全相位FFT在电能质量分析中的应用

需积分: 9 2 下载量 185 浏览量 更新于2024-09-13 收藏 298KB PDF 举报
"基于全相位FFT的电力质量分析" 本文深入探讨了利用全相位快速傅里叶变换(FFT)进行电力质量分析的技术。全相位FFT是一种信号处理方法,特别适用于对电力系统的频率和谐波进行精确分析。作者Zhang Yonghui、Chen Xi和Zhang Xiyuan来自海南大学的信息科学技术学院,他们在文中提出了一种基于全相位时间移相差校正谱分析的方法,用于校正电力质量参数的测量。 全相位FFT的基础是考虑输入数据的所有复数成分,这使得它在性能上优于传统的FFT方法。通过分析电力信号的采样数据,研究发现全相位FFT在检测高频谐波和分析电力质量方面具有更高的精度。相比于经典FFT,这种方法能更好地捕捉到系统中的细微变化,尤其是在处理电力系统中的谐波问题时。 关键词包括:全相位FFT、实际频率分析和实际谐波分析。 一、引言 电力系统的谐波和频率是衡量中国电力系统质量的重要指标。按照GB/T15945-1995《电能质量-电力系统频率偏差允许值》规定,我国的电力频率标准为50Hz。然而,电力系统的频率偏差和谐波含量会影响设备的运行效率和寿命,甚至可能导致电网故障。 二、全相位FFT原理 全相位FFT是一种扩展的传统FFT算法,它考虑了信号的相位信息,不仅关注幅度,还考虑了信号的相位。这种全面的分析方式可以提供更准确的频谱信息,尤其是在处理非对称或非线性信号时。 三、全相位时间移相差校正谱分析 该方法通过计算并校正不同相位的数据之间的相位差,可以消除由于采样或测量误差导致的频率分析不准确问题。这有助于提高对电力系统频率和谐波测量的精度。 四、实证分析与比较 通过对电力信号的采样数据分析,全相位FFT在检测高频谐波方面表现优越,能够更准确地识别和量化谐波成分。同时,它在分析电力质量指标如电压波动、频率漂移等方面也展现出更好的性能。 五、结论 全相位FFT在电力质量分析中具有显著优势,特别是在高精度检测和分析方面。随着电力系统复杂性的增加,这种技术的应用将有助于提升电力系统的监测和控制能力,确保电力系统的稳定运行。 此资源对于理解全相位FFT在电力质量分析中的应用以及如何改进传统FFT方法的不足具有很高的参考价值,适合电力系统工程师、研究人员以及对电力质量感兴趣的读者深入学习。

下面给出一段代码:class AudioDataset(Dataset): def init(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def getitem(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def len(self): return len(self.train_data)。请给出详细注释

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