文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: B
文章編號(hào): 0258-7998(2015)04-0125-04
0 引言
由于接入電網(wǎng)的非線性負(fù)載越來越多,,且負(fù)載不斷變化,這必然導(dǎo)致電網(wǎng)上的諧波越來越復(fù)雜,,被污染的電網(wǎng)給設(shè)備的安全可靠運(yùn)行埋下了巨大的安全隱患,。有源電力濾波器能夠通過產(chǎn)生參考補(bǔ)償電流有效抑制電網(wǎng)諧波。在生成參考電流方面,,很多方法已經(jīng)被提出,,如:快速傅里葉變換法(FFT)[1]、瞬時(shí)無功功率算法[2],、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(ANNs),、小波變換(WT)[3-4]和自適應(yīng)濾波(AF)[5]等,但效果都不是很理想,?;贚MS的自適應(yīng)濾波(AF)利用自適應(yīng)噪聲對(duì)消的原理,優(yōu)點(diǎn)是低成本,,易于數(shù)字化實(shí)現(xiàn),。然而,它的收斂速度,、動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度和穩(wěn)態(tài)誤差之間存在固有矛盾[6],。王宗臣[7]提出的一種變步長(zhǎng)LMS自適應(yīng)濾波算法改善了收斂精度,但依然存在輸入信號(hào)自相關(guān)矩陣的特征值分布影響收斂速度的問題,,進(jìn)而影響其動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度,。由于提升小波變換具有很好的去相關(guān)能力,能夠有效地減小輸入信號(hào)自相關(guān)矩陣的譜動(dòng)態(tài)范圍,,進(jìn)而使LMS算法的動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度和收斂速度得到提高,。為此,提出了將提升小波變換和變步長(zhǎng)LMS相結(jié)合的自適應(yīng)諧波檢測(cè)新算法(Lifting Wavelet Transform and Variable Step LMS,,LWT-VSLMS),增強(qiáng)了傳統(tǒng)自適應(yīng)諧波檢測(cè)的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性,,并在設(shè)計(jì)的電力諧波檢測(cè)電路系統(tǒng)上得到了驗(yàn)證,。
1 提升小波算法和變步長(zhǎng)LMS算法
小波變換具有良好的時(shí)頻局部特性及多分辨分析特性,通過對(duì)自適應(yīng)濾波器的輸入進(jìn)行正交變換,,從而使自相關(guān)特征矩陣的譜動(dòng)態(tài)范圍得到降低,,LMS算法動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度和收斂速度可以有效提高,,在與自適應(yīng)結(jié)合的變換方式中,更多采用離散小波變換算法(Mallat)[8],。Mallat算法的分解和重構(gòu)如圖1所示,。
Mallat算法相當(dāng)于使用有限長(zhǎng)濾波器的子帶變換,正變換使用分解濾波器,,接下來進(jìn)行二抽取,。反變換先進(jìn)行插值,再使用合并濾波器h和g,。這樣原信號(hào)可以得到完美重構(gòu),,當(dāng)且僅當(dāng)h、g滿足完美重構(gòu)條件:
1.1 提升小波算法
提升小波變換算法相對(duì)于傳統(tǒng)的小波變換而言,,可以直接在時(shí)域進(jìn)行分解,,突破了伸縮平移不變性等局限,使小波變換更加易于在即時(shí)應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)[9],。提升小波變換算法原理如圖2所示,。
提升算法的基本步驟是:
(1)分解:首先按奇、偶樣本將原始信號(hào)序列分解成兩個(gè)部分,;
(2)預(yù)測(cè):預(yù)測(cè)步驟用式(2)的差值來代替奇序列,,該差值被定義為細(xì)節(jié)信號(hào),其中P是預(yù)測(cè)算子,。因此,,預(yù)測(cè)步驟可以看作是一次高通濾波。這一過程由下式得:
dj-1[n]=xo[n]-P(xe[n])(2)
(3)更新:該步用一個(gè)近似的平滑的原始數(shù)據(jù)代替偶序列,,其中U是更新算子,。由于平滑的信號(hào)包含更少的高頻成分,所以該操作可以看作一次低通濾波,。更新的等式如下式:
aj-1[n]=xe[n]-U(dj-1[n])(3)
(4)歸一化:近似信號(hào)和預(yù)測(cè)信號(hào)在變換的最后必須歸一化,。提升步驟對(duì)于正變換的分解或分析描述由圖2所示。更新和預(yù)測(cè)階段可以變成一對(duì),,但有時(shí)在一個(gè)提升步驟中可能不在一起,。在反變換中,更新之后是預(yù)測(cè),,最終奇,、偶序列合并為一個(gè)數(shù)據(jù)流。反變換的等式如下:
xe[n]=aj-1[n]-U(dj-1[n])(4)
xo[n]=dj-1[n]-P(xe[n])(5)
1.2 提升小波自適應(yīng)算法
提升小波自適應(yīng)算法用自正交化方法提高LMS的收斂性能,。首先通過提升小波變換對(duì)自適應(yīng)濾波器的輸入信號(hào)進(jìn)行正交小波分解,,該步驟等價(jià)于用一組帶通濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理,把信號(hào)分成了一些不同頻帶的子帶,再對(duì)每一個(gè)子帶利用LMS算法進(jìn)行處理,。假設(shè)濾波器在n時(shí)刻的輸入為x(n),,經(jīng)過延遲之后的輸入向量x0=[x(n) x(n-1)…x(n-N+1)]T。用提升小波變換對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行分解,。信號(hào)x0的j級(jí)細(xì)節(jié)信號(hào)用Dj(j=1,,2,…,,J)表示,,Xj描述信號(hào)x0的j級(jí)近似信號(hào)。Wj(j=1,,2,,…,J)是第j級(jí)細(xì)節(jié)信號(hào)對(duì)應(yīng)的自適應(yīng)濾波器的權(quán)向量,。信號(hào)x0在進(jìn)行J次分解后,,近似信號(hào)對(duì)應(yīng)的自適應(yīng)濾波器的權(quán)向量用U表示。提升小波自適應(yīng)濾波算法的結(jié)構(gòu)如圖3所示,。
由圖3可看出:提升小波變換的自適應(yīng)算法實(shí)質(zhì)上可以認(rèn)為是j+1個(gè)自適應(yīng)算法的累加,,第j個(gè)自適應(yīng)濾波器在n時(shí)刻的輸出用Fj表示,輸入信號(hào)為j級(jí)細(xì)節(jié)信號(hào)Dj,。
1.3 改進(jìn)的變步長(zhǎng)LMS算法
經(jīng)過提升小波變換后雖然能夠有效地減小輸入信號(hào)自相關(guān)矩陣特征值的分布范圍,,提高LMS算法的動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度和收斂速度,但是收斂速度和穩(wěn)態(tài)誤差這一固有矛盾仍然不能得到解決,。因此,,采用變步長(zhǎng)的思想,構(gòu)建了步長(zhǎng)因子μ與誤差信號(hào)e之間的非線性函數(shù)關(guān)系,,迭代表達(dá)式如下所示:
其中:μmax=b×e(n)=3π/2,,amax=0.8/λmax,在0<a<amax范圍內(nèi),,算法收斂,。這樣改進(jìn)的變步長(zhǎng)LMS算法不僅具有較好的收斂精度,還能夠大大提高收斂速度和動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度,。
2 基于提升小波變換的變步長(zhǎng)LMS算法
基于小波提升變換的變步長(zhǎng)LMS算法(LWT-VSLMS)用于諧波檢測(cè)的原理圖如圖4所示,。
改進(jìn)算法的步驟如下:
(1)選擇參數(shù)和初始條件:選擇合適的小波基和分解層數(shù)J,則濾波器的階數(shù)L=k·2J,,其中k為正整數(shù),,實(shí)際應(yīng)用情況下可選擇L=2J+k,(k=2~5,,k∈N),;初始權(quán)值w(0)=0或由先驗(yàn)知識(shí)確定,;平滑因數(shù)0<β<1;初始誤差e(0)=1,。
(2)計(jì)算自適應(yīng)濾波器的輸出y(n):
其中,表示j級(jí)細(xì)節(jié)信號(hào)的功率估計(jì),,
代表j級(jí)近似信號(hào)的功率估計(jì),。
3 電力諧波檢測(cè)電路系統(tǒng)
為精確測(cè)量出電網(wǎng)上的諧波,并將改進(jìn)的算法應(yīng)用到實(shí)際中,,本文采用DSP處理器TMS320F2812作為采集和運(yùn)算核心設(shè)計(jì)了電力諧波檢測(cè)電路系統(tǒng),,主要包括互感器、信號(hào)調(diào)理電路,、A/D轉(zhuǎn)換模塊MAX125,、外擴(kuò)存儲(chǔ)器CY7C1041V33、RS232轉(zhuǎn)USB模塊,、LCD顯示器和上位機(jī),。檢測(cè)電路硬件電路結(jié)構(gòu)如圖5所示。數(shù)字信號(hào)處理器TMS320F281屬于32位定點(diǎn)控制器,,采用了高性能的CMOS技術(shù),,集成度非常高,具有強(qiáng)大的運(yùn)算功能,??紤]到在做一些較復(fù)雜的運(yùn)算時(shí),受內(nèi)部RAM容量的限制會(huì)導(dǎo)致運(yùn)算速度降低,,需要外擴(kuò)RAM來提高運(yùn)算速度,。外擴(kuò)RAM芯片選用CYPRESS公司生產(chǎn)的CY7C1041V33,其具有256 K×16 bit的存儲(chǔ)容量,,可以直接與DSP的數(shù)據(jù)總線和地址總線相連[10],。
設(shè)計(jì)的硬件電路系統(tǒng)適用于三相電的諧波檢測(cè),具有3路電壓和3路電流檢測(cè)通道,,根據(jù)待檢測(cè)電力的電壓和電流范圍,,采用電壓互感器進(jìn)行降壓(至標(biāo)稱值為100 V),采用電流互感器進(jìn)行降流(至標(biāo)稱值5 A),。利用電壓傳感器SPT304和電流傳感器SCT354將被測(cè)信號(hào)與處理器隔離,,并把待測(cè)的電壓與電流轉(zhuǎn)換到2.91 V的額定電壓輸出給DSP處理器[11]。DSP處理器TMS320-F2812控制14位的模數(shù)轉(zhuǎn)換器MAX125實(shí)現(xiàn)信號(hào)的高速采集和轉(zhuǎn)換,,通過采樣處理后進(jìn)行FFT運(yùn)算將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換到頻域,,實(shí)時(shí)地檢測(cè)出電網(wǎng)1~50次諧波的電力參數(shù),并實(shí)時(shí)顯示在LCD顯示屏上,。同時(shí),,將數(shù)據(jù)通過RS232轉(zhuǎn)USB接口發(fā)送到上位機(jī)作進(jìn)一步處理,。設(shè)計(jì)的采樣電路具有動(dòng)態(tài)響應(yīng)快、測(cè)量精度高和傳遞頻帶寬等優(yōu)點(diǎn),。
4 實(shí)驗(yàn)與分析
為了驗(yàn)證提出的改進(jìn)算法性能,,利用設(shè)計(jì)的電力諧波檢測(cè)電路作為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),將本文設(shè)計(jì)的算法與傳統(tǒng)的LMS算法進(jìn)行了對(duì)比,。實(shí)驗(yàn)環(huán)境:搭建一個(gè)三相三線的并聯(lián)有源電力濾波器的模型,,三相電源線電壓為:380 V/50 Hz,負(fù)載為感性負(fù)載,,其中負(fù)載電阻R=8 Ω,,L=2 mH。
4.1 負(fù)載電流波形的諧波分析
當(dāng)0.1 s時(shí),,負(fù)載電路的電阻電感變?yōu)镽=4 Ω,,L=1 mH。采樣頻率為20 kHz,,提升算法選擇DB8小波進(jìn)行6層分解,,得到傳統(tǒng)的自適應(yīng)算法對(duì)a相負(fù)載電流波形的諧波分析,包括:負(fù)載電流,、基波電流,、諧波電流和誤差,結(jié)果如圖6所示,,其顯示范圍均在0~0.2 s之間,。
從圖6中可看出:自適應(yīng)算法在穩(wěn)態(tài)下可以從負(fù)載電流中有效地檢測(cè)出基波電流,穩(wěn)態(tài)誤差在0~0.1 s和0.1~0.2 s之間,,都小于1%,。但是瞬時(shí)響應(yīng)時(shí)間大于一個(gè)周期,并且瞬時(shí)誤差很大,。
采用LWT-VSLMS算法對(duì)a相負(fù)載電流波形進(jìn)行諧波分析,,結(jié)果如圖7所示。
從圖7中可看出:LWT-VSLMS算法在穩(wěn)態(tài)下可以從負(fù)載電流中有效地檢測(cè)出基波電流,,穩(wěn)態(tài)誤差在0~0.1 s和0.1~0.2 s之間,,都小于0.5%。瞬時(shí)響應(yīng)小于1/4個(gè)周期,。
4.2 基波電流FFT分析
通過對(duì)負(fù)載電流及兩種算法檢測(cè)到的基波電流進(jìn)行FFT分析,,結(jié)果如圖8所示。
由此可得到電流中的THD值,,負(fù)載電流的THD為21.02%,,傳統(tǒng)的自適應(yīng)和LWT-VSLMS算法檢測(cè)到的基波電流略有增加,THD分別為0.92%,、0.01%,??梢姼倪M(jìn)后的算法具有更高的穩(wěn)態(tài)精度。
5 結(jié)論
本文提出的提升小波變換和變步長(zhǎng)LMS相結(jié)合的自適應(yīng)諧波檢測(cè)新算法對(duì)輸入諧波電流進(jìn)行正交變換,,有效減少了輸入數(shù)據(jù)的互相關(guān),,并加快LMS的收斂速度,同時(shí)也保證了較小的穩(wěn)態(tài)誤差,。將改進(jìn)的算法應(yīng)用到基于DSP設(shè)計(jì)的電力諧波檢測(cè)電路系統(tǒng)上,,通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)了設(shè)計(jì)的電力諧波檢測(cè)電路系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確測(cè)量電網(wǎng)上的諧波參數(shù),改進(jìn)的算法在穩(wěn)態(tài)下諧波檢測(cè)過程中具有有效性,,在1/4個(gè)周期內(nèi)跟上負(fù)載電流的變化,并且穩(wěn)態(tài)誤差小于0.5%,。另外,,該算法的計(jì)算復(fù)雜度遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)的小波自適應(yīng),相比于傳統(tǒng)的自適應(yīng)算法,,該算法不僅能夠更有效地提取諧波電流,,為有源電力濾波器提供準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù),而且能更快速地跟蹤諧波電流,,便于抑制諧波,,為提高電網(wǎng)質(zhì)量提供技術(shù)保障。
參考文獻(xiàn)
[1] 桑松,,柴玉華,,孫影.基于小波變換和快速傅里葉變換的諧波檢測(cè)[J].電測(cè)與儀表,2012,,49(7):29-32.
[2] 王立峰,,鄭建勇,梅軍,,等.基于瞬時(shí)無功功率理論諧波電流并行檢測(cè)算法研究[J].華東電力,,2011,39(6):890-894.
[3] 曾瑞江,,楊震斌,,柳慧超.基于小波變換的電力系統(tǒng)諧波檢測(cè)方法研究[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2012,,40(15):35-39.
[4] 臧川,,江冰,薛心怡,,等.基于小波優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障定位算法研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用,,2014,40(6):55-58.
[5] 黃彬,,邰能靈,,傅曉紅,,等.基于混合濾波器的大型船舶電力系統(tǒng)諧波抑制分析[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),2011,,45(6):787-792.
[6] 李鋒,,邱陳輝,徐祖強(qiáng).基于改進(jìn)DLMS算法的自適應(yīng)FIR濾波器設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),,2014,,35(3):895-899.
[7] 王宗臣,包志華,,張士兵,,等.一種改進(jìn)的變步長(zhǎng)LMS諧波電流檢測(cè)算法[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2012,,40(22):73-77.
[8] 周龍華,,付青,余世杰,,等.基于小波變換的諧波檢測(cè)技術(shù)[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào),,2010,22(1):80-85.
[9] 田寶華,,李寶峰.二維離散小波提升變換算法的并行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,,2011,31(12):3366-3369.
[10] 薛志遠(yuǎn),,朱浩,,張鐵軍,等.一種基于串口通信的DSP調(diào)試平臺(tái)設(shè)計(jì)[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī),,2013,,30(12):57-60.
[11] 王瑞平,彭云峰.基于DSP嵌入式數(shù)據(jù)采集與處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,,2014,,22(6):1932-1934.