该文档介绍了一种新的电力系统频率测量算法，旨在提高频率测量的准确性和鲁棒性，尤其是在存在噪声、谐波和直流干扰的情况下。算法基于极值频率测量原理，通过求导找到信号的极值点来计算频率。当信号是低通滤波后的正弦波时，可以通过求导得到极值条件，进一步推导出频率的解析表达式。
接着，针对实际应用中滤波器引入的误差和噪声敏感性问题，文章提出了一种改进算法。该算法通过对原始信号进行自相关运算来抑制噪声和谐波。自相关运算可以消除噪声的影响，同时对幅度较小的谐波和直流干扰有显著的抑制效果。连续多次自相关操作后，信号的基波特征更加明显，且无需前置滤波器即可获得精确的频率测量结果。
在算法的实现方面，通过计算机仿真验证了其性能。仿真结果显示，即使在信噪比较低（30dB）、谐波含量较高（5%的二次和三次谐波）的情况下，该算法仍能保持较高的频率测量精度。量化位数对算法的影响不大，8位量化位数就能满足需求。此外，算法对谐波的抑制能力强，对于10%以内的谐波干扰，可以直接忽略前置滤波器。算法对直流电平干扰也有一定的抵抗能力。
该新型频率测量算法结合了极值原理和自相关运算，提高了电力系统频率测量的精度和稳定性，尤其在存在噪声和谐波干扰的复杂环境中表现优越，具有良好的应用前景。这一技术对于电力系统的监控、故障诊断和稳定性分析等领域具有重要意义。
