基于AR模型與Kalman濾波算法的電力系統(tǒng)間諧波檢測方法研究.pdf

1、電能是目前全世界使用最廣泛，最便捷的能源，它不但在工業(yè)現(xiàn)代化中擔負著重要的作用，更是整個社會和人們生活依賴的關(guān)鍵資源。電能的質(zhì)量也在近幾年來成為一個研究熱點，諧波和間諧波污染更是首當其沖需要解決的問題。
　　電力系統(tǒng)間諧波的頻率是基頻非整數(shù)倍，且頻譜隨時間而隨機變化。傳統(tǒng)的傅里葉譜分析法雖然能夠有效地檢測整數(shù)次諧波，但是對于包含大量間諧波和噪聲分量的電網(wǎng)信號，卻會因為非同步采樣誤差而難以準確地分離頻率分量。
　　本文利用現(xiàn)代

2、譜估計法對電網(wǎng)信號進行頻譜分析，其在隨機信號處理中有著先天優(yōu)勢，能夠從統(tǒng)計學的角度來描述信號過程，并準確地展現(xiàn)出其頻域特性。首先詳細討論了現(xiàn)代譜估計法中最為常用的AR模型的原理，及其應用于間諧波檢測的方法；接著闡述了最為典型的用于AR模型參數(shù)估計的Burg算法的原理；然后針對Burg算法存在的譜線分裂和譜峰偏移等缺點，提出了將AR模型和Kalman濾波算法結(jié)合的間諧波分析新方法。該方法利用Kalman濾波算法對 AR模型參數(shù)進行估計，將

3、 AR模型參數(shù)向量作為狀態(tài)量，建立系統(tǒng)的狀態(tài)方程，并結(jié)合采樣數(shù)據(jù)建立系統(tǒng)的觀測方程，從而求得參數(shù)向量的最小方差估計來建立模型。該方法減小了譜峰偏移，克服了Burg算法的譜線分裂現(xiàn)象。
　　在對信號頻率分量做出準確譜估計的基礎(chǔ)上，進一步提出了利用Kalman濾波算法進行間諧波幅值估計及譜線插值修正的方法。該方法利用Kalman迭代算法對已知頻率的間諧波分量進行精確地幅值估計，并且通過譜線插值算法對各分量的頻率和幅值進一步修正，極大地