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* 频谱分析仪.rar

*电能质量分析中的新技术

   电能质量的分析计算涉及对各种干扰源和电力系统的数学描述,需要开发相应的分析软件和工程方法来对各种电能质量问题进行系统的分析,为改善电能质量提供指导。由于干扰源性质各异,干扰的频谱从0HzGHz的广宽范围内,电网元件在不同干扰作用下呈现不同的性能,因此建立干扰源和电网元件(或局部电网)准确的数学模型有时困难很大,而分析计算的准确性不仅取决于数学模型和计算方法,还有赖于电网基础资料的可信度。

近年来,基于数字技术的各种分析方法已在以下电能质量领域中得到应用:

分析谐波在网络中的分布

分析各种扰动源引起的波形畸变及在网络中的传播

分析各种电能质量控制装置在解决相关问题方面的作用;

多个控制装置的协调以及与其他控制器的综合控制等问题。

目前所采用的方法有三种:

(1) 时域仿真方法 该方法在电能质量分析中的应用最为广泛,其主要的用途是利用各种时域仿真程序对电能质量问题中的各种暂态现象进行研究。目前较通用的时域仿真程序主要有EMWEMTECNETOMACBPA等系统暂态仿真程序和SPICEPSPICEMATLABSABER等电力电子仿真程序两大类。由于这些仿真程序在不断发展中,其功能日益强大,还可利用它们进行电力设备、元件的建模和电力系统的谐波分析。

(2) 频域分析方法 该方法主要用于谐波问题的分析计算,包括频率扫描,谐波潮流计算等。考虑到一些非线性负载的动态特性,近年来又提出一种混合谐波潮流的计算方法,即在常规的谐波潮流计算法基础上,利用EMTP等时域仿真程序对非线性负载进行仿真计算,可求出各次谐波动态电流失量,从而得到动态谐波潮流解。

(3) 基于变换的方法 这里主要指Fourier变换方法、短时Fourier变换方法和小波变换(wavelet)方法。作为经典的信号分析方法Fourier变换具有正交、完备等许多优点,而且有象FFT这样的快速Fourier算法,因此已在电能质量分析领域中得到广泛应用。但在运用FR时,必须满足以下条件:①满足采样定理的要求,即采样频率必须是最高信号频率的两倍以上;②被分析的波形必须是稳态的、随时间周期变化的。因此;当采样频率或信号不能满足上列条件时,利用FFT分析会给分析带来误差。此外,由于FFT变换是对整个时间段的积分,时间信息得不到充分利用;信号的任何突变,其频谱将散布于整个领带。为解决上述问题,Gabor利用加窗,提出了短时Fourier变换方法,即将不平稳过程看成是一系列短时乎稳过程的集合,将Fourier变换用于不平稳信号的分析。由于实际多尺度过程的分析要求时佰窗口具有自适应性,即高频时频窗大、时窗小;低频时频窗小,时窗大,而STFT的时频窗口则固定不变。因此,它只适合于分析特征尺度大致相同的过程,不适合分析多尺度过程和突变过程。而且这种方法的离散形式没有正交展开,难以实现高效算法。小波变换由于具有时频局部化的特点,克服了以上FFTSTFT的缺点,特别适合于突变信号和不平稳信号的分析。小波变换作为一种新的数字技术被引入工程界后,已在图像处理、数据压缩和信号分析等领域得到广泛应用。由于小波函数本身衰减很快,也属一种暂态波形,将其用于电能质量分析领域,尤其是暂态过程分析领域将具有FFTSTFT所无法比拟的优点。 最近,已有文献介绍应用小波变换方法进行电能质量评估、电磁暂态波形分析和电力系统扰动建模等电能质量问题的研究。

*  有源滤波器可产生一种电流,仅抵消不要的谐波电流,以避免LC滤波器的缺点.

* 采用对三相电路瞬时无功功率的处理来求出谐波电流的方式对电源频率波动和负载波动的的响应速度效果很好(相对于传统的考虑平均值下有功和无功功率来求谐波电流的方式).
NOTE:使用算法为: d/q  and  啊了发/被他 变换, 涉及复数和坐标变换, 是当前最为成熟的方案!

*

* 开关器件的开关时间越短,每次开关所花费的能耗越少,但受器件参数的制约.

* 在感性负载下,器件在满压下开关,将会产生很大的能耗,这种不考虑开关时机的方式称为硬开关PWM方式.

* 在零电压或零电流条件下开关,器件无开关损耗称为软开关PWM.

* 瞬时功率p定义为能量(w)对时间导数(dw/dt),是由同一时刻的电压与电流的乘积{ u(t)*i(t)来确定的.

* 电流的有功分量:
   当电流通入电感或电容后,C或L只是储存能量而不消耗能量,从而
   P=I平方 * Re[Z]  // 平均功率(P)是电流的有功分量,无功分量即电感电容储存的能量.

* 问: 为提高电感性负载的功率因素,采用串联电容的办法是否可以?
  答: 设原阻抗Zo = R + jXL, 若串联电容有Z = R + j(XL-XC), 当|XL-XC|<XL时,可以使功率因素增加.

*

by 进化中的兔子 发表于:2010/12/18 0:48:23
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