[发明专利]一种非平衡电力系统的自适应频率估计方法

说明书

本发明公开了一种非平衡电力系统的自适应频率估计方法。首先，采用非圆信号表示非平衡电力系统的三相电压信号；然后，采用改进的修正协方差算法、Pisarenko谐波分解算法或者改进的Pisarenko谐波分解算法，结合最小二乘递推，对非圆信号进行自适应频率估计。本发明能够抑制噪声与谐波的干扰得到精确的频率估计，并且自适应地追踪频率变化。

技术领域

本发明属于信号处理技术领域，特别涉及了一种非平衡电力系统的自适应频率估计方法。

背景技术

基于特高压跨区输电网络的“智能电网”正在如火如荼地发展，电网关系着国家经济命脉。频率是考察电力质量的一个重要因素。为使电源和负载动态平衡，频率只能在一个很小的范围内波动。保持好标称频率是维持电网稳定和保障电器设备正常运行的先决条件，因此必须要精确测量出供电频率。

为了解决这些问题，很多学者都在研究如何又快又准地估计频率。表征频率估计精度的是均方误差，最理想的是克拉美罗下界。为了接近克拉美罗下界，1974年Rife和Boorstyn提出了最大似然估计器来估计单频信号的频率。接下来的许多年，由单频信号拓展到了加噪声的谐波信号，电力系统中频率估计的相关算法有过零法、锁相环、基于最小二乘的自适应滤波器、牛顿递归估计、扩展综合卡尔曼滤波(ECKF)、自适应陷波滤波器、检波法、特征值法、傅里叶变换、小波变换和希尔伯特黄变换，但是大部分方法计算量过高而难以使用。而修正协方差算法(Modified Covariance，MC)、Pisarenko谐波分解算法(Pisarenko harmonic decomposition，PHD)、改进的Pisarenko谐波分解算法(ReformedPisarenko harmonic decomposition，RPHD)计算复杂度低，可用于三相电频率实时估计。

1973年，V.Pisarenko提出了一种线性预测性质推导出的谐波检索法即PHD法，主要利用样点1与2延迟的自相关。1996年，D.Tufts提出了基于prony方法的一种简单有效的频率估计即MC法。2008年，H.SO改进了PHD法。2010年，Rim等则利用高阶自相关来估计实值单频信号的频率。后续学者也有根据不同的自相关延迟种类来进一步修正PHD法。然而这些基于时域信号采样点的自相关函数方法大多只能估计单频信号，并且存在频率模糊现象。

非圆信号是椭圆协方差即伪协方差不为零的信号，例如幅度调制AM、幅移键控ASK、二进制相移键控BPSK和多进制幅度键控MASK等。这些非圆信号广泛地应用于通信、雷达和生物医学中。区分圆和非圆信号的是统计特性是否具有旋转不变性质，统计特性指的是概率论中的概率密度函数、矩阵或累积量，其不具有旋转不变性质的是非圆信号。

发明内容

为了解决上述背景技术提出的技术问题，本发明旨在提供一种非平衡电力系统的自适应频率估计方法，通过MC、PHD和RPHD三种算法实现非圆信号频率的自适应精确跟踪。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：

一种非平衡电力系统的自适应频率估计方法，包括以下步骤：

(1)采用非圆信号表示非平衡电力系统的三相电压信号；

(2)采用改进的修正协方差算法、Pisarenko谐波分解算法或者改进的Pisarenko谐波分解算法，结合最小二乘递推，对步骤(1)中的非圆信号进行自适应频率估计。

进一步地，在步骤(1)中，所述非圆信号如下：

上式中，v(n)为非平衡电力系统的三相电压信号的非圆信号，n表示第n个采样点，ω₀为未知信号的频率，φ为未知信号的相位，j为虚数单位，V_a、V_b和V_c是各相电压的幅度；