[发明专利]基于改进滑窗离散傅里叶变换的谐波检测方法、设备

说明书

本发明公开了一种基于改进滑窗离散傅里叶变换的谐波检测方法、设备，能够降低谐波检测的动态延时，以及降低运算的内存空间开销。该方法包括：接收以两相静止坐标系表示的第一信号，其中包括基波和特征次谐波；将所述第一信号输入仅能滤除所述特征次谐波的改进梳状滤波器，输出第二信号；将所述第二信号输入对应的特征谐波谐振器，输出第三信号。

技术领域

本发明涉及数字信号处理领域，特别是涉及一种基于改进滑窗离散傅里叶变换的谐波检测方法、设备。

背景技术

传统的谐波检测方法主要有：

一、基于瞬时无功理论的提取方法。基于瞬时无功理论的方法一般通过坐标变换，将负载电流变换到同步或静止坐标系下，此时，负载电流的基波分量变换为直流量，而谐波分量在显示为交流量，再通过低通滤波器(Low Pass Filter,LPF)分离基波分量和谐波分量。但该算法在分离基波和谐波时会有一定的取决于LPF性能的延时，且在动态过程中有功电流注入，从而对谐波检测及检测结果所应用的场合带来较大危害。

二、快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT)算法可以计算出奈奎斯特频率内所有频点的频谱，其计算速度也快于离散傅里叶变换(Discrete FourierTransform,DFT)提取所有频点频谱，但在只需要求出部分频点的频谱时，如在大多数电力应用中的50次以内特征谐波，DFT算法由于可以只计算需要的谐波频谱，因此其算法所需的时间更小，所需的数据内存量也相对较少。同时，具有采样率和变换点数选择更灵活、更好的实时性、更易控制、更简单的运算、更方便地在芯片中编程实现等优点。

三、滑窗离散傅里叶变换(Sliding Discrete Fourier Transform,SDFT)算法是DFT算法的优化，通过滑动迭代的方式，将DFT算法运算平均分布在每一个采样周期内，使计算量进一步下降，但SDFT算法也存在着动态过程需要一个基波周期延时的缺点。

如何解决SDFT算法的上述缺点，现有技术尚未给出相应的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于改进滑窗离散傅里叶变换的谐波检测方法、设备，为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种基于改进滑窗离散傅里叶变换的谐波检测方法，包括：

接收以两相静止坐标系表示的第一信号，其中包括基波和特征次谐波；

将所述第一信号输入仅能滤除所述特征次谐波的改进梳状滤波器，输出第二信号；

将所述第二信号输入对应的特征谐波谐振器，输出第三信号。

在一些可选的实施例中，所述特征次谐波，为非三次的奇次谐波。

在一些可选的实施例中，仅能滤除所述特征次谐波的改进梳状滤波器的响应函数为：

在一些可选的实施例中，所述接收以两相静止坐标系表示的第一信号之前，还包括：

接收以三相静止坐标系表示的输入信号；

将所述输入信号转换为以两相静止坐标系表示的第一信号。

在一些可选的实施例中，所述输出第三信号之后，还包括：

将所述第三信号转换为以三相静止坐标系表示的输出信号，输出所述输出信号。

在一些可选的实施例中，所述第一信号为数字信号。