[发明专利]一种直流输电谐波检测系统及其实现方法在审

专利信息
申请号: 201811449542.1 申请日: 2018-11-30
公开(公告)号: CN109581028A 公开(公告)日: 2019-04-05
发明(设计)人: 唐志军;林国栋;晁武杰;邹焕雄;郭健生;胡文旺;李超;李智诚;林晨翔;金运昌 申请(专利权)人: 国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司电力科学研究院;山东山大电力技术股份有限公司
主分类号: G01R19/00 分类号: G01R19/00;G01R23/16
代理公司: 福州元创专利商标代理有限公司 35100 代理人: 蔡学俊
地址: 350003 福*** 国省代码: 福建;35
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摘要:
搜索关键词: 控制模块 计算模块 数据采集与处理 电性相连 谐波 外部电力系统 谐波检测系统 电源模块 直流输电 直流输电系统 数字量传输 实时检测 输出计算 报警灯 电流量 电压量 显示屏 打包 传送 采集 供电 输出
【权利要求书】:

1.一种直流输电谐波检测系统,其特征在于:包括电源模块、数据采集与处理模块、控制模块和计算模块;

所述数据采集与处理模块与所述控制模块电性相连,所述数据采集与处理模块还与外部电力系统电性相连,用以将在所述外部电力系统采集的电压量和电流量进行处理并传送至所述控制模块;所述控制模块与所述计算模块电性相连,用以将所述控制模块打包的数字量传输至所述计算模块,并由所述计算模块完成谐波值的计算;所述电源模块分别与所述数据采集与处理模块、所述控制模块和所述计算模块电性相连,用以为所述数据采集与处理模块、所述控制模块和所述计算模块供电。

2.根据权利要求1所述的一种直流输电谐波检测系统,其特征在于:所述数据采集与处理模块包括PT/CT互感器、变送器线缆、信号处理电路、有源低通滤波电路、锁相倍频电路和模数转换电路;所述PT/CT互感器的输入端连接所述外部电力系统,所述PT/CT互感器的输出端通过所述变送器线缆与所述信号处理电路电性相连;所述信号处理电路还与所述有源低通滤波电路电性相连;所述有源低通滤波电路还分别与所述锁相倍频电路和所述模数转换电路电性相连;所述锁相倍频电路还与所述模数转换电路电性相连;所述模数转换电路还与所述控制模块电性相连,用以将电压和电流的模拟信号进行数字化,并传输至所述控制模块。

3.根据权利要求1所述的一种直流输电谐波检测系统,其特征在于:所述控制模块包括FPGA及其外围电路;所述的外围电路包括FLASH、AD控制器和SRAM。

4.根据权利要求1所述的一种直流输电谐波检测系统,其特征在于:所述计算模块包括嵌入式ARM处理器及其外围器件;所述外围器件包括FLASH、SDARM、硬盘存储、报警灯、显示屏以及按键;所述计算模块运行嵌入式Debian操作系统,并配置所述硬盘存储、所述Flash和所述SDRAM,完成谐波值计算,并由所述显示屏输出计算信息,通过所述按键输入参数,所述报警灯输出谐波是否超越上限。

5.根据权利要求3所述的一种直流输电谐波检测系统,其特征在于:所述AD控制器采用AD7656作为控制芯片。

6.一种基于权利要求1-5任一项所述的直流输电谐波检测系统的实现方法,其特征在于:包括以下步骤:

步骤S1:所述PT/CT互感器中的电压互感器采集所述外部电力系统中换流站直流侧电压,所述PT/CT互感器中的电流互感器采集所述外部电力系统中换流站交流侧电流,并将所述PT/CT互感器采集的电压量和电流量传输至所述信号处理电路;

步骤S2:所述信号处理电路将步骤S1中电压量和电流量对应的电压和电流信号转变为标准的电压和电流信号,并将标准的电压和电流信号传输至所述有源低通滤波电路;

步骤S3:所述有源低通滤波电路滤除2.5kHz以上的高频率扰动信号;

步骤S4:所述锁相倍频电路完成对步骤S3中滤除高频率扰动信号后的电压、电流信号进行同步采样控制;

步骤S5:所述模数转换电路对步骤S4中所述的电压、电流信号的模拟信号进行数字化;所述控制模块对电压和电流的模拟信号进行AD转换控制,并进行电压和电流的数字量打包和传输,同时将打包的数字量经由数据总线被传输至所述计算模块;

步骤S6:所述计算模块根据步骤S5传输的电压和电流的数字量完成谐波值计算。

7.根据权利要求6所述的一种直流输电谐波检测系统的实现方法,其特征在于:步骤S6所述谐波值计算采用基于FFT和三角基神经网络的融合算法,具体包括以下步骤:

步骤S61:将含有谐波成分的直流侧电压数据和交流测电流数据输入神经网络;

步骤S62:将步骤S61中的电压和电流数据输入FFT进行预处理,分解得到幅值、频率和相角数据x(ti),i=N,N为样本的个数,即为所述三角基神经网络的每个神经子网络的输入数据;

步骤S63:将步骤S62中分解得到的幅值、频率和相角数据分别输入所述三角基神经网络的三个神经子网络的隐含层,每个神经子网络以三角函数作为隐含层激活函数;所述神经子网络隐含层激活函数为:

其中,jm为谐波次数,φm为相位;每个神经子网络隐含层神经元个数为m,m为谐波个数;

步骤S64:所述三角基神经网络的三个神经子网络的每个神经子网络分别输出幅值、频率和相角的结果;所述每个神经子网络的输出为:

步骤S65:计算每个神经子网络输入与输出的误差以及误差指标

步骤S66:调整学习算法的学习速率和惯性系数,经过训练,得到谐波幅值即连接权值、次数和相角,所述次数和相角即为参数;所述连接权值w=[w1,w2,...,wk],所述次数和相角分别为j=[j1,j2,...,jk],φ=[φ12,...,φk];所述学习算法采用惯性算法,具体为:wk(i+1)=wk+Δwk(i)

jk(i+1)=jk(i)+Δjk(i)

步骤S67:根据步骤S66中得到的连接权值和参数,分别得到对应次数的谐波幅值和相角即为所述谐波值。

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