1電壓驟降數(shù)學模型的建立

在暫態(tài)電能質量問題中,采用小波變換對故障起始點和恢復點進行定位,以電壓驟降問題為例,用C語言編寫小波變換程序。

由于小波變換算法復雜,又沒有庫函數(shù)可供調用,導致所編寫的程序運行效率低下,無法進行實時檢測。

因此,本文首先分析了自定義電壓驟降函數(shù)。信號采樣率為1600Hz,共進行128點的采樣,電壓驟降發(fā)生在第50點到第100點之間,幅值變?yōu)闃藴史档?.1倍,電壓驟降數(shù)學模型如式(1)所示,其波形如圖1所示。

2利用Db4小波對電壓驟降信號的檢測與識別

選用Db4小波函數(shù)對該信號進行尺度為3的分解處理,得到其第一層細節(jié)系數(shù)重構圖,如圖2所示。從圖中可以看出:Db4小波可以有效地對電壓驟降信號的起始點與恢復點進行檢測與識別。但由于程序編寫原因,電壓驟降的起始點和恢復點分別定位在第25點和第50點。

3將算法通過DSP運用到實際信號中分析

在采集的電鐵電流信號中,對其中一段電流驟降信號先利用Mat1ab進行尺度為3的Db4小波分析,如圖3所示。

由圖3可知,由于信號中噪聲含量過大,無法對電流下降點進行定位,因此需要先進行去噪處理。

如圖4所示,對去噪后的電流信號進行小波變換處理,可以直觀地得到電流下降的時刻點。

但是由于在DSP中,去噪程序運行效果差,無法有效去噪,因此沒有成功定位故障點。

4結論

本次實驗成功定位了自定義電壓驟降信號的起始點與恢復點,對于電鐵電流信號,由于其信噪比太低,只能利用Mat1ab對其進行分析,而且還存在以下幾點問題:

(1)程序只能簡單地利用小波變換對故障起始點和恢復點進行定位,并沒有考慮實際測量時噪聲的干擾:

(2)由于程序運行在DSP內部SRAM中,其存儲空間較小,造成信號的采樣率低,采樣點數(shù)較少:

(3)需繼續(xù)對程序進行優(yōu)化,直至可以對電能質量進行實時檢測。

總之,本文通過對采集來的某電鐵電流信號進行電能質量檢測,開展了實際實驗嘗試。實驗結果顯示,實際信號含有大量諧波,雖然存在上述3點問題需要進一步研究,但通過應用DSP的電能質量檢測系統(tǒng)成功檢測到了它的電壓驟降點,實現(xiàn)了對諧波的實時檢測,這個實驗嘗試對其他相關研究具有借鑒作用。