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        基于VMD的諧波檢測(cè)方法

        2018-07-30 09:20:54陳強(qiáng)偉蔡文皓孫磊牛春光
        電測(cè)與儀表 2018年2期
        關(guān)鍵詞:基波諧波幅值

        陳強(qiáng)偉,蔡文皓,孫磊,牛春光

        (西安科技大學(xué) 電氣與控制工程學(xué)院,西安 710054)

        0 引 言

        近年來(lái)由于電力電子器件的發(fā)展,使得大量的非線性負(fù)載運(yùn)用到電網(wǎng)中,由此引起的電能質(zhì)量問(wèn)題得到了社會(huì)的廣泛關(guān)注,而諧波對(duì)于電網(wǎng)的污染首當(dāng)其沖[1-3]。隨著新能源在電力的快速發(fā)展,使得各種分布式電源應(yīng)運(yùn)而生,比如光伏發(fā)電、太陽(yáng)能發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電等等,這些小型的發(fā)電設(shè)備并網(wǎng)運(yùn)行時(shí),同樣也給電力系統(tǒng)帶來(lái)了一系列的諧波污染問(wèn)題[4]。

        諧波污染問(wèn)題會(huì)給電網(wǎng)帶來(lái)各種不良的結(jié)果,其中最為重要的表現(xiàn)如下:諧波諧振會(huì)使得電力系統(tǒng)過(guò)電壓,造成電力網(wǎng)絡(luò)中的電氣元件老化與損毀;增加發(fā)電機(jī)系統(tǒng)額外的諧波損耗和發(fā)熱,大大縮短了發(fā)電機(jī)的運(yùn)行時(shí)間;在繼電保護(hù)中會(huì)使得敏感的電氣保護(hù)元件誤動(dòng)和拒動(dòng);對(duì)通信設(shè)備產(chǎn)生電磁干擾,將很大程度上減弱了通信質(zhì)量[5]。

        一直以來(lái),許多學(xué)者專(zhuān)家關(guān)于諧波檢測(cè)問(wèn)題進(jìn)行了大量的探索與研究,提出了一系列諧波檢測(cè)的有效方法。具體方法有:瞬時(shí)無(wú)功功率理論(p-q和ip-iq)算法[6-7]、Fryze功率理論算法[8]、傅里葉變換算法[9-10]、小波變換算法[11-12]、自適應(yīng)濾波算法[13-14]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[15]、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[16-18]等算法。瞬時(shí)無(wú)功功率理論算法雖然能準(zhǔn)確的檢測(cè)出諧波分量,但是實(shí)現(xiàn)方法數(shù)學(xué)公式較多,實(shí)現(xiàn)困難,并且要求電網(wǎng)電壓無(wú)畸變這一理想條件。Fryze功率理論算法同樣是要求電網(wǎng)電壓無(wú)畸變這一理想條件。而傅里葉算法只在信號(hào)穩(wěn)定時(shí)檢測(cè)結(jié)果較為精確,但在非穩(wěn)定信號(hào)傅里葉算法并不能檢測(cè)出來(lái)。雖然小波變換算法恰好克服了傅里葉變換的缺點(diǎn),但是小波變換要對(duì)小波基函數(shù)進(jìn)行選擇,不同的小波基函數(shù)所檢測(cè)出來(lái)的諧波分量也有一定的影響。自適應(yīng)濾波算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法需要大量的檢測(cè)樣本這一前提條件,并且自適應(yīng)濾波算法的迭代步長(zhǎng)不太好控制。EMD雖然實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,但是得到的模態(tài)函數(shù)容易產(chǎn)生虛假分量和模態(tài)混疊。在上述方法進(jìn)行諧波檢測(cè)之中,有許多算法需要用到低通濾波器來(lái)提取基波分量,然后用待檢測(cè)信號(hào)減去基波信號(hào)得到所要檢測(cè)的諧波分量。顯然,低通濾波器對(duì)檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性有著一定的關(guān)系。

        VMD是一種新提出的對(duì)信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻變換的方法[19],它的分解結(jié)果與EMD有著相似之處,但是它與EMD算法的原理截然不同。VMD算法通過(guò)迭代搜索變分模型最優(yōu)解以此來(lái)提取每一個(gè)分量的中心頻率及帶寬,從而得到本征模態(tài)分量。同時(shí)VMD算法可以抑制噪聲和沖擊信號(hào)所引起的模態(tài)混疊這一不利因素。VMD算法已成功的運(yùn)用到風(fēng)電機(jī)組故障診斷[20]、機(jī)械故障診斷[21]、變壓器的放電去噪[22]中。本文首次將VMD算法運(yùn)用于電網(wǎng)的諧波檢測(cè)當(dāng)中,通過(guò)VMD算法將含有諧波分量信號(hào)分解為本征模態(tài)分量,然后對(duì)每一個(gè)本征模態(tài)分量進(jìn)行Hilbert變換,找出基波的幅值和頻率參數(shù),最后將電力待測(cè)信號(hào)減去所提取的基波信號(hào),即可檢測(cè)出電力網(wǎng)絡(luò)的諧波。該方法對(duì)電網(wǎng)的電壓沒(méi)有任何要求,在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中也無(wú)需用到低通濾波器,所檢測(cè)出來(lái)的諧波具有很高的精度。

        1 變分模態(tài)分解算法

        VMD算法是由加利福尼亞大學(xué)的Konstantin Dragomiretskiy等人2014年提出的一種新的可變尺度信號(hào)分解方法。VMD算法是利用迭代搜索變分模型最優(yōu)解的方式來(lái)提取每個(gè)IMF分量,它可以把一個(gè)復(fù)雜的信號(hào)分解為K個(gè)IMF分量信號(hào),因?yàn)镵值是我們自己選定的,如果K值取得合適,那么就可以避免待檢測(cè)信號(hào)由于模態(tài)混疊現(xiàn)象而給分解帶來(lái)的不利影響。

        1.1 本征模態(tài)分量

        對(duì)于任意個(gè)IMF分量都可以看成是一個(gè)調(diào)幅-調(diào)頻信號(hào),其可表示為:

        uk(t)=Ak(t)cos(φk(t))

        (1)

        1.2 變分模型

        VMD算法的核心是將一個(gè)待檢測(cè)信號(hào)x分解成許多個(gè)本征模態(tài)分量uk(t),這些uk(t)可以通過(guò)如下方式計(jì)算得到:

        (1)對(duì)uk(t)進(jìn)行Hilbert變換,就可以獲得uk(t)的解析信號(hào),從而計(jì)算出uk(t)的單邊頻譜。

        (2)

        式中δ(t)為單位脈沖函數(shù);j為虛數(shù)單位;*表示卷積。

        (2)對(duì)模態(tài)分量uk(t)的解析信號(hào)估計(jì)它的中心頻率e-jωkt,然后將每一個(gè)uk(t)的頻譜調(diào)制到與它相對(duì)應(yīng)的基頻帶。

        (3)

        (3)最后計(jì)算式(3)解調(diào)信號(hào)的梯度的L2范數(shù)的平方。

        (4)

        式中dt為函數(shù)對(duì)時(shí)間t的偏導(dǎo)數(shù)。

        通過(guò)步驟 (1)~步驟(3)得到變分約束模型為:

        (5)

        式中uk={u1,u2,…uk}為模態(tài)的集合;ωk=(ω1,ω2,…ωk)為相對(duì)應(yīng)中心頻率的集合。

        上述變分約束模型實(shí)際上是一個(gè)約束的最優(yōu)化問(wèn)題,為了求解上述優(yōu)化問(wèn)題,利用二次懲罰項(xiàng)和拉格朗日乘子法引入增廣Lagrange函數(shù)η。

        1.3 變分模型的求解

        對(duì)于式(5)引入增廣Lagrange函數(shù)η后可得:

        η({uk},{ωk},λ)=

        (6)

        式中α表示罰參數(shù);λ為L(zhǎng)agrange乘子。

        利用交替方向乘子算法求解式(6)變分模型增廣Lagrange函數(shù)η的最優(yōu)解。

        (7)

        (8)

        將公式(8)轉(zhuǎn)換為非負(fù)頻率區(qū)間積分的形式:

        (9)

        則變分問(wèn)題的解為:

        (10)

        同樣求得中心頻率ω(k)的更新為:

        (11)

        其中迭代停止準(zhǔn)則 :

        (12)

        從對(duì)求解步驟來(lái)看,VMD算法是將每一個(gè)本征模態(tài)分量直接在頻域上在更新結(jié)束后滿足停止準(zhǔn)則的前提做一系列的更新。

        2 基于VMD的諧波檢測(cè)

        根據(jù)前面第1節(jié)所述的變分模態(tài)分解算法,將電網(wǎng)的待測(cè)電流作為復(fù)雜信號(hào)x。接著按以下步驟:

        (2)對(duì)于n=n+1執(zhí)行整個(gè)迭代;

        (13)

        式中γ代表噪聲容限參數(shù)。為了分解結(jié)果不受噪聲影響,可讓?duì)?0。

        (5)循環(huán)步驟(2)~步驟(4)直到當(dāng)滿足式(12)的迭代停止準(zhǔn)則。

        3 算例仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析

        3.1 算例1

        假設(shè)在一個(gè)含有諧波的電流信號(hào)為:

        x(t)=100sin(100πt)+30sin(300πt)+

        20sin(500πt)+10sin(700πt)

        (14)

        由式(14)可知該電流信號(hào)一共含有四種成份,公式的第一項(xiàng)為電流的基波成份,并且幅值為100,頻率為50 Hz。公式的后三項(xiàng)分別為3次、5次和7次諧波,其幅值分別為30、20、10。電流信號(hào)的采樣頻率為5 000 Hz,采樣點(diǎn)數(shù)為5 000(這里取前2 000個(gè)點(diǎn))。圖1是該電流信號(hào)的原始波形圖。對(duì)x(t)分別進(jìn)行VMD和EMD分解,獲得的IMF如圖2和圖3所示。

        由圖2可知,VMD分解能夠很清晰的分解出含有諧波的電流信號(hào)的四種分量,使得分解結(jié)果很合理。而圖3 EMD分解出來(lái)的四種分量,雖然50 Hz和150 Hz的分量能夠清晰的分解出來(lái),但是對(duì)于250 Hz和350 Hz的分量的分解不盡理想,分解出來(lái)的也不是正弦波,誤差很大。EMD分解的不合理是因?yàn)樗僭O(shè)的諧波的電流信號(hào)存在嚴(yán)重的模態(tài)混疊現(xiàn)象,而VMD分解能抑制模態(tài)混疊現(xiàn)象,所以二者的分解結(jié)果存在著差異?,F(xiàn)在單獨(dú)對(duì)這兩種分解結(jié)果下的基波做Hilbert變換。圖4和圖5分別代表了VMD和EMD分解下基波的Hilbert變換。

        圖1 諧波信號(hào)

        圖2 VMD分解結(jié)果

        圖3 EMD分解結(jié)果

        圖4 VMD分解基波的Hilbert變換

        圖5 EMD分解基波的Hilbert變換

        利用平均值求出以上兩種分解方法基波頻率和幅值的估計(jì)值,在VMD分解下,基波頻率的估計(jì)值為49.916 3 Hz,幅值的估計(jì)值為99.780 5。在EMD分解下,基波頻率的估計(jì)值為49.923 1 Hz,幅值的估計(jì)值為98.764 9。相比之下,兩種分解方法對(duì)于基波都能準(zhǔn)確的分解出來(lái),但是從整體來(lái)看VMD分解比EMD分解更能表達(dá)原始波形的信息。

        3.2 算例2

        假設(shè)信號(hào)x(t)是一個(gè)含有諧波的非穩(wěn)定信號(hào)且為:

        (15)

        由式(15)可知非穩(wěn)定信號(hào)同樣有四中分量,基波信號(hào)一直都有,在0.1 s

        圖6 VMD分解結(jié)果

        圖7 EMD分解結(jié)果

        由圖6可知,IMF1代表了基波分量,IMF2代表250 Hz的諧波分量,IMF3代表150 Hz的諧波分量,IMF4代表350 Hz的諧波分量。VMD分解的結(jié)果清晰準(zhǔn)確,基本無(wú)誤差。現(xiàn)在單獨(dú)分析的基波信號(hào),對(duì)IMF1做Hilbert變換結(jié)果如圖8所示。

        圖8 VMD分解基波的Hilbert變換

        利用平均值得出VMD分解方法基波頻率和幅值的估計(jì)值分別49.929 8 Hz和99.740 2,所求出的頻率誤差為0.140 4%,幅值誤差為0.259 8%。所以對(duì)于VMD分解結(jié)果比較準(zhǔn)確。而對(duì)于圖7 EMD分解結(jié)果,所分解的第二項(xiàng)為基波,但是在前500點(diǎn)出現(xiàn)了模態(tài)混疊現(xiàn)象,使得分解的基波并不完整,失去了原來(lái)諧波信號(hào)的物理意義。并且EMD分解的結(jié)果出現(xiàn)了虛假分量。對(duì)于分解結(jié)果,顯然VMD分解比EMD分解更為精確,更能體現(xiàn)原來(lái)諧波信號(hào)的信息。

        3.3 算例3

        為了更好的說(shuō)明所提出的VMD分解方法的有效性,諧波源采用比較常見(jiàn)的三相橋式晶閘管的整流電路的實(shí)際信號(hào),并且將VMD的檢測(cè)結(jié)果與瞬時(shí)無(wú)功功率p-q法的檢測(cè)結(jié)果做比較。

        圖9 a相電流

        三相橋式晶閘管的整流電路觸發(fā)角α=00,電源為三相對(duì)稱(chēng)的并且幅值為220 V,頻率為50 Hz。采樣頻率為50 000 Hz,采樣點(diǎn)數(shù)為20 000個(gè)。圖9是所給電路中a相負(fù)載側(cè)電流ia的波形圖。

        利用瞬時(shí)無(wú)功功率p-q法所提取的基波電流ipq如圖10所示。

        對(duì)ia做VMD分解變換,得到的基波電流iV如圖11所示。

        圖10 基波分量ipq

        圖11 基波分量iV

        現(xiàn)在將兩種方法所求得的基波分量通過(guò)同一坐標(biāo)下進(jìn)行比較如圖12所示。圖中實(shí)線為瞬時(shí)無(wú)功功率p-q法所求得的基波分量,虛線為VMD所求得的基波分量。從圖中可看出,當(dāng)所求得的基波分量穩(wěn)定后兩種發(fā)放所得到的基波分量基本一致,并且VMD算法具有更快的收斂時(shí)間。

        圖12 VMD算法與p-q法檢測(cè)基波分量對(duì)比圖

        為進(jìn)一步檢驗(yàn)VMD方法的檢測(cè)效果,分別對(duì)這兩種方法所求得的基波ipq和iV做Hilbert變換,再利用平均值計(jì)算出兩種方法所檢測(cè)出的基波的幅值和頻率的估計(jì)值(為了消除邊界效應(yīng)的影響取中間的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算)。p-q法所求得結(jié)果的估計(jì)值為:頻率49.993 9 Hz,幅值為6.007 7;VMD法所求得結(jié)果的估計(jì)值為:頻率50.000 3 Hz,幅值5.996 0。通過(guò)數(shù)據(jù)的比較,相對(duì)頻率來(lái)說(shuō)VMD法比p-q法更為準(zhǔn)確。對(duì)于幅值,將ipq作為參考量,幅值的平均誤差為0.194 8 %。所以對(duì)于VMD方法所求得的基波分量無(wú)論是從圖直觀看還是實(shí)際數(shù)據(jù)都表明了是非常準(zhǔn)確的。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        首次提出基于VMD的諧波檢測(cè),通過(guò)算例仿真和瞬時(shí)無(wú)功功率p-q法對(duì)比實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)證明,該方法能準(zhǔn)確的檢驗(yàn)出電網(wǎng)中的諧波分量。與EMD算法相比,該算法能有效的抑制模態(tài)混疊現(xiàn)象,分解出的結(jié)果也不含虛假分量,對(duì)非穩(wěn)定信號(hào)也能進(jìn)行準(zhǔn)確的分解。VMD算法在進(jìn)行諧波檢測(cè)時(shí),無(wú)需用到低通濾波器,可很大程度上減少檢驗(yàn)誤差。本文提出的算法不僅能用在單線電路的諧波檢測(cè),也可以用在三相三線制和三相四線制電路中,而且該算法不需要電網(wǎng)電壓有無(wú)畸變這一條件。并且該算法不僅能檢驗(yàn)出諧波,并且能檢驗(yàn)出信號(hào)中的特定次諧波和間諧波,對(duì)分解出的IMF分量做Hilbert變換即可實(shí)現(xiàn),具有很高的推廣價(jià)值。

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