【摘 要】
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随着新能源分布式电源并网运行以及各种电力电子元件在电力系统中的大量使用,由此引发电力系统安全稳定问题受到广泛地关注。这些非线性负载与设备运行使得电力系统受到谐波污染加重,准确地测量出谐波分量并对这些谐波分量进行处理对电力系统安全可靠地运行具有重要意义。本文从以下几个方面展开工作:1、对传统的几种谐波检测方法进行分析比较,同时介绍近些年兴起的变分模态分解信号处理方法与其在各领域的应用。考虑到传统信号
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随着新能源分布式电源并网运行以及各种电力电子元件在电力系统中的大量使用,由此引发电力系统安全稳定问题受到广泛地关注。这些非线性负载与设备运行使得电力系统受到谐波污染加重,准确地测量出谐波分量并对这些谐波分量进行处理对电力系统安全可靠地运行具有重要意义。本文从以下几个方面展开工作:1、对传统的几种谐波检测方法进行分析比较,同时介绍近些年兴起的变分模态分解信号处理方法与其在各领域的应用。考虑到传统信号处理方法存在的问题,将变分模态分解（VMD）算法引入到谐波检测领域中。2、介绍VMD算法基本理论与信号处理流程,并与经验模态分解（EMD）算法共同处理同一仿真信号,仿真结果表明VMD算法能够有效避免EMD算法存在的模态混叠与虚假分量问题,为后续章节提供理论指导。3、针对EMD谐波去噪算法在降噪过程中存在有效信息丢失与降噪处理用时较长问题,提出VMD-SVD谐波降噪算法进行降噪处理。通过与EMD去噪算法仿真结果对比分析可知:VMD-SVD去噪效果优于EMD去噪算法,且处理耗时有所降低。对实验数据进行处理,仿真与实验结果验证了VMD-SVD算法的有效性,能够保证含噪信号的准确检测。4、为进一步提升谐波参数检测精度,采用VMD算法进行频率检测,HT算法进行幅值检测,二者结合提出VMD-HT谐波参数检测模型。VMD算法频率检测前提是满足VMD算法最优K值分解,提出基于瞬时频率均值变化的K值选取方法。将EMD选择法、相关系数法、频谱选择法、瞬时频率均值法用于仿真信号VMD最优分解K值选取,通过四种方法对比表明:瞬时频率均值法能够简单快速的进行最优K值选取。针对HT幅值检测存在端点效应问题,在保证最优K值分解的前提下直接选取中间段数据进行幅值检测即可避免端点效应对检测的影响。在两种改进方法的基础上提出优化VMD-HT谐波参数检测算法（IVMD-HT）,并采用SVD算法对含噪信号进行预去噪处理。仿真与实验数据验证SVD-IVMD-HT算法的有效性且检测精度也有较好提升。5、根据实际配电网信号,利用MATLAB平台构建三种谐波信号模型,分别采用两种算法进行处理,处理结果表明:两种算法均能实现谐波信号参数检测,且SVD-IVMD-HT算法谐波检测精度高于VMD-SVD-Prony算法,但SVD-VMD-Prony算法处理信号所需时间远低于SVD-IVMD-HT算法。对实验数据进行处理,结果表明两种算法均能实现复杂谐波信号参数检测,可根据实际需要选择不同谐波检测算法进行信号处理。
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