多擾動電能質(zhì)量檢測方法的研究

徐　健　吳飛飛

(西安工程大學(xué)電信學(xué)院，陜西 西安　710048)

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多擾動電能質(zhì)量檢測方法的研究

徐健吳飛飛

(西安工程大學(xué)電信學(xué)院，陜西 西安710048)

針對電能質(zhì)量中擾動類型復(fù)雜、頻率成分不確定的特點，采用改進希爾伯特-黃變換(HHT)和廣義S變換相結(jié)合的方法進行檢測。選取諧波和電壓暫降的混合擾動作為目標(biāo)信號，采用改進的HHT進行集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)，提取各頻率成分即得到固有模態(tài)函數(shù)集合(IMF),確定基本組成；將各層IMF進行快速改進S變換(廣義S變換)，得到精確信息。試驗結(jié)果表明，HHT和廣義S變換相結(jié)合的方法所測得的多擾動電能檢測精度更高。

電能質(zhì)量多擾動諧波電壓暫降改進HHT廣義S變換EEDMIMF

0　引言

電能質(zhì)量可以簡單地分為穩(wěn)態(tài)電能質(zhì)量和暫態(tài)電能質(zhì)量[1]。穩(wěn)態(tài)電能質(zhì)量(如電壓波動與閃變、諧波、三相不平衡)，主要檢測的是波動幅值、不平衡因子、出現(xiàn)頻率等特性[2]；暫態(tài)電能質(zhì)量(如脈沖震蕩、電壓暫升、電壓暫降、電壓中斷[3])，主要檢測的是峰值、頻譜、起止時刻、持續(xù)時間等特性。在現(xiàn)實生活中，出現(xiàn)的電能質(zhì)量往往不是單一形式的，而是兩種甚至多種電能質(zhì)量的混合[4]，并且還混有噪聲等影響因素。電壓暫降和諧波的混合是較為典型的混合擾動。

電能擾動檢測的方法很多，如傅里葉變換、短時傅里葉變換、dq變換、小波變換等[5]。S變換和希爾伯特-黃變換(Hilbert-Huangtransform,HHT)是兩種比較新的時頻算法，在處理非平穩(wěn)、非線性信號時，檢測結(jié)果更為準(zhǔn)確[6-8]。S變換的窗寬和面積完全可調(diào)。文獻[9]通過比較S變換與短時傅里葉變換對電壓暫降的檢測結(jié)果，闡述了S變換處理暫態(tài)擾動信號的優(yōu)勢。HHT是小波變換的發(fā)展，具有自適應(yīng)性。文獻[10]通過比較HHT與小波變換對諧波的檢測結(jié)果，闡述了HHT處理穩(wěn)態(tài)擾動信號的優(yōu)勢。基于此，將HHT和S變換有效結(jié)合，便可對電能中任何擾動信號進行準(zhǔn)確識別。為了提高檢測精度，先分別對S變換和HHT進行改進，然后再將這兩種變換相結(jié)合，并應(yīng)用于電壓暫降與諧波的混合擾動中。

1　算法及其改進原理概述

1.1S變換及其改進

1.1.1S變換

信號h(t)的S變換定義為[11]：

S(τ,f)=∫-∞∞h(t)g(τ-t)e-2πftdt

(1)

(2)

式中：f為頻率；τ為控制高斯窗口在時間軸位置的參數(shù)；h(t)為原始信號。

高斯窗的大小與頻率成反比，即在低頻段仍具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率。這為下面的改進提供了理論基礎(chǔ)[9]。

1.1.2S變換的改進

電壓暫降類型的擾動信號，在低頻時對時間分辨率要求較高；而單純的S變換雖然較以往的時頻檢測方法有所改進，但依然存在一定誤差，故引進頻率調(diào)節(jié)系數(shù)f=αf+β。通過調(diào)節(jié)α和β，便可使廣義S變換在不同時頻面上具有不同的分辨率。

改進的高斯窗函數(shù)如下：

(3)

圖1　基頻曲線

S變換和廣義S變換的誤差比較如表1所示。

表1　兩種算法的誤差比較

1.2HHT及其改進

1.2.1HHT

HHT是小波變換的改進與發(fā)展，具有自適應(yīng)性。其組成原理可分為兩部分：經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(empiricalmodedecomposition,EMD)、希爾伯特變換。EMD的具體過程介紹如下[13]。

①找出信號x(t)所有的極大、極小值點作為上包絡(luò)線v1(t)和下包絡(luò)線v2(t)，并求其平均值m1(t)：

(4)

②對信號x(t)與平均值m1(t)作差，得：

h1(t)=x(t)-m1(t)

(5)

③將h1(t)作為原始信號，重復(fù)步驟①和②,依次得到各階固有模態(tài)函數(shù)(IMF)分量，直到滿足給定的終止條件時篩選結(jié)束。分解表達式如下：

(6)

1.2.2HHT的改進

當(dāng)存在多種頻率成分時，EMD分解可能出現(xiàn)模態(tài)混疊現(xiàn)象。文獻[14]提出了集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(ensembleempiricalmodedecomposition,EEMD)方法。在分解過程中加入白噪聲，由于噪聲的存在，使得新的分解結(jié)果較EMD的分解結(jié)果復(fù)雜，此時系統(tǒng)就會產(chǎn)生足夠多的測試值均值，以消除噪聲。多次測試所得到的均值會被認為是信號分解的最終結(jié)果。

EEMD解決了EMD的模態(tài)混疊問題，經(jīng)過EEMD后再進行希爾伯特變換，處理結(jié)果更精確。

1.3兩種改進算法的嵌套應(yīng)用

對于諧波和電壓暫降之類的暫態(tài)與穩(wěn)態(tài)相結(jié)合的混合擾動，由于特征不同，單采用一種算法，必然會存在顧此失彼的現(xiàn)象。將改進HHT和廣義S變換相結(jié)合，取長補短，可進一步提高檢測精度。

利用改進后的HHT進行EEMD處理，提取混合信號的固有模態(tài)函數(shù)(intrinsicmodefunction,IMF)成分，將各層IMF進行快速改進S變換，提取每一層的特征，對輸入信號進行詳細分析。

算法應(yīng)用流程圖如圖2所示。

圖2　算法應(yīng)用流程圖

2　仿真驗證

目標(biāo)信號如圖3所示。對擾動信號進行EEMD，如圖4所示。

圖3　擾動信號

圖4　EEMD示意圖

左半部分是各層IMF的時頻曲線，右半部分是相對應(yīng)各層IMF的幅頻分布。從各層IMF時頻圖可知，IMF1中包含250Hz和50Hz兩種頻率成分，250Hz的諧波信號出現(xiàn)在0.1～0.7s間。由頻譜圖可知，IMF1的主要信號成分為諧波和暫降，而無工頻信號；IMF2中只存在50Hz的信號，其出現(xiàn)時間段為0.1～0.7s,又由對應(yīng)幅值可知其主要成分為暫降信號，且在0.6～0.7s

發(fā)生突變；IMF3和IMF4屬于無關(guān)信號。因此只需對IMF1和IMF2進行S變換處理，即可提取更精確的信息。

目標(biāo)信號HHT特性曲線如圖5所示。快速廣義S變換處理后的幅值包絡(luò)圖如圖6所示。

圖5　目標(biāo)信號特性曲線

圖6　相關(guān)信號的幅值包絡(luò)圖

圖6(a)能基本反映原始信號的成分，但由于信號較復(fù)雜(含有工頻成分)，對檢測結(jié)果產(chǎn)生了干擾，不夠精確。由圖6(b)可知，在0.1～0.7s，只檢測到擾動信號而無工頻信號的影響，對于諧波的檢測結(jié)果必然更加精確。圖6(c)中無諧波信號的干擾，只檢測到電壓暫降信號。為了更直觀地說明問題，提取變換過程中的數(shù)據(jù)，如表2、表3所示。各層IMF進行S變換后的時間定位、幅值檢測誤差較小，精確度高。

表2　時間檢測結(jié)果分析

表3　幅值檢測結(jié)果分析

表2、表3中：IMF1、IMF2誤差較目標(biāo)函數(shù)誤差小，即經(jīng)過EEMD分解后再進行廣義S變換，由于濾除了不需要的雜質(zhì)信號，其精度變高。檢測結(jié)果證明了兩種算法結(jié)合的可靠性與有效性。

3　結(jié)束語

結(jié)合電能質(zhì)量中的多擾動特征，應(yīng)用了改進HHT與快速廣義S變換相結(jié)合的算法。改進后的EEMD和S變換在檢測精度上都有了提高。對多擾動中的典型代表諧波與電壓暫降的混合進行仿真，利用改進HHT進行分解，提取頻率成分，進行整體分析；廣義S變換對HHT的結(jié)果進行精確分析，確定幅值、突變起止時刻信息。仿真試驗表明，兩種改進算法的結(jié)合能有效提取多擾動的各方面信息，精度較單一算法更高。

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ResearchontheDetectionMethodofMulti-disturbancePowerQualityDetection

Inviewofthecomplexcharacteristicsofthedisturbancetypesandtheuncertainfrequencycomponentsinpowerquality,thecombinedmethodofimprovedHilbert-Huangtransform(HHT)andgeneralizedStransformareusedfordetection.Themixeddisturbanceofharmonicandvoltagesagareselectedasthetargetsignal,theensembleempiricalmodedecomposition(EEMD)isconductedbyusingHHT,toextracteachfrequencycomponent,andtogetintrinsicmodefunction(IMF)set,anddeterminethebasiccomponent.EachlayeroftheIMFisproceedfastimprovedStransform(generalizedStransform)todeterminethepreciseinformation.Thetestresultshowthatthecombinationoftwoalgorithmsbringsmoreaccuratedetectionofmeasuredpowerqualityundermultipledisturbances.

PowerqualityMulti-disturbanceHarmonicVoltagesagImprovedHHTGeneralizedStransformEnsembleempiricalmodedecomposition(EEDM)Intrinsicmodefunction(IMF)

徐健(1963—)，男，1986年畢業(yè)于西安工程大學(xué)自動化專業(yè)，獲學(xué)士學(xué)位，副教授；主要從事電能質(zhì)量監(jiān)測方向的研究。

TH-3;TP273

ADOI:10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201609016

修改稿收到日期：2016-03-09。