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1、第三章:微机保护的算法傅里叶级数算法20111傅里叶级数算法u从正交分解正交分解角度理解傅里叶级数算法u从滤波器滤波器角度理解傅里叶级数算法u各种算法的统一2 2误差矢量误差矢量 系数系数两矢量正交两矢量正交怎样分解,能得到最小的误差分量?怎样分解,能得到最小的误差分量?方式不是唯一的:方式不是唯一的:一矢量的正交分解二正交函数误差误差系数系数三正交函数集任意信号任意信号f(t)可表示为可表示为n维正交函数之和:维正交函数之和: 原函数原函数近似函数近似函数r =0,1,2,.n基底函数基底函数傅立叶算法傅立叶算法u傅立叶算法,是目前各种电压等级保护的主要算法之一,也是基于波形的算法,其重要性
2、不言而喻。u周期函数分解为傅立叶级数:周期为T,角频率为的周期函数 f ( t ) 可表示为 u当其满足狄里克雷狄里克雷条件即:f ( t ) 在任何一个周期内,连续或存在有限个间断点;f ( t ) 在任何一个周期内,只有有限个极大值和极小值; 在任何一个周期内,函数绝对值的积分为有界值,6傅立叶算法电气量一般表示u傅立叶级数,周期性时间函数,可以分解为直流分量和各次谐波分量的叠加 分别为直流、基波和各次谐波的正弦项和余弦项的振幅是一个完备的正交函数集。此式本质是正交函数分解 就是正交函数分解中的系数:7傅立叶算法示例u将周期为2pi的方波做傅里叶级数展开。y1(t):方波;y2(t):展开
3、至10阶傅里叶级数8相量表示9u基波分量(假设为正弦信号。余弦同):9u根据傅立叶级数原理,可以求出基波分量正弦项和余弦项系数u (3-43) (3-44) 于是基波分量为傅立叶算法基波分量10傅立叶算法求取a1,b1u计算机求(343)(344)式要用梯形法求u(350) (351)式中: 基波信号一个周波采样点数 第k次采样值 k0和 k=N 时得采样值 1111傅立叶算法求取a1,b1u思考:如果用矩形积分法,则求取a1,b1的公式如何写?1212计算机具体计算公式u常用采样频率为600Hz,采样点数为12点/周波 时,正弦和余弦的系数表如下13计算机具体计算公式简化后的实际计算公式为:
4、其中: 表示k0,1,2.,N时刻的采样值14相量的旋转性若x(r)为周期函数,则有:所以,利用上述算法,得到是一个旋转相量。观察此公式,是否可以得出傅里叶算法的递推形式?15非旋转相量若x(r)为周期函数,则有:而如果将积分公式修改为:这是PMU(Phasor Measurment Unit)的基本算法观察此公式,是否可以得出傅里叶算法的递推形式?16Matlab仿真1717傅氏算法的优点u傅氏算法是继电保护算法的基础。在各种原理的微机保护中被广泛采用;u当输入信号中仅含有直流分量和整数次谐波分量时,傅氏算法能精确获得基波(或某次谐波)的幅值和相角。18傅氏算法的问题u信号中往往含有衰减的非
5、周期分量衰减的非周期分量。解决方案:设计计及衰减非周期分量的傅氏算法,如基本的差分滤波器;u信号中可能含有分数次谐波分数次谐波。对于函数系 ,若m、n不为整数,则不再是正交函数系,由此积分后也会产生误差。解决方案:利用50Hz带通滤波器可以消除或抑制大部分分数次谐波;u全波傅氏数据窗为一个基频周波,对于高速保护而言速度太慢,应设法缩短数据窗数据窗;但短窗傅式算法又存在精度不够、暂态响应差的问题。因此,如何兼顾精度和处理时间?u电网异常(如振荡)时系统频率系统频率不再是50Hz,若采样频率fs仍固定,则每周波采样点数发生变化,导致不再是整周波(或其他积分长度)积分。解决方案:实现频率跟踪模块。1
6、9从数字滤波器的角度看待傅氏算法u为了解决傅氏算法存在的这些问题,都要求我们分析傅氏算法的频率响应。也即,要从数字滤波器的角度去看待傅氏算法。u研究相关函数相关函数和卷积卷积之间的关系,可以帮助我们研究傅氏算法的滤波效果。2020b1与卷积的关系2121a1与卷积的关系2222恍然大悟?!23相移差90度的两组滤波器23了解u相关函数相关函数与卷积卷积的关系2424Matlab仿真2525几种相量算法的比较26傅氏算法数据窗=1周波两点法数据窗=1.25周波导数法数据窗1周波26各种算法的频率响应27272点法的频率响应2828傅氏算法的频率响应2929傅氏算法滤除直流分量的能力3030傅氏算法滤除直流分量的能力3131实际使用的傅氏算法。u半周傅氏算法:半周傅氏算法:时间窗缩短一半,对快速切时间窗缩短一半,对快速切除出口故障有益。除出口故障有益。u带差分的傅氏算法:带差分的傅氏算法:一定程度上消除衰减非一定程度上消除衰减非周期分量对傅氏算法的影响。周期分量对傅氏算法的影响。u递推的傅氏算法:递推的傅氏算法:大大降低计算量。大大降低计算量。3232