船舶電力系統諧波檢測

管 旭

(渤海船舶職業學院電氣工程系，遼寧省葫蘆島125005)

0 引言

20世紀80年代中期以來，主要歸功于功率半導體器件的飛速發展，使電力電子技術快速興起。采用功率半導體器件實現變頻裝置的作用就是變流。但是在變流過程中，使用了電力半導體器件的開關特性，其輸入和輸出側電壓和電流都會出現波形畸變現象，產生豐富的諧波[1]。船舶上大量應用電力電子技術給船舶電網帶來了諧波問題，嚴重影響電源質量，國內外都有因為諧波問題而引發的重大船舶事故。船舶電力系統用電設備的諧波標準日益提高，而現階段直流傳動系統和交流傳動系統都會給船舶電網注入大量的諧波，因此船舶電力系統首先要解決的就是諧波問題。

諧波問題涉及面很廣，其中包括諧波抑制、畸變波形的分析方法、諧波源分析、電網諧波潮流計算、諧波限制標準以及諧波測量等。諧波檢測是諧波問題的一個重要分支[2]。

本文在對現存諧波檢測方法及相關技術進行分析和總結的基礎上，進行相應的仿真研究，驗證其有效性。

1 諧波的主要檢測方法

諧波檢測是研究分析諧波問題的出發點和主要依據。諧波檢測方法按原理可分為：模擬濾波器；基于傅立葉變換的諧波檢測法；基于瞬時無功功率理論的諧波檢測法；基于神經網絡的諧波檢測法；基于小波分析的諧波檢測法。諧波檢測（包括對所有諧波源用戶的設備投運時的測量）主要是鑒定實際電力系統及諧波源用戶的諧波水平是否符合標準，以確保設備投運后船舶電力系統和設備的安全及經濟運行。

1.1 基于模擬濾波器的諧波檢測

模擬濾波器諧波檢測方法的優點是：能濾除一些固有頻率的諧波，電路結構簡單，造價低，品質因數易于控制等。該方法的缺點有：不僅實現電路的濾波中心頻率 f1,f2…,fn的元件受外界環境的影響很大，很難獲得理想的幅頻特性及相頻特性，而且只能對少量諧波進行檢測且檢測精度較低。因為存在這些缺點，所以目前基本上不用這種早期的諧波檢測方法。

1.2 基于傅立葉變換的諧波檢測

目前基于傅立葉變換的諧波測量基本采用由離散傅立葉變換過渡到快速傅立葉變換算法進行檢測。這種測量方法對低頻（穩態）諧波檢測精度較高，使用也比較方便，目前應用較為廣泛。但其缺點在于檢測時間長，檢測結果實時性較差，而且會產生頻譜泄漏效應和柵欄效應，使計算出的信號參數尤其是相位的誤差很大[3]。為了降低頻譜泄漏效應和柵欄效應產生的影響，人們想出了多種方法。例如：加窗差值算法、雙峰譜線修正算法、利用數字式鎖相器(DPLL)使信號頻率和采樣頻率同步方法，其中自適應采樣算法根據信號頻率實時調整采樣頻率，確定下一采樣時間。該算法不僅頻譜泄漏的影響較小、實時性較好，而且精度也比較高，與固定采樣率算法相比，基本不需增加計算量。

1.3 基于瞬時無功功率理論的諧波檢測

1983年日本學者赤木泰文提出了瞬時無功功率理論。根據該理論，瞬時有功功率p和瞬時無功功率q中都含有直流分量和交流分量，從中可得被檢測電流的基波分量，將總電流減去基波分量可得相應的諧波電流。該理論使得電力有源濾波理論由實驗室的理論研究走向實際應用。該方法只適用于三相電壓正弦、對稱情況下的三相電路諧波和基波無功電流的檢測[4]。對于單相電路，必須首先構建三相電路才能進行諧波檢測，這種方法的優點是當電網電壓對稱且無畸變時，各電流分量的測量電路比較簡單，并且延時小。但所需硬件多，花費大[5,6]。在目前條件下，采用這種方法相比之下是得不償失的。

1.4 基于神經網絡的諧波檢測

研究神經網絡的目的有兩個：一是探索和模擬人的感覺、思維和行為的規律，設計具有人類智能的計算機系統；二是探討人腦的智能活動，用物化的智能來考察和研究人腦智能的物理過程及其規律。目前對神經網絡的研究取得了豐碩成果，己應用于許多重要領域，如模式識別與圖象處理、控制與優化、預測與管理、通信等。

1.5 基于小波變換的諧波檢測

小波分析(Wavelet Analysis)是一種新興的數學分支，它是泛函數、Fourier分析、調和分析、數值分析的最完美的結晶。它被認為是繼Fourier分析之后的又一有效的時頻分析方法。小波變換與Fourier變換相比，是一個時間和頻域的局域變換因而能有效地從信號中提取信息，通過伸縮和平移等運算功能對函數或信號進行多尺度細化分析，解決了 Fourier變換不能解決的許多困難問題。由于小波變換克服了傅里葉變換在頻域完全局部性而在時域完全無局部性的缺點，實現了理論上的全面性，廣泛應用于信號處理、圖象處理與分析等領域。

2 利用小波多分辨率分析對船舶電網諧波進行檢測

小波多分辨率分析在對非穩態成分諧波進行檢測時，有其獨特的優勢。由于船舶工作條件的復雜性等因素，導致船舶電網諧波問題比陸上大電網更為突出，而且多為非穩態諧波，所以適用小波多分辨率變換對其進行分析。本節將使用MATLAB平臺的小波工具箱對船舶電網現場采集的諧波進行小波多分辨率分析仿真檢測。

一般來講，移動船舶電站中高次諧波幅值會隨頻率升高而降低，基波頻率為工頻50 Hz或60 Hz。根據香農采樣定理，把采樣頻率設定在6 kHz，則最高次的檢測諧波為3000 Hz（即50次諧波）。小波多分辨率分析諧波檢測的原始信號來自現場船舶變壓器中電壓波形，采樣點取為

2000，試驗中采集到的數據經過通訊線路傳出到電腦中，經過MATLAB得到如圖1所示的信號波形圖。

測試環境：兩臺柴油發電機組并網發電。1#機組和2#機組的輸出電流均為1100 A，有功功率分別為736 kW、735 kW，無功功率分別為1270 kVar、1260 kVar。電壓總畸變率THDu=46%。

圖1 由實驗裝置采集到的某船舶變壓器現場信號

小波基的選擇在利用小波變換進行系統諧波檢測中十分重要。本節根據小波基的選擇條件，選用的小波基為DB2[7]。圖2所示是船舶現場信號利用小波多分辨率分析分離后各個頻段的重構波形。

圖2 尺度為6的db2小波分解

從圖中可以很清楚地看到，尺度1、2、3中的局放信號清晰，所以將尺度1、2、3下分解的信號重構，得出了如圖3的局放脈沖諧波信號。

以上是利用小波多分辨率理論，通過MATLAB仿真程序對某船舶正常作業時的對某變壓器處進行現場檢測。檢測結果表明: 小波多分辨率算法在基波幅值相對穩定的情況下，可以比較準確地分離出船舶電力系統的高次諧波信號。

圖3 經測量得到的諧波信號

3 總結

本文對現存的諧波檢測方法詳加分析，并在此基礎上用小波多分辨率理論，通過 MATLAB仿真程序對某船舶進行現場檢測，結果證明：小波多分辨率理論可以對船舶電力系統諧波問題進行比較準確的分析。

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[1]肖湘寧. 電能質量分析與控制. 北京: 中國電力出版社, 2004.

[2]Yang Junzhe, Yu Chishan, Liu Chiwen. A new method for power signal harmonic analysis. In: IEEE Transactions on Power Delivery, 2005, 20(2): 1235-1239.

[3]唐巖. 電力系統諧波測量方法簡述. 青海大學學報(自然科學版), 2005, 2 (1): 21-26.

[4]劉開培, 張俊敏, 陳艷慧. 基于重采樣的三相諧波檢測瞬時無功功率法.電力系統自動化, 2003, 27(12):45-47.

[5]王兆安, 李民, 卓放. 三相電路瞬時無功功率理論的研究.電工技術學報, 1992, 7(8): 55-59.

[6]張桂斌, 徐政, 王廣柱. 基于空間矢量的基波正序、負序分量諧波分量的實時檢測方法.中國電機工程學報, 2001, 21(10): 1-5.

[7]飛思科技產品研發中心. 小波分析理論與MATLAB7實現. 北京: 電子工業出版社, 2005.