DFFT-WT-BP融合算法：光伏系统复杂谐波高效检测

在现代光伏系统中，谐波检测对于维持电能质量至关重要。传统的快速傅立叶变换(FFT)算法在处理非同步采样时存在频谱泄露和栅栏效应，导致检测精度受限，难以准确识别间谐波和非稳态谐波。为了克服这些问题，研究者们不断寻求改进方法。 FFT-WT（Fast Fourier Transform-Wavelet Transform）算法作为一种改进，试图结合FFT的频域分析能力和小波变换(WT)的时域分辨率，适用于某些特定谐波的检测。FFT-WT通过将信号分解到不同频带，分别使用FFT处理低频信号，WT分析高频部分，以提高检测性能。然而，这种方法仍有局限性，无法有效处理复杂的混合谐波信号。 另一种改进是FFT-BP（Fast Fourier Transform-Back Propagation），它结合了神经网络的自适应学习能力，用于优化谐波检测。FFT-BP模型通过对FFT结果进行后向传播学习，提升了对复杂信号的适应性。然而，这些单独的改进算法仍然存在搜索空间过大或针对性不强的问题。 本文创新地提出了基于DFFT-WT-BP的谐波检测方法，通过双重FFT-WT（Double FFT-WT）的方式，进一步优化了信号处理流程。DFFT-WT首先利用FFT处理信号，然后通过小波变换细化高频成分的分析。接着，引入阈值区间限制神经网络的搜索范围，将FFT和WT的结果输入到BP网络中，这样既保留了FFT的频域优势，又利用了BP网络的自适应性，使得算法能够更好地应对实际光伏并网逆变系统中的复杂谐波信号，提高了检测精度和实用性。 仿真实验证明，这种结合策略显著提高了对混合谐波的检测能力，无论是间谐波还是非稳态谐波，都能更准确地识别。此外，由于其强大的适应性和较高的精度，DFFT-WT-BP方法在实际工程应用中展现出更好的实用价值，对于保证光伏系统的稳定运行和电能质量具有重要意义。