改进的线性Lagrange插值算法提升变电站智能设备采样精度

本文主要探讨的是变电站智能设备采样值接口技术，由李冰在河海大学能源与电气学院完成。研究关注点在于传统的线性Lagrange插值算法在合并单元(MU)工作中的局限性，尤其是在处理低采样频率和高次谐波信号时，由于插值误差过大，可能导致信号测量精度下降。针对这一问题，作者提出了一个改进的算法。 新算法的关键在于根据电网信号的特性设计了两种加权函数，通过加权平均的方式对原Lagrange插值的前后两项进行修正，从而形成一种新的插值策略。作者使用Matlab 7.0进行了算法的仿真和模拟，结果显示，相比于原算法，这种改进方法显著降低了各采样点的相对误差，提高了电流、电压和功率幅值的测量精度，特别是对于高次谐波信号，能够有效抑制其对算法的影响，提高算法的稳定性和准确性。 智能电子设备(IED)在变电站自动化系统中的作用日益重要，IEC 61850-9-1标准规定了MU与IED之间的通信规范，其中采样值接口是关键环节。然而，不同的MU采样率与传统IED的不匹配问题，通过线性Lagrange插值方法可能难以满足精度需求。因此，这篇文章的创新之处在于提供了一种在保持计算效率的同时，又能有效处理采样值间差异和高次谐波问题的新方法，这对于新型变电站智能设备的采样值信号接口技术的发展具有实际意义。 文章的核心贡献在于提出并验证了一种加权Lagrange插值算法，它在智能电网背景下，提升了变电站设备间的信号处理性能，为实现变电站的高效能和智能化运作提供了技术支持。通过仿真结果的展示，该算法被证明可以满足智能电子设备在变电站中的信号处理要求，对推动智能电网技术的发展具有积极影响。