一種牽引變電所供電臂的諧波電流檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種牽引變電所供電臂的諧波電流檢測方法，屬于牽引供電系統(tǒng)的諧 波電流檢測技術領域。
【背景技術】
[0002] 在電氣化鐵道牽引供電系統(tǒng)中，由于電力機車具有輸出功率大、速度及負載狀 況變化頻繁的特點，導致牽引電網(wǎng)功率因數(shù)低、諧波含量高、負序電流大，這不但產生了 電能損耗，而且對公共電網(wǎng)及鐵路沿線設備帶來了嚴重的危害。作為一種有效地電能 質量控制裝置，有源電能質量調節(jié)器（APQC)得到了廣泛的關注，其工作原理為：通過對 牽引供電系統(tǒng)諧波電流的實時檢測，控制逆變器產生一個大小相等、方向反相的諧波電 流并注入到牽引供電系統(tǒng)中，從而實現(xiàn)牽引供電系統(tǒng)諧波污染的抑制。APQC諧波抑制 性能的好壞主要依賴于諧波電流檢測的實時性和精確性，因此諧波電流檢測方法至關 重要。目前，研究人員提出了多種方法來檢測諧波電流。在眾多諧波電流檢測方法中， Fryze-Buchholz-Dpenbrock(FBD)法由于其結構簡單、實時性好，且不限于三相系統(tǒng)，得到 了廣泛的應用。
[0003] FBD法根據(jù)負載電流與參考電壓獲取等效電導，從等效電導中分離出與基波有功 電流相關的線性等效電導，計算獲取基波有功電流，從負載電流中消去基波有功電流即得 到廣義諧波電流。
[0004] 傳統(tǒng)的FBD法見參考文獻"電氣化鐵路中諧波、無功、負序電流的實時檢測方 法"（孫卓，姜新建，朱東起，電力系統(tǒng)自動化，2003, 27 (15) : 53-57.)。該方法將FBD法 應用于牽引供電系統(tǒng)中，并驗證了其可行性。然而，傳統(tǒng)的FBD法檢測效果與低通濾波器 (LPF)的性能有很大關系。低通濾波器較小的截止頻率能夠獲得很好地穩(wěn)態(tài)檢測精度，但其 動態(tài)響應速度較慢；較大的截止頻率能夠獲得較快的動態(tài)響應速度，但其穩(wěn)態(tài)檢測精度就 會變差。因此，傳統(tǒng)的FBD法在電流檢測過程中存在動態(tài)響應速度和穩(wěn)態(tài)檢測精度之間的 固有矛盾。
【發(fā)明內容】
[0005] 本發(fā)明的發(fā)明目的就是提供一種牽引變電所供電臂的諧波電流檢測方法，該方法 具有檢測精度高、動態(tài)響應速度快的特點。
[0006] 本發(fā)明實現(xiàn)其發(fā)明目的所采用的技術方案是，一種牽引變電所供電臂的諧波電流 檢測方法，其步驟如下：
[0007] A、信號采樣
[0008] 對牽引變電所上、下行供電臂上的負載電流進行采樣分別得到當前時刻n的上、 下行供電臂的負載電流離散值ia(n)、％(!〇;通過鎖相環(huán)處理獲得與牽引變電所上、下行 供電臂實際電壓同相位的、當前時刻n的上、下行供電臂的參考電壓離散值ua (n)、U{! (n); 其中下標a、0分別為上、下行供電臂的標號；
[0009] B、計算等效電導
[0010] 根據(jù)當前時刻n的上、下行供電臂的負載電流離散值ia (n)、％ (n)和參考電壓離 散值ua (n)、up (n)，計算當前時刻n牽引變電所供電臂的等效電導Gp(n)，
[0011] Gp(n) =ia (n)ua (n)+ip (n)up (n)
[0012] C、獲取線性等效電導
[0013] 將電流值為1的直流信號作為參考輸入信號，通過最小均方算法的自適應濾波器 得到線性等效電導G(n)，G(n) =w(n) *1，其中，w(n)為自適應濾波器在當前時刻n的權系 數(shù)，其初始值為零；
[0014] D、計算基波有功電流
[0015] 根據(jù)步驟C1中獲取的線性等效電導G(n)，計算當前時刻n的牽引變電所上、下行 供電臂上的基波有功電流ipla (n)，iplp (n)，
[0016]ipia(n) =G(n)ua (n)
[0017]ipip(n) =G(n)up (n)
[0018] E、獲取諧波電流
[0019] 將步驟A中獲取的牽引變電所上、下行供電臂上的負載電流ia(n)、i^n)分別 減去基波有功電流ipla (n)，iplf!(n)，得到牽引變電所上、下行供電臂上的廣義諧波電流 ica (n)、icP (n)，
[0020] ica (n) =ia (n)-ipla (n)
[0021] icP (n) =ip (n)-ipl{! (n)
[0022] F、自適應濾波器權系數(shù)更新
[0023]FI、計算自適應濾波器的殘差信號
[0024] 將步驟B中獲取的當前時刻n牽引變電所供電臂的等效電導G>)減去C1步的線 性等效電導G(n)，得到自適應濾波器的當前時刻n的殘差信號e(n)，e(n) =Gp(n)-G(n);
[0025] F2、計算自適應濾波器的步長因子
[0026] 對殘差信號e(n)用牽引變電所供電臂等效電導Gp(n)的絕對值進行歸一化處理， 得到當前時刻n的歸一化殘差信號s (n)，s (n)=e (n)/ |Gp (n)|;
[0027] 迭代計算出當前時刻n的歸一化殘差信號s(n)與前一時刻n-1的歸一化殘差信 號s (n-1)的自相關估計p (n)，
[0028] p (n) = 0 p (n-1) + (1-0 ) s (n) s (n-1)
[0029] 其中，P為自相關估計遺忘因子，其取值范圍為0.800~0.999 ;p(n)的初始值為 〇 ;
[0030]根據(jù)自相關估計p (n)的平方p2 (n)，迭代計算出自適應濾波器在當前時刻n的步 長因子y(n)，
[0031] y (n) = a y (n-l) + yp2(n)
[0032] 其中，a為步長遺忘因子，其取值范圍為0.800~0.999 ;y為步長調整參數(shù)，其 取值范圍為〇? 001~〇? 050;y(n)的初始值為0;
[0033] F3、步長因子的修正
[0034]對自適應濾波器在當前時刻n的步長因子y (n)進行修正，得到修正后的步長因 子，，(/?)，
[0035]
[0036] 其中，ynax為步長因子y(n)的上限值，其取值范圍為0. 1~1，y_為步長因子 y(n)的下限值，其取值范圍為0? 001~0? 010;
[0037] F4、自適應濾波器權系數(shù)更新
[0038] 計算下一時刻n+1的自適應濾波器的權系數(shù)w(n+1)，
[0039] vr(/? +1} =win)+/Li{n)e{n)
[0040] G、令n=n+l，重復A至F步的操作，即可實時檢測出牽引變電所上、下行供電臂 上的廣義諧波電流。
[0041] 與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：
[0042] 本發(fā)明采用自適應濾波器來替代傳統(tǒng)FBD法原有的低通濾波器，通過采用變步長 的最小均方（LMS)算法控制的自適應濾波器，根據(jù)誤差信號的自相關估計調整LMS算法步 長大小，在動態(tài)響應階段，誤差信號較大，根據(jù)變步長算法將產生較大的步長因子，加快了 檢測方法的動態(tài)響應速度；在穩(wěn)態(tài)響應階段，誤差信號較小，根據(jù)變步長算法將產生較小的 步長因子，提高了穩(wěn)態(tài)檢測精度。因此，本發(fā)明克服了傳統(tǒng)的FBD法在電流檢測過程中存在 的動態(tài)響應速度和穩(wěn)態(tài)檢測精度之間的固有矛盾，能夠同時獲得較快的動態(tài)響應速度和較 高的穩(wěn)態(tài)檢測精度，表現(xiàn)出了比傳統(tǒng)的FBD法更好的檢測效果。
[0043] 下面結合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明進行詳細說明。
【附圖說明】
[0044] 圖1是仿真實驗中的負載電流波形。
[0045] 圖2是傳統(tǒng)FBD法在低通濾波器截止頻率f= 20Hz時檢測出的基波有功電流。
[0046] 圖3是傳統(tǒng)FBD法在低通濾波器截止頻率f= 80Hz時檢測出的基波有功電流。
[0047]圖4是本發(fā)明檢測出的基波有功電流。
【具體實施方式】
[0048] 本發(fā)明的一種【具體實施方式】是：一種牽引變電所供電臂的諧波電流檢測方法，其 步驟如下：
[0049] A、信號采樣
[0050] 對牽引變電所上、下行供電臂上的負載電流進行采樣分別得到當前時刻n的上、 下行供電臂的負載電流離散值ia(n)、％(!〇;通過鎖相環(huán)處理獲得與牽引變電所上、下行 供電臂實際電壓同相位的、當前時刻n的上、下行供電臂的參考電壓離散值ua (n)、U{! (n); 其中下標a、0分別為上、下行供電臂的標號；
[0051] B、計算等效電導
[0052]根據(jù)當前時刻n的上、下行供電臂的負載電流離散值ia (n)、ip (n)和參考電壓離 散值ua (n)、up (n)，計算當前時刻n牽引變電所供電臂的等效電導Gp(n)，
[0053]Gp(n) =ia (n)ua (n)+ip (n)up (n)
[0054] C、獲取線性等效電導
[0055] 將電流值為1的直流信號作為參考輸入信號，通過最小均方算法的自適應濾波器 得到線性等效電導G(n)，G(n) =w(n) *1，其中，w(n)為自適應濾波器在當前時刻n的權系 數(shù)，其初始值為零；
[0056] D、計算基波有功電流
[0057] 根據(jù)步驟C1中獲取的線性等效電導G(n)，計算當前時刻n的牽引變電所上、下行 供電臂上的基波有功電流ipla (n)，iplp (n)，
[0058]ipia(n) =G(n)ua (n)
[0059]ipip(n) =G(n)u