基于HHT算法的电力系统谐波分析的研究

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随着电力电子设备的广泛应用,给电力系统带来了严重的谐波污染问题。因此,研究合适的谐波分析方法,根据分析结果采取有效的谐波抑制措施,具有重要的实际工程意义。本文首先从谐波的基本理论出发,建立了谐波分析的架构,针对传统分析方法的不足,提出采用希尔伯特-黄(HHT)算法来分析谐波信号。通过对希尔伯特-黄变换与傅立叶变换、小波变换进行理论分析与仿真对比,显示出希尔伯特-黄变换在分析非平稳信号时更具优势,它克服了传统方法在分析突变谐波信号时的缺陷。文中针对HHT算法在分析谐波信号时存在的问题做了重点研究与改进。(1)采样频率与采样点数对HHT分析结果的影响。采用方法:取采样频率为信号最高频率的8倍以上,并尽量整周期采样,来避免采样频率过低与非整周期采样对分析结果的影响;(2)经验模态分解的终止准则问题。改进的方法:用模态幅值和估计函数作为分量终止条件,以FFT分析信号所含频率个数作为分解终止条件,提高了EMD分解效率且在Matlab中容易编程实现;(3)模态混叠问题。改进的方法:向信号中加入不同白噪声进行经验模态分解,再多次平均抵消所加白噪声,避免了低频信号分量混入到高频分量中,有效地抑制了模态混叠现象;(4)HHT的端点问题。改进的方法:提出用极值点延拓的方法来改善端点效应,并与常用的镜像延拓法对比,仿真结果显示,极值点延拓法对端点问题有了明显改善。最后采用改进后的HHT算法,对典型谐波信号进行仿真分析。根据多组谐波数据的分析结果,改进后的HHT算法分析信号起始时间的平均误差为0.489%,终止时间的误差为0.256%,持续时间的误差为2.15%,瞬时幅值的误差为2.486%,瞬时频率的误差为0.373%,与标准的误差限制值5%相比,误差均在允许范围内。由此表明,改进后的算法能够比较准确地检测出突变、非平稳扰动信号的时间、瞬时频率和瞬时幅值等信息,满足检测谐波信号瞬时参数的要求。改进后的HHT算法能很好地应用于非稳态谐波信号的分析,具有实际应用价值。
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