[发明专利]一种用于大型动力设备的节电装置

摘要

本发明一种用于大型动力设备的节电装置，包括数据处理系统、数据运算系统、滤波系统和无功补偿系统，所述数据运算系统包括了FPGA系统和单片机，所述FPGA系统包括卡尔曼算法器和快速傅立叶算法器，所述卡尔曼算法器用于处理数据处理系统采集到的谐波参数，得到谐波的拟合模型，并将所述拟合模型与FPGA系统设定的阀值比较，所述FPGA系统将卡尔曼算法器和快速傅立叶算法器的结果传送给单片机，所述单片机分别将命令发送至滤波系统和无功补偿系统，本发明采用快速傅立叶变换进行无功补偿，相比较其他算法对局部最优解的求解，本算法可以进行全局最优计算，并且采用迭代方式计算，计算速度更快。

主权项

1.一种用于大型动力设备的节电装置，包括数据处理系统、数据运算系统、滤波系统和无功补偿系统，其特征在于：所述数据运算系统包括了FPGA系统和单片机，所述FPGA系统包括卡尔曼算法器和快速傅立叶算法器，所述卡尔曼算法器用于处理数据处理系统采集到的谐波参数，得到谐波的拟合模型，并将所述拟合模型与FPGA系统设定的阀值比较，所述FPGA系统将卡尔曼算法器和快速傅立叶算法器的结果传送给单片机，所述单片机分别将命令发送至滤波系统和无功补偿系统；所述卡尔曼算法器的卡尔曼算法步骤如下：1)建立波形轨迹矢量集：对欧式空间二维平面x轴和y轴方向进行建模，建模数据如下：其中：表示第表示第i条轨迹在x方向上的投影矢量集，表示第i条轨迹在y方向上的投影矢量集,称为轨迹T_rji的矢量集，T称为波形轨迹矢量集；2)波形拟合：采用一种利用线性系统状态方程以及观测方程，X(k+1)＝A(k)X(k)+T(k)W(k)Z(k)＝H(k)X(k)+V(k)通过以最小均方差J＝E[(x_k+1‑x’_k+1)(x_k+1‑x’_k+1)^T]为准则，根据滤波方程计算出最优状态估计值，所述滤波方程为：X(k+1,k+1)＝X(k+1,k)+K(k+1)[Z(k+1)‑Z(k+1,k)]其中，X(k+1)表示k+1时刻下的状态值，A(k)为状态转移矩阵，T(k)为干扰转移矩阵，W(k)表示运动模型的系统状态噪声，Z(k)表示观测向量，H(k)为观测矩阵，V(k)为观测噪声，x_k+1表示k+1时刻下最优状态的估计值，K(k+1)为k+1时刻的增益矩阵；3)误差分析：对于预测轨迹点与实际轨迹点的几何空间误差采用均方根误差RMSE来计算:其中，(x_i,y_i)表示实际轨迹点的位置，(x_i',y_i')表示预测轨迹点的位置信息，k表示预测轨迹点的数量，通过算法计算得到谐波的拟合模型，将模型结构与设定的阀值进行比对，当模型误差不超过阀值时，不需要改变线路的电抗性，当模型误差超过阀值时，及时的调节电抗变换器来调节电抗性，从而实现动态滤波。