電網(wǎng)諧波的產(chǎn)生及其檢測(cè)方法分析

ip-iq法以計(jì)算瞬時(shí)有功電流ip和瞬時(shí)無(wú)功電流iq為出發(fā)點(diǎn)，設(shè)三相電路中各相電壓和電流的瞬時(shí)值分別為ea，eb，ec和ia，ib，ic，先將三相坐標(biāo)電流轉(zhuǎn)換到兩相坐標(biāo)iα，iβ，然后根據(jù)定義式：

計(jì)算出瞬時(shí)有功電流ip和無(wú)功電流iq，再經(jīng)過(guò)低通濾波器得到ip，iq的直流分量，進(jìn)而可以計(jì)算出三相基波電流，最后將基波分量與被檢測(cè)電流相減即得到相應(yīng)的諧波電流iah，ibh，ich。定義式中用到的sinωt，cosωt是與相電壓ea同相位的正余弦信號(hào)，由圖中鎖相環(huán)和信號(hào)發(fā)生電路得到。
此外，另一種改進(jìn)的基于同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)變換的d-q法也可以在電網(wǎng)電壓不對(duì)稱(chēng)、波形畸變的情況下精確地檢測(cè)出諧波電流?；谒矔r(shí)無(wú)功功率理論的檢測(cè)方法原理簡(jiǎn)單，動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度快，延時(shí)小，具有較好的實(shí)時(shí)性，既能檢測(cè)諧波又能補(bǔ)償無(wú)功功率。而且，在此基礎(chǔ)上又提出了廣義的瞬時(shí)無(wú)功功率理論并進(jìn)人工程應(yīng)用。目前，基于瞬時(shí)無(wú)功功率理論的檢測(cè)方法已成為總諧波實(shí)時(shí)檢測(cè)的主要方法，也是有源電力濾波器中應(yīng)用最廣的一種諧波檢測(cè)方法。
3．3 基于小波變換的檢測(cè)方法
作為調(diào)和分析的工作結(jié)晶，小波分析正成為近年來(lái)研究的熱門(mén)領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理、語(yǔ)音識(shí)別與合成、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)械故障診斷與監(jiān)控等科技領(lǐng)域，它可以用來(lái)替換傳統(tǒng)使用傅里葉分析的地方，在時(shí)域和頻域同時(shí)具有良好的局部化性質(zhì)，克服了傅里葉變換在非穩(wěn)態(tài)信號(hào)分析方面的缺點(diǎn)，尤其適合突變信號(hào)的分析與處理。由于小波分析能計(jì)算出某一特定時(shí)間的頻率分布并把各種不同頻率組成的頻譜信號(hào)分解為不同頻率的信號(hào)塊，因此可以通過(guò)小波變換來(lái)較準(zhǔn)確地求出基波電流，最終得到諧波分量。當(dāng)前小波分析在諧波檢測(cè)中的應(yīng)用研究成果主要有：
(1)基于小波變換的多分辨分析。把信號(hào)分解成不同的頻率塊，低頻段上的結(jié)果看成基波分量，高頻段為各次諧波，利用軟件檢測(cè)、跟蹤諧波變化。
(2)將小波變換和最小二乘法相結(jié)合來(lái)代替基于卡爾曼濾波的時(shí)變諧波跟蹤方法，它將各次諧波的時(shí)變幅值投影到正交小波基張成的子空間，然后利用最小二乘法估計(jì)其小波系數(shù)，將時(shí)變諧波的幅值估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)換成常系數(shù)估計(jì)問(wèn)題，以達(dá)到較快的跟蹤速度。
(3)利用小波變換的小波包具有將頻率空間進(jìn)一步細(xì)分的特性，以及電力系統(tǒng)中產(chǎn)生的高次諧波投影到不同的尺度上，會(huì)明顯地表現(xiàn)出高頻、奇異高次諧波信號(hào)的特性進(jìn)行諧波分析。
(4)通過(guò)對(duì)含有諧波信號(hào)進(jìn)行正交小波分解，分析原信號(hào)的各個(gè)尺度的分解結(jié)果，達(dá)到檢測(cè)各種諧波分量的目的，從而具有快速的跟蹤速度。
小波變換的理論和應(yīng)用研究時(shí)間還不長(zhǎng)，在諧波測(cè)量方面仍然存在著諸多不完善的地方，在實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)中的應(yīng)用尚有待進(jìn)一步研究。
3．4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)自從面世后發(fā)展非常迅速，并且隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用也日益深入，如負(fù)荷預(yù)測(cè)、優(yōu)化調(diào)度、諧波檢測(cè)與預(yù)測(cè)等，并在工程應(yīng)用上取得一些較好成效?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法主要涉及模型的構(gòu)建、樣本的確定和算法的選擇，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)諧波和無(wú)功電流的檢測(cè)對(duì)周期性及非周期性電流都具有良好的快速跟蹤能力，對(duì)高頻隨機(jī)干擾也有較好的識(shí)別能力。
和傅里葉變換、小波變換相比，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法對(duì)數(shù)據(jù)流長(zhǎng)度的敏感性較低，而檢測(cè)精度較高，對(duì)各次諧波的檢測(cè)精度一般不低于這兩種變換，能得到較滿(mǎn)意結(jié)果。另外，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法實(shí)時(shí)性強(qiáng)，可以同時(shí)實(shí)時(shí)檢測(cè)任意整數(shù)次諧波；而且可以使用隨機(jī)模型的處理方法對(duì)信號(hào)源中的非有效成份當(dāng)作噪聲處理,克服噪聲等非有效成份的影響，抗干擾性好。
以上幾種主要的諧波檢測(cè)方法中，基于瞬時(shí)無(wú)功功率理論的檢測(cè)方法即能檢測(cè)諧波又能檢測(cè)無(wú)功功率，而且在電網(wǎng)電壓對(duì)稱(chēng)沒(méi)有畸變時(shí)，檢測(cè)基波正序無(wú)功分量、不對(duì)稱(chēng)分量及高次諧波分量的實(shí)現(xiàn)電路簡(jiǎn)單，實(shí)時(shí)性好，廣泛用于有源電力濾波器中的諧波檢測(cè)，但這種方法是基于三相電路提出來(lái)的，不適用于單相電路。小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的諧波檢測(cè)方法，研究和應(yīng)用時(shí)間都很短，在實(shí)現(xiàn)的技術(shù)方面還需要不斷完善，如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造和樣本訓(xùn)練上還沒(méi)有找到規(guī)范通用的方法，但這并不阻礙它們的發(fā)展?jié)摿?，而且可以將小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來(lái)對(duì)諧波進(jìn)行分析，隨著研究的深入開(kāi)展，這些新型的諧波檢測(cè)方法也將會(huì)得到廣泛的實(shí)際應(yīng)用。

4 結(jié) 語(yǔ)
隨著電力系統(tǒng)的復(fù)雜化以及對(duì)電能質(zhì)量要求的日益提高，對(duì)諧波問(wèn)題的研究也必將不斷深入，尋找到更為有效可行的諧波檢測(cè)方法及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)則成為諧波治理的關(guān)鍵，而隨著可編程邏輯器件、微處理器、DSP等器件的發(fā)展和廣泛應(yīng)用，也為小波變換、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新型諧波檢測(cè)方法的工程應(yīng)用研究帶來(lái)契機(jī)，相信電網(wǎng)諧波檢測(cè)技術(shù)也將不斷完善，逐步實(shí)現(xiàn)高速度、高精度、智能化，為諧波分析提供實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，提高供電質(zhì)量。