











摘要:為對電力系統(tǒng)諧波進(jìn)行有效的檢測,提出一種改進(jìn)的基于鏡像延拓的方法對信號數(shù)據(jù)邊界進(jìn)行端點(diǎn)處理。通過對端點(diǎn)和極值點(diǎn)的判斷比較來選取鏡面進(jìn)行延拓,按照包絡(luò)原則對延拓之后的信號進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD),并得到IMF分量。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:改進(jìn)后的方法幅值及頻率檢測準(zhǔn)確度明顯優(yōu)于改進(jìn)前,能夠有效改善EMD端點(diǎn)效應(yīng),準(zhǔn)確快速地分解出各種模態(tài)的諧波,適用于電力系統(tǒng)諧波的檢測。關(guān)鍵詞:諧波檢測;端點(diǎn)效應(yīng);經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;鏡像延拓;包絡(luò)原則
文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
文章編號:1674-5124(2015)03-0099-04
0 引言
諧波檢測是電能質(zhì)量分析中的重要環(huán)節(jié),是其他一切電力系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)和主要依據(jù);因此,對電力系統(tǒng)中的諧波進(jìn)行檢測顯得非常重要。
目前,國內(nèi)外常用的諧波檢測方法主要有:模擬濾波器法、基于瞬時無功功率的諧波檢測法、基于傅里葉變換的諧波檢測法以及基于小波變換的諧波檢測法等。模擬濾波器電路實(shí)現(xiàn)容易、成本低,但是易受環(huán)境影響,檢測精度不能保證。基于無功功率理論的諧波檢測方法能夠精確檢測諧波,檢測電路比較簡單,但是提取直流分量時,若用低通濾波器會有一個電源周期的延時。基于快速傅里葉變換(FFT)檢測法的優(yōu)點(diǎn)是可以選擇擬消除的諧波次數(shù),缺點(diǎn)是延時較長,實(shí)時性稍差。小波變換雖然能將信號在不同尺度下進(jìn)行多分辨分解,但其實(shí)質(zhì)是一種基于基函數(shù)展開的理論,信號分析很大程度上依賴基函數(shù)的選擇。希爾伯特一黃變換(Hilbert-Huang transform,HHT)變換是一種新型的時頻分析方法,它無需選擇基函數(shù),而是根據(jù)信號的特性依次剝離各個模態(tài),因而能夠?qū)﹄娏ο到y(tǒng)中的諧波抑制問題進(jìn)行有效的處理。國外學(xué)者對經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析(EMD)邊界處理方法做了許多研究,主要有鏡像延拓法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法、AR預(yù)測法、多項(xiàng)式外延法及波形特征匹配延拓法等。
本文在鏡像法的基礎(chǔ)上對EMD端點(diǎn)效應(yīng)進(jìn)行改進(jìn),并進(jìn)行了Hilbert變換得到瞬時頻率、瞬時幅值。通過仿真和實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)確地辨識出諧波的各個模態(tài),驗(yàn)證了該方法的準(zhǔn)確性和可行性。
1 EMD諧波檢測原理
EMD諧波檢測信號分解流程如圖l所示,假設(shè)任何檢測信號都由不同的本征模函數(shù)(IMF)組成,每個IMF可以是線性的,也可以是非線性的。用EMD方法從原信號中提取的IMF分量,突出了原信號的局部特征信息。具有如下特點(diǎn):
1)極值點(diǎn)和過零點(diǎn)的數(shù)目應(yīng)該相等或至多差一個;
2)分別連接其局部極大值和局部極小值所形成的兩條包絡(luò)線的均值在任意一點(diǎn)處為零,即信號關(guān)于時間軸局部對稱。
根據(jù)檢測信號x(t)的極大值和極小值求出上包絡(luò)和下包絡(luò)的平均值m1,然后求x(t)與ml的差值,即:
若h1,滿足上述IMF條件,則h1就是x(t)的第1個IMF分量。若不滿足,把h1作為原始數(shù)據(jù),重復(fù)以上過程k次,得到hlk(t),利用SD的值來判斷每次篩選結(jié)果是否滿足IMF條件式中,SD通常取0.2-0.3。hlk(t)滿足SD的要求時,則hlk(t)為信號x(t)的第一個IMF分量。將hlk(t)從x(t)中分離出來,得到:
將r1(t)作為新的x(t),重復(fù)以上步驟,依次得到h1(t)、h2(t)、h3(t)等,直到rn(t)成為一個常量或是單調(diào)函數(shù),不能再分解出IMF分量,分解過程結(jié)束。于是EMD的分解結(jié)果可以表示為
因此,IMF分量表示為頻率由高到低不同成分信號組成,其中rn(t)為剩余量。
EMD通過多次篩選得到各個分量的IMF,在每一次的篩選過程中,要根據(jù)信號的上、下包絡(luò)來計(jì)算信號的局部平均值,上下包絡(luò)由信號的局部極大值和極小值通過三次樣條插值算法給出。由于在信號端點(diǎn)處不可能同時出現(xiàn)極大值和極小值,因此上下包絡(luò)在數(shù)據(jù)序列的兩端出現(xiàn)發(fā)散現(xiàn)象,這種發(fā)散的結(jié)果會隨著篩選過程的不斷進(jìn)行逐漸向內(nèi)污染整個數(shù)據(jù)序列而使得所得結(jié)果嚴(yán)重失真,出現(xiàn)端點(diǎn)“飛翼”現(xiàn)象。
2 改進(jìn)的鏡像極值點(diǎn)延拓法
針對在端點(diǎn)處出現(xiàn)的“飛翼”現(xiàn)象,選取改進(jìn)的鏡像法用于信號處理。鏡像法的實(shí)質(zhì)是根據(jù)鏡像原理在適當(dāng)?shù)奈恢梅胖谩扮R面”對信號邊界進(jìn)行延拓,通過三次樣條插值擬合,形成可以完整包絡(luò)信號邊界的包絡(luò)線。多數(shù)鏡像法直接以端點(diǎn)處的極值點(diǎn)為鏡面進(jìn)行延拓,但仍存在包絡(luò)線無法完整包絡(luò)信號的情況,端點(diǎn)效應(yīng)沒有得到很好的抑制。本文在鏡像法的基礎(chǔ)上,對鏡面選擇進(jìn)行了改進(jìn),根據(jù)不同情況選擇合適的邊界或極值點(diǎn)來放置鏡面進(jìn)行延拓。 根據(jù)信號特點(diǎn),分隋況進(jìn)行鏡面放置:x(1)是左端點(diǎn)值,x(n)是右端點(diǎn)值,x(indmin(i))、x(indmax(i)分別為極小值和極大值,indmin(i)、indmax(i)為極小值和極大值序列。
左端鏡面序列:
初始遞增:
初始遞減:
右端鏡面序列:
末尾遞增時:
末尾遞減時:
根據(jù)信號鏡像到兩邊的時間序列tlmin、trmin、tlmax、trmax,函數(shù)值序列為xlmln、xrmm、xlmax、xrmax。經(jīng)鏡像法重構(gòu)后的時間序列為tmin=[tlmin,t(indmin),trmin],tmax=[tlmax,t(indmax),trmax],函數(shù)值序列為xmin= [xlmin,x(indmin),xrmin], xmax=[xlmax,x(indmax),xrmax]。
圖2為選取鏡面后進(jìn)行包絡(luò)的效果圖,圖中藍(lán)色與綠色線為三次樣條插值擬合所得包絡(luò)線。兩條豎直虛線為鏡面放置位置,延拓后的點(diǎn)標(biāo)于圖中。
圖3為本文所改進(jìn)的鏡面延拓流程圖。圖中的indmax、indmin分別為信號極大值和極小值的采樣點(diǎn)序列,lysm為放置鏡面的采樣點(diǎn)。首先獲取信號的indmax、indmin,然后分別對左端鏡面序列和右端鏡面序列進(jìn)行鏡像法重構(gòu),從而延拓出極大、極小值。
選取了一個信號進(jìn)行包絡(luò)線的擬合,并進(jìn)行對比,結(jié)果如圖4和圖5所示。圖4為改進(jìn)之前的包絡(luò)效果圖和原始信號減去上下包絡(luò)的均值示意圖,減去均值之后出現(xiàn)了明顯的“飛翼”現(xiàn)象。圖5為改進(jìn)之后的效果圖,端點(diǎn)“飛翼”現(xiàn)象得到明顯改善,信號的包絡(luò)線采用鏡面延拓法后完整地包絡(luò)了檢測信號,有效抑制了端點(diǎn)效應(yīng)的影響。
EMD的分解過程實(shí)質(zhì)是從信號中篩選IMF分量的過程。然而篩選次數(shù)過多會導(dǎo)致IMF過度平滑,使其失去原有物理意義,次數(shù)過少又無法滿足IMF的基本特征。針對這一現(xiàn)象,利用式(2)的類柯西收斂準(zhǔn)則作為終止條件,SD取值為0.2-0.3時,停止篩選。
3 諧波檢測EMD仿真與分析
在實(shí)驗(yàn)室制造包含諧波的電力信號如下:
其中幅值A(chǔ)1、A2、A3,以及n1、n2、n3規(guī)定如下:A1=2,A2=0.75,A3=0.35,n1=l,n2=3,n3=7 ,f=50Hz。該信號由基波、三次基波和七次諧波組成,采樣頻率設(shè)置為lkHz,采樣時間為0.2 s。將x(t)用改進(jìn)前后的方法分別進(jìn)行EMD分解,得到各個模態(tài)分量,并作Hilbert變換。
圖6為改進(jìn)前的測試信號EMD分解圖。可以看出,雖然經(jīng)過EMD分解后可以辨識H{3個模態(tài)的諧波,但是也產(chǎn)生了不存在的其他2種模態(tài),有過多的冗余,不夠精確。圖7為改進(jìn)前分析得H{的測試信號瞬時幅值和瞬時頻率,其具體檢測結(jié)果見表1各數(shù)據(jù)對應(yīng)上半部分,可以看出,其幅值和頻率檢測都有較大的誤差。
圖8為利用改進(jìn)之后的鏡像法對測試信號進(jìn)行EMD分解,可以準(zhǔn)確分析出測試信號的3個固有模態(tài)分量,分別對應(yīng)基波、3次諧波和7次諧波,準(zhǔn)確度得到了極大提高。
圖9為改進(jìn)后分析得出的測試信號瞬時幅值和瞬時頻率,相對應(yīng)的改進(jìn)后的測試信號分析結(jié)果見表l各數(shù)據(jù)對應(yīng)下半部分。
經(jīng)過對比改進(jìn)前后的數(shù)據(jù)可以得到,改進(jìn)之后的EMD分解方法對諧波的檢測精度得到了有效的提高,能將電力系統(tǒng)各次諧波自適應(yīng)分離出來,使得信號得到了很好的辨識,同時也驗(yàn)證了其在諧波檢測方面的準(zhǔn)確性和有效性。
4 結(jié)束語
本文對常用的諧波檢測方法進(jìn)行了分析比較之后,將EMD方法用于電力系統(tǒng)諧波檢測,針對其端點(diǎn)效應(yīng)進(jìn)行了改進(jìn)處理,提出一種改進(jìn)的基于極值點(diǎn)鏡像延拓的新方法,并對其在諧波檢測中的使用進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)和仿真結(jié)果表明,相比改進(jìn)前的鏡像法,端點(diǎn)“飛翼”現(xiàn)象得到了有效的抑制,信號曲線得到了完整的包絡(luò),諧波信號能被自適應(yīng)分離出來,精度得到了很大的提高,從而證明了文中所提出方法的有效性和準(zhǔn)確性。