风电场电压闪变参数识别：基于能量算子与MSLD-SCW的高频谱校正与应用

该文档主要探讨了一种创新的电压闪变参数识别技术，特别针对风电场中因风能发电的波动性和无功补偿设备引起的电压质量问题。近年来，风能等可再生能源的广泛应用导致电网电能质量下降，电压闪变成为一个关键挑战。传统的电压闪变参数识别方法，如HHT、小波变换、S变换和FFT，虽然具有一定的准确度，但存在谱间泄露和栅栏效应等问题。 为了改善这些问题，论文首先针对矩形波调制下的信号采样间隔进行了优化，提升了抗噪声和谱追踪性能，适应于风电场中动态变化的环境。然后，作者引入了最大旁瓣衰减自卷积窗（MSLD-SCW）函数，这是一种基于遗传算法改进的6项余弦组合窗函数，其设计旨在减少频谱泄漏，提高信号分析的精度。通过对2阶MSLD-SCW函数的频域特性分析，选取其作为信号截断的工具，结合三谱线参数信息，通过Matlab中的polyfit函数实现了对闪变包络幅值和频率的精确识别与估计。 文献对比实验结果显示，新提出的算法相较于传统方法具有更高的精度。通过将算法应用到新疆某地区的电网实际电压闪变检测中，验证了其在实际场景中的高精度和实用性。这项研究为风电场的电压闪变参数识别提供了一个有效且精准的解决方案，对于保障电网稳定运行和提升电能质量具有重要意义。