張磊

摘? 要：隨著電力系統(tǒng)的不斷擴(kuò)大以及電力市場(chǎng)的逐步開(kāi)發(fā)，各種非線性負(fù)載的引入，產(chǎn)生的諧波對(duì)電網(wǎng)的污染日益嚴(yán)重，極大地影響了生產(chǎn)企業(yè)的生產(chǎn)和人們的生活。如何治理這些諧波污染，提高電能質(zhì)量，已成為電力系統(tǒng)領(lǐng)域的一大迫切問(wèn)題。諧波分析和檢測(cè)，已成為當(dāng)前國(guó)內(nèi)外廣泛關(guān)注的課題。該文主要研究了電網(wǎng)諧波的檢測(cè)技術(shù)，提出了一種新的檢測(cè)方法，以期對(duì)為相關(guān)領(lǐng)域提供參考。

關(guān)鍵詞：電網(wǎng)? 諧波檢測(cè)? 電力系統(tǒng)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1672-3791（2019）04（a）-0028-02

隨著科技的發(fā)展和人們生活水平的提高，諸如風(fēng)力發(fā)電、生物質(zhì)發(fā)電、太陽(yáng)能發(fā)電等新能源的并網(wǎng)，以及微波爐、電弧爐非線性設(shè)備的普遍應(yīng)用，都會(huì)帶來(lái)大量的諧波成分，給電力系統(tǒng)造成了嚴(yán)重的干擾[1]。目前普遍認(rèn)可，諧波是頻率為基波頻率的整數(shù)倍的周期性正弦波分量[2]，但電網(wǎng)中的諧波成分十分復(fù)雜，通常包含大量非整數(shù)次諧波，甚至還含有低于工頻的次諧波。對(duì)于電網(wǎng)而言，在某些情況下，任何的用電設(shè)備都可能產(chǎn)生諧波成分[3]。諧波的產(chǎn)生無(wú)論是對(duì)于電網(wǎng)本身還是用電設(shè)備，都將產(chǎn)生嚴(yán)重的危害。因此，如何檢測(cè)電網(wǎng)諧波并對(duì)其進(jìn)行凈化，對(duì)于保證電力系統(tǒng)的高質(zhì)量供電具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1? 常規(guī)諧波檢測(cè)技術(shù)

1.1 低通濾波諧波檢測(cè)法

根據(jù)諧波頻率的特殊性，人們最早想到的是通過(guò)低能濾波器來(lái)檢測(cè)諧波的存在，由于傳統(tǒng)的模擬低通濾波器在實(shí)現(xiàn)上十分簡(jiǎn)單，因而一度成為主要的諧波檢測(cè)方法。但濾波器的中心頻率通常難以控制，外界變化很容易對(duì)其造成干擾，因而很難取得較好的幅頻和相頻特性，檢測(cè)精度很難達(dá)到要求，因而目前已基本不用。

1.2 瞬時(shí)無(wú)功功率諧波檢測(cè)法

該方法產(chǎn)生于20世紀(jì)80年代，最早由日本學(xué)者提出，包含了p-q法和ip-iq法兩種技術(shù)，尤其適用于三相三線制電路的諧波檢測(cè)。在電壓波形良好的情況下，這兩種方法均能取得較好的效果;然而當(dāng)電網(wǎng)中的三相電壓或電流不對(duì)稱時(shí)，則會(huì)帶來(lái)明顯的誤差。此時(shí)還需要額外引入乘法器和除法器來(lái)保證檢測(cè)精度，硬件成本增加，因而限制了其使用范圍。

1.3 傅里葉變換諧波檢測(cè)法

傅里葉變換法在當(dāng)前的諧波檢測(cè)中得到了廣泛應(yīng)用，在分析結(jié)果中可以得到各次諧波的含量，目前廣泛采用快速傅里葉變換法來(lái)提高算法速度和檢測(cè)精度。但其缺點(diǎn)也很明顯，對(duì)設(shè)備采樣同步精度非常高，否則會(huì)造成頻譜泄露和柵欄效應(yīng)的問(wèn)題，同時(shí)，F(xiàn)FT計(jì)算量非常大，耗費(fèi)大量檢測(cè)時(shí)間，因此大量學(xué)者對(duì)FFT法進(jìn)行了優(yōu)化，提出了許多新的改進(jìn)算法。

1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)諧波檢測(cè)法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前比較前沿的信號(hào)處理方法，其應(yīng)用還處于初步探索階段，但從原理上看，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在諧波檢測(cè)中的應(yīng)用具有很好的前景。根據(jù)當(dāng)前一些學(xué)者的研究成果，該方法已在諧波檢測(cè)領(lǐng)域取得了部分應(yīng)用，例如自適應(yīng)檢測(cè)和多層前饋法。其中自適應(yīng)諧波檢測(cè)采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的線性特性以及隨機(jī)噪聲相消的思路，而多層前饋法則進(jìn)一步發(fā)揮了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋原理。但主要的發(fā)展瓶頸在于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造方面還沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，隨意性強(qiáng)、計(jì)算量大、實(shí)時(shí)性差，因而未得到廣泛應(yīng)用。

1.5 小波變換諧波檢測(cè)法

小波變換是數(shù)學(xué)變換的一種，它最早是從傅里葉變換演變而來(lái)的，到目前已發(fā)展為一個(gè)獨(dú)立的方向。眾所周知，傳統(tǒng)的傅里葉方法擅長(zhǎng)于檢測(cè)穩(wěn)態(tài)諧波，然而小波變換還可以進(jìn)行將適用范圍擴(kuò)展到波動(dòng)的、非平穩(wěn)的諧波信號(hào)檢測(cè)，并且同時(shí)適用于時(shí)域和頻域，分辨率較高，因而成為當(dāng)前時(shí)變諧波信號(hào)的主要檢測(cè)方法。

2? 基于Blackman-Harris窗的諧波檢測(cè)方法

由于傳統(tǒng)的FFT算法較復(fù)雜，計(jì)算量大，消耗時(shí)間長(zhǎng)，容易產(chǎn)生頻譜泄露和柵欄效應(yīng)的問(wèn)題，為此許多學(xué)者提出了改進(jìn)算法，其中加窗插值法得到廣泛的應(yīng)用，可以進(jìn)一步減少頻譜泄露和柵欄效應(yīng)發(fā)生的可能性。該文提出了一種基于Blackman-Harris窗的加窗插值算法。

2.1 窗函數(shù)的選擇

窗函數(shù)的數(shù)學(xué)本質(zhì)是一個(gè)普通函數(shù)表達(dá)式，所謂加窗實(shí)際上就是將信號(hào)與窗函數(shù)進(jìn)行相乘。該方法的提出，最早是為了使信號(hào)在頻率不穩(wěn)定的條件下仍能保持較理想的采集，把頻譜泄露的可能性降到最低，甚至直接避免。為了消除柵欄效應(yīng)，只需要對(duì)窗函數(shù)插值即可。顯然，由于信號(hào)是無(wú)法控制的，因而窗函數(shù)的控制就成為問(wèn)題的關(guān)鍵之所在。從數(shù)學(xué)原理上分析，一般采用主瓣窄、旁瓣小的函數(shù)。然而主瓣和旁瓣通常是相互矛盾的，無(wú)法同時(shí)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)。

目前已經(jīng)提出許多較高效的窗函數(shù)，例如信號(hào)處理領(lǐng)域最常用矩形窗、漢寧窗、漢明窗和布萊克曼哈爾斯窗等。這些窗函數(shù)各具優(yōu)點(diǎn)，適應(yīng)場(chǎng)合不盡相同，但從特性來(lái)看，布萊克曼哈爾斯窗最符合該文的需要，因而該文選取之。Blackman-Harris窗在旁瓣和主瓣上可以達(dá)到較好的平衡，其時(shí)域表達(dá)式如下：

0.4128

2.2 MATLAB仿真分析

為了驗(yàn)證Blackman-Harris窗的效果，該文采用MATLAB對(duì)加入了高效諧波的信號(hào)進(jìn)行了檢測(cè)仿真實(shí)驗(yàn)，仿真輸入信號(hào)如圖1所示?；ㄐ盘?hào)頻率為工頻50Hz，幅值為1V，相位為0;在基波的基礎(chǔ)上加入一個(gè)5次諧波信號(hào)，其頻率為250Hz，幅值為1/3V，相位為10°?；ㄅc諧波疊加后作為原始信號(hào)。根據(jù)采樣定理，對(duì)該信號(hào)進(jìn)行2倍頻率以上的采樣，該文采用的采樣頻率為1kHz，采樣點(diǎn)數(shù)為300。仿真結(jié)果如圖2和圖3所示。

為了對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行定量分析，該文對(duì)仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比分析，如表1所示。

從仿真結(jié)果不難看出，諧波信號(hào)的波形經(jīng)過(guò)FFT變換后出現(xiàn)了嚴(yán)重的頻譜泄漏，同時(shí)導(dǎo)致了信號(hào)幅值的減小和頻率的偏移;其頻率分量分布在整個(gè)頻域上，造成檢測(cè)誤差較大，精度不高。相比而言，經(jīng)過(guò)加Blackman-Harris窗的FFT算法處理后的信號(hào)幾乎看不到頻譜泄漏，檢測(cè)誤差也進(jìn)一步減小了，可見(jiàn)該文提出的算法具有良好的檢測(cè)效果。

3? 結(jié)語(yǔ)

隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大和電網(wǎng)負(fù)載的增加，諧波問(wèn)題對(duì)電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行產(chǎn)生了越來(lái)越嚴(yán)重的干擾，因而受到廣泛的關(guān)注和研究。該文采用Blackman-Harris窗算法對(duì)電網(wǎng)諧波進(jìn)行了檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)表明，該方法具有較好的應(yīng)用效果，優(yōu)于傳統(tǒng)的FFT算法。但電網(wǎng)環(huán)境的日益復(fù)雜化也使諧波檢測(cè)技術(shù)不斷發(fā)展，各種新技術(shù)將得到廣泛應(yīng)用。不難預(yù)測(cè)，在未來(lái)10年內(nèi)，復(fù)雜的數(shù)值分析、非穩(wěn)態(tài)諧波的檢測(cè)、新的諧波理論，以及通過(guò)人工智能技術(shù)解決諧波的高精度檢測(cè)問(wèn)題，將成為備受關(guān)注的焦點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)

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[2] 黃海，何睿，胡田.基于感應(yīng)加熱電源的諧波治理研究[J].齊齊哈爾大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2019，35（2）：31-35，45.

[3] 陸文欽，張強(qiáng)，商連永，等.電力系統(tǒng)諧波源定位方法研究綜述[J].電工電氣，2019（2）：1-6.