电力谐波智能检测系统设计

电力谐波智能检测系统设计殷昌华危韧勇穆帅李志勇（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙410075）摘要：该文研究设计了一套电力谐波检测系统。该系统采用基于单个人工神经元的自适应电力谐波检测方法，利用掌上电脑对谐波数据进行处理，集电力谐波的检测、显示、分析、预测和报警等功能于一体，实现了对谐波的实时、连续的检测。应用表明，该系统能够有效的检测设定的各次电力谐波，具有良好的应用前景。关键词：自适应谐波检测数字信号处理器便携式掌上电脑DesignofaportableandintellectualizedsystemforharmonicsdetectorYINChanghua，WEIRenyong，MUShuai，LIZhiyongAbstract：Inthispaper,asetofharmonics­detectorisresearchedanddesigned.Asasystem,itappliesanartificialneuralcelltorealizetheself­adaptiveharmonicsdetection.AnditusesthePDAtodealwiththeharmonicsdata.Thesystemconsistsofharmonicsdetect,display,analysis,forecastandalarm.Thereby,itcansatisfytherequirementforcontinuousandreal­timeharmonicsmonitor.Theapplicationhasprovedthatthissystemcandetectthespecificallyharmonics,soitwillhaveagoodapplication.Keywords：self­adaptiveharmonicsdetectiondigitalsignalprocessorportablePDA0引言随着各种电力电子装置和非线性负荷的大量应用，电力系统的谐波污染日益严重，给电力系统的安全经济运行带来了极大的危害[1]。因此，对电力系统中的谐波含量进行实时检测，掌握电力系统的谐波状况，对于电力系统的安全运行非常必要。为了实时准确地检测电力谐波、分析谐波数据、显示谐波含量，并在谐波超限时报警,本文研究设计了便携式的电力谐波智能检测系统。1系统原理采用基于单个人工神经元的自适应电力谐波检测方法[2],利用数字信号处理器(DSP)完成电力谐波检测的功能。通过掌上电脑（PDA）和DSP通信接收所检测到的谐波数据,利用在掌上电脑开发的谐波分析软件，对所接收到的谐波数据加以综合处理,从而实现集电力谐波的实时检测、显示、分析和报警等功能于一体的便携式电力谐波智能检测系统。基金项目：湖南省自然科学基金资助项目[00JJY2056]作者简介：殷昌华（1978－）男，硕士研究生，从事电力电子与电力传动的研究。2系统软件和硬件结构便携式电力谐波智能检测系统的软件结构和硬件结构分别如图1和图2所示,从硬件上大致可分成数据采集模块、谐波检测模块、综合分析显示和报警模块3个主要部分。开始数据采集谐波检测谐波分析参数设定结束数据管理超限报警谐波显示数据文件查询和统计数据通信图1系统软件结构框图2.1数据采集模块数据采集模块利用高精度的电流传感器DHCT采集负载电流iL,采集到的信号经过放大调理后,输出为满足DSP要求的模拟电压信号S,用来分离出谐波电流。利用高精度的电压传感器DHPT采集负载电压uL,采集到的信号经放大调理送入锁相控制电路,产生一个与电源电压同步的信号INT供DSP中断,用来跟踪电压频率的变化。电网电压及电流锁相环电压传感器电流传感器DSP器件（带A/D转换）PDA带彩色显示屏数据采集模块谐波检测模块综合分析显示模块中断信号供检测图2系统硬件结构框图2.2谐波检测模块[4]模拟电压信号S经A/D转换后成为满足DSP要求的离散输入信号。采用基于单个人工神经元的自适应电力谐波检测方法,利用DSP来完成电力谐波的检测。其间利用中断信号INT来调整计算步长,以跟踪电压频率的变化。2.3综合分析、显示和报警模块谐波检测完成后,通过掌上电脑（PDA）[5]和DSP通信,接收所检测到的谐波数据。利用eMbeddedVisualC＋＋（evc）开发出基于PDA的综合谐波数据分析、显示和报警模块，对所接收到的谐波数据加以综合处理,实现电力谐波的显示、分析、报警和数据管理等功能。3系统功能便携式的电力谐波检测系统具有如下的主要功能：(1)检测参数设定通过交互式操作，可以在PDA上设定所要检测的电压等级、谐波次数、超限标准以及数据存盘间隔等参数。(2)谐波电流的检测、分析和显示能够实时准确的检测谐波电流、计算基波有功功率、基波无功功率、各次谐波含有率、总谐波电流含量、谐波电流总畸变率等重要的电网运行参数，并通过二维波形图、棒状图和数据表格等多种形式来显示检测分析的结果。(3)数据存储和备份在设定的数据存盘间隔内存储电网的运行参数，并可以对其进行备份和清理。（4）查询和统计可以按不同方式对数据库内的数据进行查询，得到系统的运行、增容和升级情况；并能够把PDA中存储的数据转存到PC机中，实现对历史数据的保存，并能够统计电网的运行参数，分析各个参数的变化趋势。4系统关键技术4.1基于单个人工神经元的自适应电力谐波检测方法[2]谐波检测方法是谐波检测系统的核心技术,只有把谐波电流实时准确地检测出来,才能够对它进行有效的处理。作者所在的研究所一直致力于谐波检测方法的研究，提出一种完整的基于单个人工神经元的自适应电力谐波检测方法,其原理如图3所示。图中,iL为非线性负载的周期非正弦电流。iL=i+iKsinwtcoswtSin(nwt)Cos(nwt)w1sw1cwnswncy(t)误差e(t)+-Z(t)图3谐波检测原理4.1.1单个人工神经元的学习算法首先介绍一下单个神经元的学习算法，由图3可知单个神经元模型是一个多输入单输出的处理元件。输入矢量（1）]cos,.....cos,[sin)(tntttX神经元净输入（2）11)()()()(niiittxtts式中，为连接权值；为神经元阈值。i神经元输出（3）)]([)(tsfty式中，f（x）为激活函数。可由参考输入线性组合而成，故f)(ty（x）选线性函数，即f（x）＝x。所构成的用于自适应谐波电流检测的神经元模型为（4）11)()()()(niiittxtty神经元学习采用最小均方（LMS）算法[3]，用误差来调节连接权值，其公式)(te为（5）)]1()([)()()()1(tttxtettiiiii（6）)]1()([)()()()1(tttxtetti式中，为学习率。取值太)10(大会影响稳定，太小会使收敛速度过慢。最后一项为惯性项，加上它可以使取值大一些，加快学习收敛速度。)10(经过若干次迭代，逐渐趋向于)]([2teE最小值，权值逼近最佳值，人工神经元网络自适应谐波检测电路完成无功及谐波的检测。该学习算法的第i支路见图4。＋＋＋＋＋－1Z1Z)(txi)(te)1(ti图4学习算法的第i支路电路图4.1.2单个人工神经元的自适应电力谐波检测方法的功能该方法能够对奇次、偶次、特定次、总谐波以及相位进行实时准确的动态检测。假设实际系统中需要检测的最高次谐波是n次。(1)检测总谐波电流只取和作为参考输入。人tsintcos工神经元学习完成之后，系统的输出z(t)即为总谐波电流。(2)检测奇次谐波电流取、以及、tsintcostk)12sin(（，k为正整tk)12cos(nk123数）等作为参考输入。人工神经元学习完成之后(7)tkwtkwtickskk)12cos()12sin()()12()12(12就是对应的奇次谐波电流的值。(3)检测偶次谐波电流取、以及、tsintcostk2sin（，k为正整数）等作tk2cosnk22为参考输入。人工神经元学习完成之后(8)tkwtkwtikcksk2cos2sin)(222就是对应的偶次谐波电流的值。(4)检测特定次谐波和相位取、以及、tsintcostksin（且为正整数）等作为参tkcos],2[nk考输入。人工神经元学习完成之后(9)tkwtkwtikckskcossin)(就是对应的k次谐波的值；kskcww/就是k次谐波相角的正切值。基于单个人工神经元的自适应电流谐波检测方法，可用于单相电路、三相平衡系统以及三相不平衡系统，能够实时准确地检测奇次、偶次、特定次以及总谐波的含量，负载电流发生突变时也能够快速跟踪检测，自适应能力强并具有较高的精度。4.2电流谐波智能检测的实现TMS320F240数字信号处理器具有高速的运算能力、强大的外设功能和较高的性价比,因此用它来实现基于单个人工神经元的自适应电力谐波智能检测算法。实现步骤如下所示：(1)初始化权值w误差e和计算步长T。(2)不断读入神经元输入矢量X(nT)和经A/D转换的负载电流iL(nT),利用LMS算法调整权值使之逼近最优值,然后n值加1。(3)一个工频周期时,电压同步中断到来。向PDA传送检测到的谐波数据,根据通用定时器的计数值来调整计算步长,n复位为0,转至步骤2继续运行。(4)循环执行2～3步操作,不断检测和传输谐波数据,直至收到用户的结束命令。4.3电力谐波综合分析、显示及报警的实现本文所设计的便携式电力谐波智能检测系统，以掌上电脑作为数据处理的平台，以基于掌上电脑的evc开发环境作为开发平台，实现了电力谐波的综合分析、显示及报警。首先由PDA的串行通信程序配置好PDA的通信端口，读出由DSP发送到串口缓冲区的谐波数据；然后利用接到的谐波数据，计算n次谐波有效值、n次谐波相角、基波有功功率、基波无功功率、n次谐波含有率、谐波含量、谐波总畸变率等各项电网参数；谐波数据分析完成以后，根据数据的特性分别采用表格、二维波形图、棒状图等多种形式对其进行显示；在设定的数据存盘间隔内，利用数据库来存储各项电网参数，需要时从数据库中查询历史数据并显示；谐波超限时，在显示界面上以醒目的方式来显示报警信号。5结束语本文所设计的系统采用基于单个人工神经元的自适应电力谐波检测方法，响应速度快、检测精度高、自适应能力强；谐波智能检测由TMS320F240DSP芯片实现，运算速度快、结构紧凑、功耗低（适宜用电池供电）、可靠性高；通过PDA的交互式操作，可以在线改变参数，可对指定次数的谐波进行检测、分析和处理；所选用的DSP芯片和PDA都是功耗较低的设备，因此整个系统的功耗非常低，适合用电池供电，使得系统在使用时灵活方便。因此该系统可广泛的应用于对具有非线性用电设备的电力系统谐波的检测，具有良好的推广价值。参考文献：[1]王兆安，杨君，刘进军.谐波抑制和无功功率补偿[M].北京：机械工业出版社，1998[2]危韧勇，李志勇.基于人工神经元网络的电力系统谐波测量方法[J].电网技术，1999，23（12）：20～23[3]王群，吴宁，王兆安.一种基于人工神经网络的电力谐波测量方法[J].电力系统自动化，1998，22（11）：35～39[4]涂春鸣，罗安.电网谐波分析与治理一体化系统的研制[J].计算机测量与控制，2004，12（7）：632～634[5]吕春盛，吕国雄.基于PDA设计的电力数据采集器[J].广东技术师范学院学报，2003，4：35～37