本文選題：電力錄波 + 數(shù)據(jù)無損壓縮�。� 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大和智能電網(wǎng)的加速建設(shè)，使得電力系統(tǒng)故障變得日益復(fù)雜，同時(shí)造成需要實(shí)時(shí)記錄并存儲(chǔ)的電網(wǎng)數(shù)據(jù)量也越來越大。為滿足電力系統(tǒng)故障分析、穩(wěn)定性分析及電力系統(tǒng)安全等需求，電力錄波裝置應(yīng)運(yùn)而生。其主要用于實(shí)時(shí)采集并存儲(chǔ)電網(wǎng)數(shù)據(jù)，在電網(wǎng)發(fā)生異常時(shí)，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)分析以發(fā)現(xiàn)異常原因并實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的定位，然而，長時(shí)間記錄造成的海量數(shù)據(jù)不僅需要極大的存儲(chǔ)空間，并且也不利于在后期對(duì)數(shù)據(jù)的提取與分析。因此，本文為提高電網(wǎng)數(shù)據(jù)壓縮比設(shè)計(jì)了一種電網(wǎng)穩(wěn)態(tài)頻率跟蹤算法，并設(shè)計(jì)了一種以實(shí)現(xiàn)在線數(shù)據(jù)壓縮為目標(biāo)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。 首先，本文給出了電力錄波裝置的整體流程框圖，對(duì)裝置中各電路模塊的功能做了詳細(xì)的分析，并對(duì)各接口單元的通信速率及其對(duì)數(shù)據(jù)采樣的影響進(jìn)行了評(píng)估。進(jìn)而，根據(jù)電網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，，針對(duì)同步采樣和異步采樣得到的電網(wǎng)數(shù)據(jù)，在上位機(jī)上對(duì)比研究了Huffman編碼和LZW編算法對(duì)電網(wǎng)數(shù)據(jù)的無損壓縮比率。根據(jù)研究結(jié)果，進(jìn)一步采用壓縮效果較好的LZW算法在DSP平臺(tái)中對(duì)電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮測(cè)試，并對(duì)比了其對(duì)多組不同數(shù)據(jù)樣本的壓縮效果。為實(shí)現(xiàn)同步采樣以提高數(shù)據(jù)壓縮比，設(shè)計(jì)了一種電網(wǎng)穩(wěn)態(tài)頻率跟蹤算法。在此算法中，首先采用IIR組合濾波器從電網(wǎng)信號(hào)中提取基波信號(hào)，再采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對(duì)其進(jìn)行頻率跟蹤，以得到電網(wǎng)預(yù)估頻率完成同步采樣。在電網(wǎng)信號(hào)發(fā)生異常時(shí)，對(duì)比采用單相電網(wǎng)模型的卡爾曼濾波算法和本文設(shè)計(jì)的頻率跟蹤算法的頻率跟蹤效果。 論文最后將電網(wǎng)頻率跟蹤算法及LZW無損壓縮算法移植到錄波裝置的DSP中，對(duì)硬件平臺(tái)的數(shù)據(jù)獲取、壓縮及傳輸時(shí)間進(jìn)行測(cè)試，通過精確的數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)性分析，配合FPGA數(shù)據(jù)獲取及USB數(shù)據(jù)上傳，綜合評(píng)估了本文方法在DSP中進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的效果。
[Abstract]:With the expansion of power network scale and the accelerated construction of smart grid, the fault of power system becomes more and more complex, at the same time, the amount of power network data that needs to be recorded and stored in real time is more and more large. In order to meet the needs of power system fault analysis, stability analysis and power system safety, the power recording device emerged as the times require. It is mainly used to collect and store power network data in real time. In the event of power grid anomalies, we analyze these data to find the causes of the anomalies and realize the fault location. However, The large amount of data caused by long time records not only requires a lot of storage space, but also is not conducive to the extraction and analysis of the data in the later stage. Therefore, in order to improve the power network data compression ratio, a steady frequency tracking algorithm is designed, and a data processing system is designed to achieve on-line data compression. Firstly, the whole flow chart of the power recording device is given, the function of each circuit module in the device is analyzed in detail, and the communication rate of each interface unit and its influence on the data sampling are evaluated. Furthermore, according to the characteristics of power network data, the lossless compression ratio of Huffman coding and LZW coding algorithm to power network data is compared on the upper computer for synchronous sampling and asynchronous sampling. According to the research results, the LZW algorithm with good compression effect is further used to compress the power network data on the DSP platform, and the compression effect of the LZW algorithm on many different sets of data samples is compared. In order to realize synchronous sampling to improve data compression ratio, a steady frequency tracking algorithm is designed. In this algorithm, the IIR filter is used to extract the fundamental signal from the power system signal firstly, and then the extended Kalman filter algorithm is used to track the frequency to get the estimated frequency of the power network to complete the synchronous sampling. When the signal of the power network is abnormal, the effect of the Kalman filtering algorithm based on single-phase power network model and the frequency tracking algorithm designed in this paper is compared. Finally, the frequency tracking algorithm and the LZW lossless compression algorithm are transplanted to the DSP of the recording device. The data acquisition, compression and transmission time of the hardware platform are tested, and the real-time analysis of the accurate data flow is carried out. With the help of FPGA data acquisition and USB data upload, the effect of data processing in DSP is evaluated synthetically.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TM712

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本文編號(hào)：1985652