基于能量算子和最大旁瓣衰减自卷积窗函数频谱校正的电压闪变参数识别技术及其在风电场的应用研究.docx

【电压闪变与新能源发电的影响】 随着风能等可再生能源发电技术的广泛应用，电网电能质量面临新的挑战。这些新能源发电技术的波动性在并入电网时会引起电压闪变和电压波动，对电网稳定性产生负面影响。特别是风电场中使用的静止无功补偿器（SVC）和静止无功发生器（SVG）等设备，它们可能导致电压质量下降，对工业生产和居民生活带来显著影响。 【电压闪变参数检测的重要性】 在智能电网环境下，由于电网波形的严重畸变，特别是矩形波调制下的电压闪变更易察觉，因此需要更精确的电压闪变参数识别技术。目前常用的方法包括HHT变换、小波变换、S变换以及快速傅里叶变换(FFT)。虽然FFT方法计算效率高，但由于谱间泄露和栅栏效应，其识别精度受到限制。 【改善FFT的策略】 为了提高非同步采样下的分析精度，通常采用窗口函数（如Rife-Vincent窗或Kaiser窗）减少频谱泄露，并通过插值校正法消除栅栏效应。文章提出了一种优化传统算子采样间隔的方法，以提升抗噪能力和谱追踪能力，尤其适用于工况变化快的风电汇集区。 【最大旁瓣衰减自卷积窗函数】 文章采用6项余弦组合窗通过遗传算法改进，构建最大旁瓣衰减自卷积窗（MSLD-SCW）函数，尤其是2阶MSLD-SCW，以优化主瓣和旁瓣特性。该函数用于信号截断处理，结合三谱线参数信息校正原理，利用polyfit函数推导出拟合修正公式，以精确识别电压闪变的幅值和频率参数。 【算法验证与应用】 改进的算法通过仿真结果与对照组对比，证明了其更高的精度。最终，该算法被应用于新疆某地区电网的实际电压闪变参数检测中，展示了其高精度和实用性。 【电压闪变的数学模型】 文章建立了基于矩形波调制的电压闪变数学模型，考虑了新能源并网背景下的电网波形畸变，通过离散表达式描述了矩形波信号对电压的影响，进一步分析了调幅波的幅值和频率参数。 【能量算子在包络提取中的应用】 传统的Teager能量算子在风电汇集地区可能无法满足快速分析的需求，文章提出了能量算子包络提取方法，尤其是针对快速变化工况的优化，以提升闪变参数识别的实时性和准确性。 本文通过优化能量算子和设计特定的自卷积窗函数，提高了电压闪变参数识别的精度，特别适用于风电场等快速变化工况的环境，为电能质量监测提供了有力工具。这一技术对于保障电力系统稳定运行和提升新能源并网的电能质量具有重要意义。