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        濾除衰減直流分量的改進(jìn)傅氏算法探討

        2013-09-13 06:13:20高子林曹龍漢
        關(guān)鍵詞:全波傅氏時(shí)間常數(shù)

        高子林,曹龍漢,姜 坤

        (1.廣東工業(yè)大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院,廣東 廣州 510006;2.重慶郵電大學(xué),重慶 400065)

        0 引言

        電力系統(tǒng)微機(jī)保護(hù)裝置通過獲取一次設(shè)備的電壓、電流及功率等實(shí)時(shí)信息及時(shí)響應(yīng)運(yùn)行過程中狀態(tài)的變化,迅速準(zhǔn)確地做出保護(hù)反應(yīng),消除或降低故障引起的嚴(yán)重后果。當(dāng)電力系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí),其暫態(tài)信號(hào)中除了含有基波分量以外,還含有諧波分量和具有不確定幅值和衰減時(shí)間常數(shù)的衰減直流分量,造成電流測(cè)量誤差顯著增大,超過5%~10%,使短路保護(hù)和過流保護(hù)功能的控制精度受到較大影響[1]。

        傳統(tǒng)的交流采樣方法主要是全波傅氏算法和半波傅氏算法。在系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí),故障暫態(tài)過程中系統(tǒng)頻率可能會(huì)發(fā)生偏移,且信息含有諧波分量和衰減直流分量。由于衰減直流分量是典型的非周期分量,其頻譜為連續(xù)譜,從而與基頻分量頻譜混淆,在計(jì)算信號(hào)的基頻分量時(shí)產(chǎn)生較大的誤差[10]。

        已有大量文獻(xiàn)對(duì)傅氏算法進(jìn)行改進(jìn),以消除衰減直流分量的影響。其中基于全波傅氏算法的有:文獻(xiàn) [2]通過增加兩個(gè)采樣點(diǎn),計(jì)算并消去直流衰減分量值;文獻(xiàn) [3]僅增加一個(gè)采樣點(diǎn),通過兩次非遞歸消去直流衰減分量的影響;文獻(xiàn) [4]不需要增加采樣點(diǎn)且在未知衰減時(shí)間常數(shù)的情況下就可全完濾除衰減直流分量,但是每基頻周期的采樣點(diǎn)數(shù)必須為4的正整數(shù)倍;文獻(xiàn) [5]通過分析衰減直流分量在傅里葉快速算法結(jié)果的變化規(guī)律,對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行修正,從而消除衰減直流分量;文獻(xiàn) [6]通過傅里葉算法及其改進(jìn)算法對(duì)故障波形進(jìn)行濾波處理,但是該算法只能消除直流分量和整次諧波分量,沒有考慮非整次諧波的影響?;诎氩ǜ凳纤惴ǖ挠?文獻(xiàn) [7]基于信號(hào)中偶次諧波得到衰減直流分量傅氏變換下實(shí)虛部的關(guān)系,通過建立方程組能濾除衰減直流分量和特定次偶次諧波;文獻(xiàn) [8]利用半波傅氏算法計(jì)算基波實(shí)部,用Mann-Morrison算法計(jì)算基波虛部。該算法的數(shù)據(jù)窗為半周波加一個(gè)采樣點(diǎn),算法易于實(shí)現(xiàn),適用于繼電保護(hù)實(shí)時(shí)動(dòng)作;文獻(xiàn) [9]利用窄帶濾波算法對(duì)低頻和高次諧波有良好的抑制作用,將基于窄帶通濾波與半波傅里葉算法相結(jié)合,其濾波效果明顯優(yōu)于半波傅里葉算法。

        本文在前人的基礎(chǔ)上,旨在通過提出一種新的濾除衰減直流分量的方法,改進(jìn)傅里葉變換。通過算例仿真,驗(yàn)證了本方法的準(zhǔn)確性。

        1 全波傅氏算法的基本原理

        在電力系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí),故障暫態(tài)信號(hào)包含:基波分量、諧波分量和具有不確定幅值和衰減率的衰減直流分量,故障信號(hào)模型表示如式 (1):

        式中:an=Ansinφn;bn=Ancosφn;A為衰減直流分量的初始幅值;τ為直流衰減分量的時(shí)間常數(shù)。

        對(duì)于n次諧波的傅里葉變換如式 (2)、(3):

        式中:T為基頻分量的周期。經(jīng)采樣后,連續(xù)量變?yōu)殡x散量,積分變?yōu)榍箅x散和:

        式中:N為一個(gè)周期T中的采樣數(shù);k為從故障開始時(shí)的采樣點(diǎn)序號(hào)。離散情況下有:

        可求得n次諧波的幅值和初相角為

        若采樣信號(hào)中不含衰減直流分量,則求得的幅值和相角都是真實(shí)值,以上即為推導(dǎo)過程。但是實(shí)際中采樣信號(hào)存在衰減直流分量,利用全波傅氏算法進(jìn)行分析計(jì)算,則會(huì)產(chǎn)生較大的誤差,具體分析如式 (9)、(10):

        式中:a和b為信號(hào)中基波和各次諧波分量通過全波傅氏算法得到的實(shí)部分量和虛部分量,即理想值;δa和δb為衰減直流分量通過全波傅氏算法得到的實(shí)際值與理想值之間的偏差,即誤差值。為了提高全波傅氏算法在信號(hào)含衰減直流分量的情況下仍能具有良好的計(jì)算精度,就必須對(duì)全波傅氏算法進(jìn)行改進(jìn),即消除δa和δb的影響。

        2 全波傅氏算法的改進(jìn)

        由上面的推導(dǎo)可以看出,傅氏算法的基礎(chǔ)是假定輸入信號(hào)是周期函數(shù),可以分解為整倍數(shù)頻率的分量之和,其中包括恒定的直流分量。但是實(shí)際電力系統(tǒng)中,輸入的非周期分量包含的是衰減直流分量。當(dāng)截取一個(gè)數(shù)據(jù)窗的寬度,利用衰減直流分量作為輸入信號(hào),對(duì)其進(jìn)行頻譜分析,得到的是連續(xù)的,包含基頻分量的頻譜。如果進(jìn)一步做周期延拓,其也可分解為傅氏級(jí)數(shù),同樣包含有基頻、倍頻以及直流分量。目前,微機(jī)保護(hù)中的電氣信號(hào)檢測(cè)算法大多也是針對(duì)周期信號(hào)設(shè)計(jì)的,它們會(huì)因衰減非周期分量的存在而產(chǎn)生相當(dāng)大的誤差。

        2.1 衰減直流分量產(chǎn)生的原因與時(shí)間常數(shù)的求解

        2.1.1 衰減直流分量產(chǎn)生的原因

        電力系統(tǒng)中衰減直流分量的產(chǎn)生的原因在于,系統(tǒng)中存在電磁慣性的電抗與電容。假設(shè)不考慮電容且系統(tǒng)在t=0 s出現(xiàn)短路故障為對(duì)稱短路,則任意一相的電流瞬時(shí)值應(yīng)該滿足微分方程式(11):

        這是一個(gè)一階常系數(shù)、線性非齊次常微分方程,其解的形式為

        2.1.2 時(shí)間常數(shù)的求解

        故障信號(hào)的模型為

        式中:I0e-t/τ為衰減直流;基波及各次諧波信號(hào),對(duì)系統(tǒng)I(t)同步采樣,每周期采樣點(diǎn)數(shù)為N,采樣周期即為基波周期,20 ms。將式(13)離散化后可得:

        根據(jù)三角函數(shù)的正交性,則有:

        引入N+1這個(gè)采樣點(diǎn),則同理可知:

        2.2 算法的改進(jìn)原理

        目前針對(duì)減小衰減直流分量的方法主要包括兩種,一種是研究不受非周期分量影響或影響較小的算法,比如最小二乘法以及小波變換法等;第二種是對(duì)算法進(jìn)行校正。本文利用對(duì)交流采樣序列值進(jìn)行修正,以求剔除其中所含的非周期分量,原理如下:

        一個(gè)工頻周波內(nèi)采樣N+1個(gè)點(diǎn),采樣序列為i(0),i(1),i(2)…i(N - 1),i(N)…,則下面等式成立:

        考慮ia(t)的周期性,所以

        所以

        這樣,消除了衰減直流分量的新的采樣值為

        2.3 改進(jìn)算法濾波步驟

        濾波步驟簡(jiǎn)述如下:

        Step 1:根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)窗數(shù)據(jù)利用全傅里葉變換得到an與bn;

        Step 2:利用式 (14)計(jì)算出時(shí)間常數(shù)τ;

        Step 3:利用式 (15)求出直流分量;

        Step 4:根據(jù)式 (16)得到濾除直流分量后的an與bn。

        3 算例分析與驗(yàn)證

        為了驗(yàn)證本算法對(duì)衰減直流分量的有效性,設(shè)暫態(tài)電流信號(hào)為

        假設(shè)時(shí)間常數(shù) τ為50 ms,w=100 π,采樣頻率T=12點(diǎn)/周,則故障后的電流暫態(tài)波形如圖1所示,對(duì)于既不知時(shí)間常數(shù)τ,又不知衰減直流分量幅值的實(shí)際情況,則按照2.3所示的步驟進(jìn)行計(jì)算。

        利用式 (15)以及 (16),濾除直流分量,得到波形如圖 (2)。

        圖1 故障后的電流暫態(tài)波形Fig.1 Transient waveforms of fault current

        圖2 濾除直流分量后的暫態(tài)電流波形Fig.2 Transient waveforms of fault current after filtering out the DC component

        從圖2的仿真結(jié)果來看,將其與圖1對(duì)比,本文算法能很好的過濾掉衰減直流分量,雖也有誤差,但是相對(duì)很小。誤差來源e-t/τ用泰勒式子展開,只取前兩項(xiàng)的值。通過提高采樣頻率T能夠減少這種誤差,但是相對(duì)也會(huì)增大時(shí)間消耗。

        取不同的時(shí)間常數(shù)τ,然后仿真出不同時(shí)間常數(shù)下的各周期分量的仿真值,結(jié)果如表1。

        表1 不同時(shí)間常數(shù)下的仿真結(jié)果Tab.1 Simulation results under different time constants

        4 結(jié)論

        本文提出的對(duì)交流采樣序列值進(jìn)行修正的改進(jìn)傅氏算法,保留了全波傅氏算法的濾波功能,又增加了對(duì)衰減直流分量的過濾作用,能有效抑制非周期直流衰減分量的影響。該方法與以往濾除非周期分量的其它方法相比,其特點(diǎn)為不針對(duì)某一特定算法,而對(duì)所有算法均適用。在微機(jī)保護(hù)中,采用本方法對(duì)采樣值進(jìn)行修正,可顯著減小非周期分量對(duì)計(jì)算的影響,并且實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,計(jì)算量較小。通過仿真計(jì)算證實(shí)了本文方法的可行性和有效性。

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