發(fā)布時(shí)間：2019-07-20 13:05

【摘要】：為準(zhǔn)確檢測和分離電力系統(tǒng)中日益嚴(yán)重的諧波污染,提出基于稀疏盲分離的諧波分析方法。首先利用延遲采樣構(gòu)建兩路觀測信號(hào),建立電能質(zhì)量諧波盲源分離的數(shù)學(xué)模型。然后對(duì)兩路觀測信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換,采用基于點(diǎn)密度的弧滅圓聚類方法,對(duì)頻域散點(diǎn)圖上樣本點(diǎn)進(jìn)行聚類以估計(jì)混合矩陣。最后通過求解最小L1范數(shù)方法分離各次諧波分量。對(duì)仿真信號(hào)和實(shí)際地鐵電力信號(hào)的測試結(jié)果表明,所提方法能準(zhǔn)確分離各次諧波的同時(shí),在計(jì)算效率和分離含有量低的高次諧波方面優(yōu)勢(shì)明顯。
[Abstract]:In order to detect and separate the increasingly serious harmonic pollution in power system accurately, a harmonic analysis method based on sparse blind separation is proposed. Firstly, two observation signals are constructed by delayed sampling, and the mathematical model of blind source separation of power quality harmonics is established. Then, the short-time Fourier transform of the two observation signals is carried out, and the arc out circle clustering method based on point density is used to cluster the sample points on the scattered point diagram in frequency domain to estimate the mixed matrix. Finally, the harmonic components are separated by solving the minimum L 1 norm method. The test results of the simulation signal and the actual subway power signal show that the proposed method can accurately separate the harmonics, and has obvious advantages in calculating efficiency and separating the high order harmonics with low content.
【作者單位】： 中原工學(xué)院信息商務(wù)學(xué)院;武漢科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61174106) 河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(15B510017)~~
【分類號(hào)】：TM711

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本文編號(hào)：2516749