运用因散经验模式分解算法的谐波检测新方法

摘要：

为了满足有源电力滤波器(APF)实时、快速地跟踪检测电力系统谐波电流的要求,提出基于因散经验模式分解算法的谐波电流检测法.该方法将电流信号分解成内在模式函数(IMF)形式,在筛分过程中添加高斯白噪声频谱,为IMF解析过程的时域分布设定一致的参考结构,并运用端点效应处理策略确定边界极值点.设计了运用新算法的电流跟踪检测器,并进行了仿真试验.结果表明:该方法不仅在筛分时去除了模式混叠,而且硬件配置简单,检测基波幅值与期望幅值之误差仅为1.08%,可以较精确地分解出电流信号的基波和谐波分量;该方法跟踪检测非平稳信号的延时仅为6 μs,信号的谐波分析实时性比传统的谐波检测法优越,因而该法可用于APF的电流跟踪控制电路和其他的谐波电流检测器.

关键词：电力系统、有源电力滤波器、EEMD算法、谐波电流检测法、内在模式函数

所属期刊栏目：31

分类号：TM835.4(高电压技术)

资助基金：国家"863"计划项目2006AA10Z258

在线出版日期：2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：687-690,715