電力系統諧波檢測方法概述

謝譯瑋

摘 要：文章從諧波檢測的重要性和諧波檢測所應達到的基本要求出發，對當前國內外存在的各種諧波檢測方法進行歸類和分析，重點闡述了各自的優勢和缺點，以期為更好地進行諧波檢測作理論準備。

關鍵詞：諧波檢測；傅立葉變換；小波分析

中圖分類號：TM714 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2014）2-0105-02

近年來，隨著各種非平穩、非對稱、非線性電氣裝置（如電力機車、變頻器等）的投入使用，電網中的諧波含量急劇增長。大量諧波的存在不僅降低了電能質量，同時還影響到電網的安全穩定運行。因此，諧波必須得到有效治理。而諧波治理的基礎和依據無疑是進行準確的諧波檢測。

從實際應用看，諧波檢測的研究已獲得不菲的成果，各種方法層出不窮，但這些方法都有各自優缺點和適用場合，需要進行系統梳理，以便更好地發揮各自特色。

1 諧波檢測的主要作用

諧波檢測是分析諧波源和治理諧波的關鍵步驟，其作用主要如下：

①能對諧波源的諧波產生情況進行準確定性，從而為“誰污染，誰治理”條款的實施提供科學依據。

②通過定期或不定期檢測，掌控電網的諧波水平，從而確保電力系統設備的安全及經濟運行。

③遇到諧波事故，進行合理檢測后，能為事后治理提供決策幫助。

2 諧波檢測的基本要求

諧波檢測是解決諧波問題的關鍵因子，其基本要求如下：

①諧波測量的方法和測量數據的處理都須遵照GB/T 14549-93《電能質量：公用電網諧波》的要求。

②由于電網的狀態轉換速度非常之快，因此要求相關的諧波檢測方法具有相應的動態跟蹤能力。

③為了不產生誤判，要求各類諧波檢測方法具有一定的抗御雜波、噪音等非特征信號分量的能力。

④穩定性好。要求在電力系統各種運行情況（正常或異常）下都能測出諧波。

3 諧波檢測的方法

從根本上說，諧波檢測其實就是對電力系統中特定點的電流和電壓信號進行采集，然后作某種數學處理，并將提取出的特征量和相關標準進行比對的過程。

它一般包括三個步驟：信號預處理、諧波幅值和相位測量、結果再處理。其中，信號預處理和結果再處理是諧波檢測方法的核心，不同的諧波檢測方法在這兩個方面有著本質的區別。

3.1 模擬濾波器法

我們知道，一般的信號處理方法有兩大類，一類是基于頻域理論的，一類是基于時域理論的。

對諧波檢測來說，基于頻域理論的方法就是模擬濾波器法。該方法是最早被用來檢測諧波的。其檢測原理為：采用濾波器將基波電流分量濾除，得到諧波分量，或采用帶通濾波器得出基波分量，再與被檢測電流相減得到諧波分量。

方法優點：簡單有效，實現成本低，且因輸出阻抗較小，所以相關的品質因素變得易于控制。

方法缺點：①濾波電路由許多LC元件構成，這些元件決定了濾波頻率，但同時它們受環境影響很大，較難獲得穩定和理想的相頻、幅頻特性。②一般說來，一組濾波電路只能檢測某個頻率的諧波，因此，當需要同時檢測多個諧波分量時，濾波電路會變得非常復雜，增加了實現難度。③當電網頻率發生波動，檢測精度會明顯下降。且檢測出的諧波中含有較多的基波分量。④該檢測方法運行時，系統損耗較大。

隨著新的諧波檢測方法的逐漸成熟，模擬濾波器往往不是優先選用的方法。

3.2 傅立葉變換法

我們知道，諧波也是周期量，因此可以分解為傅立葉級數，如式（1）所示。

f（t）=a0+cn sin（nωt+?n）（1）

基于傅立葉變換的諧波檢測法就是：對被檢電信號按一定頻率進行采樣（按照香農采樣定理，采樣頻率至少為最高頻率分量的兩倍），得到一組離散化數字序列，然后運用離散傅里葉變換過渡到快速傅里葉變換的原理，計算出基波和各次諧波的幅值與相位，以及諧波功率、諧波阻抗等更多信息。它是當今電力系統中常用的諧波檢測方法。

方法優點：①當被檢電信號中諧波的頻率是工頻的整倍數時，其測量精度是所有方法中最高的。②該方法實施起來比較簡單和方便，且計算結果的內容豐富多彩。

方法缺點：①需要一定的采樣時間作保障，且整個檢測過程分兩次變換才完成，計算量比較大，因此會花費較多的計算時間。一方面使得該檢測方法的動態適應能力不強，另一方面也使檢測結果的實時性不好（因檢測結果體現的是一個長時間段內的諧波和無功電流情況）。②當存在間諧波（即諧波頻率不是基波整數倍）時，用該方法進行檢測將出現頻譜泄漏和柵欄等現象，相應地計算結果中的諧波頻率、相位和幅值都會不準確，以致達不到測量精度的要求。

不過，雖然傅立葉變換存在著一些“胎傷”，但可以采取措施進行改進。常用的改進方法有：①采用雙峰譜線修正算法；②采用加窗插值算法；③利用數字式鎖相器（DPLL）使信號頻率及采樣頻率同步，以此來對算法進行修正。

3.3 小波變換法

小波分析是一門新興的數學理論，是時域分析（特別是突變信號的分析與處理）的重要工具，而電力諧波正是具有隨機出現、隨機消失等顯著特點，因此，利用小波變換進行諧波檢測無疑是一個很好的選擇。

簡要來說，小波變換法就是對諧波離散采樣后，利用小波變換的數學方法，將電網中的不同次諧波進行“區別”變換，并得到不同尺度的“投影結果”，從而將高頻、奇異諧波明顯顯現出來。

關于小波變換對不同次諧波的“區別”變換，可以用一個形象的比喻來說明：小波可看成一個能自動“調焦”的雙時窗。當高頻信息到來時，這個時窗變窄，信號的高頻分量就變得細致和顯著起來；當低頻信息到來時，這個時窗又自動變寬，信號的低頻分量就凸顯出來。

根據以上對小波變換的理解，我們可以得到以下幾點：

①小波變換是按頻帶而不是按頻點來處理頻域信息的，因此當電網頻率發生微小波動時，其檢測結果不會受到太大影響。

②小波變換不需要對被檢信號進行長時間采樣，提高了該檢測方法的實時性。

③小波變換可看做是傅立葉變換的發展，但它具有傅立葉變換所缺乏的諸如方向選擇性、可變的時頻域分辨率等特點，因此，它可以用在傅立葉變換無法涉足的場合（主要是那些對頻域和時域同時有局部性要求的檢測場合）。

3.4 瞬時無功法

為了滿足諧波抑制和無功補償的快速和連續動作，有學者提出了基于瞬時無功功率理論的諧波檢測方法。

該方法的主要內容是：搭建三相電路和電力濾波器，對電網運行過程的瞬間進行切入式檢測，檢測時，它依據相關模型（主要有p-q模型和ip-iq模型等），將電網的有功功率和瞬時無功功率分解為交流和直流，并將交流部分對應于諧波電流，由此可方便計算出諧波分量。

方法優點：當電網電壓對稱且無畸變或電網為三相三線制時，測量結果非常準確，且測量電路簡單，實時性很強（因為它檢測的是瞬時功率）。

方法缺點：①當電網電壓發生畸變時，使用該方法存在較大的誤差。②該方法是基于三相三線制電路，因此必須先構建三相電路才能進行諧波測量，所以基礎準備比較繁瑣。

3.5 神經網絡法

神經網絡能模仿人腦的部分結構和功能，具有一定的映射能力及自適應、自學習等能力。

將神經網絡應用于諧波檢測，需要遵循以下步驟：①搭建合適的映射網絡；②確定一個原始樣本，也就是一定時間內的電流電壓值；③選擇一種算法，也就是確定單個神經元的活動規則；④利用原始樣本訓練出一個最優種群，然后將被測時段的數據輸入訓練好的神經網絡種群，并得出研究成果。

雖然神經網絡應用于諧波檢測尚屬起步階段，但鑒于該方法計算量小、檢測精度高、實時性好等優點，必將在可以預見的未來得到推廣。

3.6 其他方法

除了“3.1”～“3.5”介紹的方法之外，用于諧波檢測的方法還有：基于開關函數法；基于Fryze功率定義法；基于現代控制理論法；基于有功分離法；自適應法等。

4 結 語

諧波污染日益嚴重，諧波治理勢所必然，而諧波檢測是解決諧波問題的先決條件。

目前，諧波檢測方法呈現出推陳出新的態勢，從總體上來講，諧波檢測方法向著智能化、高精度、快速化方向發展，但相應的實踐費用也會水漲船高。在實際應用中，我們應本著實用化要求，選擇合理、性價比高的方法來進行實際檢測。

參考文獻：

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