性，等等。另外，NN和WT一样，都属于目前正在研究的新方法，研究和应用时间短，实现技术尚需完善。2.2有源电力滤波器与谐波检测2.1.1有源电力滤波器有源电力滤波器(APF)是一种用于动态抑制谐波、补偿无功功率的新型电力电子装置。与传统LC滤波器相比，它有以下特点：(1)具有自适应功能，它对补偿对象的瞬态响应快，能对大小和频率都变化的谐波以及变化的无功功率进行补偿。(2)既能对特定次谐波进行单独补偿，也可对多个谐波集中补偿。(3)滤波特性不受系统阳抗的影响，可消除与

43、系统阻抗发生谐振的危险。（4)有源电力滤波器补偿无功功率时不需储能元件，补偿谐波时所需储能元件容量也不大。 基于以上优点，有源电力滤波器引起了许多专家学者的关注和研究，并在日、美等国家已大量地投入工业应用。图2-1有源电力滤波器原理图 图2-1所示为最基本的有源电力滤波器系统构成的原理图。图中Vs表示交流电源，负载为非线性的谐波源，它产生谐波并消耗无功功率。有源电力滤波器系统由两大部分组成，即谐波检测电路和补偿电流发生电路(由电流信号跟踪控制电路、驱动电路和主电路三个部分构成)。其中，谐波检测电路的核心是检测出补偿对象电流中的谐波和无功电流等分量。补偿电流发生电路的作用是根据谐波检测电路检测的

44、补偿电流的指令信号，产生实际的补偿电流。主电路目前均采用PWM一变流器或逆变器。 有源电力滤波器(APF)的基本工作原理是:实时检测电网谐波和无功电流，然后产生与之大小相等、相位相反的电流进行实时补偿，使电网电流成为与电压同相位的正弦波，从而达到抑制谐波、补偿无功的自的。如图2-1所示，当需要补偿负载所产生的电流时，APF检测出补偿对象负载电流的谐波分量，将其反极性后作为补偿电流的指令信号,该信号经补偿电流发生电路放大，得出补偿电流，与负载电流中的谐波分量大小相等、方向相反，因而两者互相抵消，使电源电流中只含基波不含谐波。这样就达到了抑制电源电流中谐波的目的。上述原理可用如下的一组公式描述:

45、（2-1）式(2-1)中，为负载电流中的基波分量。如果要求有源电力滤波器在补偿谐波的同时，补偿负载的无功功率，则只要在补偿电流的指令信号中增加与负载电流的基波无功分量反极性的成分即可。这样，补偿电流与负载电流中的谐波及无功功率成份相抵消，电源电流等于负载电流的基波有功分量。2.1.2有源电力滤波器的分类根据有源电力滤波器接入电网的方式，可将其系统构成大致分为两大类，即并联型和串联型。两者又分别包括不同的类型，也出现了综合二者的新型有源电力滤波器，但是其系统基本构成方面仍然是并联型和串联型有源电力滤器。 另外，根据PWM逆变器直流电源种类不同，有源电力滤波器可分为电流源型(储能元件为电感)和电压

46、源型(储能元件为电容)两种，它们主要特点简述如下: 电流型PWM逆变器的直流侧接有电感，在正常工作时，其电流基本保持不变，可看作电流源;电压型PWM逆变器的直流侧接有大电容，在正常工作时，其电压基本保持不变，可看作电压源。 电流型PWM逆变器的交流侧输出电流为PWM波，电压型PWM逆变器的交流侧输出电压为PWM波。 电流型PWM逆变器不会由于主电路开关器件的直通而发生短路故障，可靠性高，但在其电感上始终有电流流过，损耗很大;电压型PWM逆变器损耗低、体积小、价格便宜，更适合构成大容量有源电力滤波器。 由于电流型PWM逆变器缺陷明显，所以目前有源电力滤波器的PWM逆变器绝大多数采用的是电压型.采

47、用电流型的极少。2.3 瞬时无功功率理论谐波电流检测方法2.2.1瞬时无功理论 三相电路瞬时无功功率理论首先于1983年由H.Akagi提出，此后该理论经过不断研究逐渐完善。H.Akagi最初提出的理论亦称pq理论，是以瞬时有功功率P和瞬时无功功率q的定义为基础，其主要一点不足是未对有关的电流量进行定义。下面介绍以瞬时电流，和。为基础的理论体系。 设三相电路各相电压和电流的瞬时值分别为、和、。为分析问题方便，把它们变换到-两相正交的坐标系上研究。由下面的变换可以得到, 两相瞬时电压、和两相瞬时电流、。 = (2-2)= （2-3)其中= （2-4）向量图如下图2-2.=+=e (2-5)=+=