配电网谐波检测方法综述

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【摘要】谐波检测是供电系统可以安全、稳定和经济运行的重要基础，也是电力系统分析中的重要工作。本文从检测精度、速度等方面对现有谐波检测方法进行了分析，并指出了谐波检测方法的发展趋势。

【关键词】谐波 检测 FFT

一、引言

自从使用交流输电作为送电的一种方式起，谐波污染问题随之产生，对电力系统的影响也愈发严重，长此以往，会对人们正常的生产、工作和生活造成严重的影响。因此，谐波治理刻不容缓。

二、谐波检测方法介绍

2.1 基于傅里叶变换的谐波测量方法

目前基于傅里叶的谐波检测算法是当今应用最多的一种谐波检测方法。在实际工程应用中，由于电网的基波频率存在波动，使得采样得到离散点的频谱与信号的理想频谱不一致。于是，人们便对如何减小频谱泄露和栅栏现象进行分析，产生了一系列加窗插值的方法。插值的作用是可以消除“栅栏效应”带来的测量误差，而加窗则可以减小谐波间的“频谱泄露”。国内外学者提出不同的插值算法，主要包括单谱线插值算法、双谱线插值算法以及多谱线插值算法，基于CZT的谐波估计算法。由于基于FFT算法的仿真编程简单，易于嵌入式系统实现，因此得到了广泛的关注与应用，但检测时需要一定时间段的离散采样值，运算量很大，且仿真时间较长，实时性检测效果较差。

2.2 基于神经网络的谐波测量方法

神经网络主要在短数据的电网谐波参数估计中得到应用，它在电力系统谐波参数分析中用于两方面：一种是基于前馈网络的测量形式，算法的实质是首先选择合适且便于实际应用的训练测试样本，然后训练神经网络的运算加权值，最后将被分析信号函数值输入到已完成训练的神经网络中，从末端的输出部分即可得到被测信号的谐波参数。另一种是测量方式分别是基于自适应优化原理和自适应误差最小准则。基于人工神经网络具有的固有特点，当在实际运用中需要被调节的参数有很多的时候，训练过程中结果一直处于不收敛状态，无法继续训练运算，因此参数初始值的有效选择对于谐波检测结果的精确度十分关键。但基于神经网络的谐波检测算法测量结果精度高，抗噪性能好，适合于实时检测，因此应用空间广泛。

2.3 基于瞬时无功功率的谐波测量方法

1984年，日本学者赤木文泰等人提出的瞬时无功功率理论，其将Park变换引入瞬时无功功率的计算，核心原理是在三相电路中利用一个变换矩阵把三相电压、电流瞬时值变换到两相α-β坐标系中，该理论在有源滤波装置的研发应用等方面起了重要的推动作用。在这个理论基础上谐波检测方法有两种：p-q运算方式电流检测法，ip-iq运算方式的电流检测法。该检测方法的具有测量电路简单和测量实时性好等优点。

2.4 基于小波变换的谐波测量方法

小波变换所分析的时间一频率窗口大小是变化的，适用于分析突变信号及不平稳信号，可以较为精确地分析信号局部细节，适用于时变信号的检测分析。基于小波变换的谐波检测算法主要包括基于小波包变换算法、复小波变换算法、连续小波变换算法、MALLAT算法、自适应小波变换法算法以及组合小波变换算法。国内学者还针对一些特殊的小波提出了检测算法。但基于小波变换的谐波检测算法运算量较大，对环境要求高，因此在处理器不具有足够运算速度的前提下，实时性没有太大优势，但伴随小波变换理论的发展、创新和完善，以及小波变换固有优势的存在，必将会在电网谐波信号检测的过程中发挥重要作用。

2.5 基于功率谱估计的谐波测量方法

目前国内外学者提出的基于功率谱估计的谐波检测算法主要包括：奇异值分解法，Music算法、Prony算法、Esprit算法和Min-Norm算法等等。Burg算法是应用较多的功率谱估计算法，它的优点是频率分辨率较高、测量结果稳定性好、计算时间短、效率高。但是应用Burg算法处理含有正弦参量的信号时在频域将出现谱峰偏移现象，降低了检测的精度。因此针对Burg算法存在的不足之处，学者们提出了针对Burg算法的改进措施，如改进Burg算法，它是通过推导公式直接求解在预测误差功率最小情况下的低阶AR模型系数，再递推得到高阶系数，减小谱峰偏移；以及基于高阶累积量改进的Burg自适应算法；基于Marple算法的电力系统谐波谱估计，它的提出是基于Marple算法具有对初始相位值不敏感的特点，使得频率偏移量较低，并且不出现谱分裂现象，可以对较短的谐波信号进行测量，准确估计频率信息。

三、结语

通过对现有谐波检测方法的分析，给出了各种检测方法的优缺点，伴随着各种先进技术和理论的发展，谐波检测的精度不断的提高，电网谐波检测技术将得到更好的发展及完善。