检测电压（共8篇）
检测电压 篇1
0 引言
随着电力技术的不断发展,电力负荷更加多样,对电能质量[1]的要求越来越高。电压跌落是电能质量中常见问题之一,容易造成电网中的敏感负载无法正常工作,进而带来大量经济损失[2]。
动态电压恢复器(Dynamic Voltage Restorer,DVR)是目前补偿电压跌落综合性较好的电力装置[3],兼具快速性和经济性。DVR的工作原理:在敏感负载侧安装电压检测装置,当敏感负载侧电压跌落时,通过检测电路迅速发现电压跌落现象,并计算电压跌落的幅值。根据计算结果,由控制单元发出补偿电压的指令,给逆变器的电力开关管送出通断脉冲控制信号。此时逆变单元开始工作,其直流储能单元将已经储存的电能向外输出。逆变器的输出经过滤波器和变压器向电网注入补偿电压,弥补之前发生的电压跌落现象。
传统的电压跌落检测算法有三相瞬时无功d-q检测算法和Hilbert检测算法,但它们在补偿快速性和抗干扰性方面存在着矛盾,为此,笔者提出一种将d-q检测算法和Hilbert检测算法结合起来的电压跌落检测新算法,用于应对以3次谐波为主的电压跌落情况,具有较好的电压补偿效果。
1 2种常用检测算法及其优缺点
1.1 三相瞬时无功d-q检测算法
三相瞬时无功d-q检测算法原理如图1所示。将三相电压采样后进行d-q变换[4],电压的基波分量变成直流分量,n次谐波变成n-1次谐波。若电压发生跌落,得到的直流分量幅值就会下降,求出其与参考直流电压的差值,并通过PI调节和d-q反变换,即可得到补偿电压的波形。
该算法动态响应速度较快,并且可以滤除电网中的谐波,具有很好的抗谐波干扰能力。但是低通滤波器LPF存在延时,PI调节器的积分环节也限制了动态响应速度,将此检测算法运用于DVR拓扑电路时,PI参数的选择很大程度上影响着补偿效果。因此,一些研究者提出使用模糊参数自适应的PI调节器[5]代替固定参数的PI调节器,提升了DVR的电压补偿效果。
1.2 Hilbert检测算法
对于连续信号f(t),其Hilbert变换数学[6]表达为
它的反Hilbert变换数学表达为
对式(1)进行Fourier变换:
式中:
为频率。
由式(3)可看出,Hilbert变换的本质是相移全通滤波器,该滤波器的幅频特性恒为1,将信号的正频率成分相移-90°,将信号的负频率成分相移+90°。构造解析表达式:
式中:
Hilbert检测算法原理如图2所示。Hilbert变换的特点是准确地提取信号包络[7],用于DVR时可以把提取的信号包络向后差分来确定电压跌落的起止时刻,动态性极好。但由于Hilbert检测算法对于电网谐波没有滤除作用,故仅适用于补偿单纯的电压幅值跌落。综合来看,Hilbert检测算法动态响应迅速,而抗谐波干扰能力差。
2 电压跌落检测的新算法
如果电网电压跌落时存在以3次为主的谐波,单独使用上文介绍的d-q检测算法可滤除谐波,但其动态响应速度受限于低通滤波器和PI调节器;单独使用Hilbert检测算法,动态响应速度很快,但无法滤除谐波。因此,提出了一种结合d-q检测算法和Hilbert检测算法的新检测算法,兼顾快速性和抗干扰性。该算法可补偿电压幅值跌落,并滤除3次谐波,其仿真模型如图3所示。
算法步骤:① 含有3次谐波的电压信号经锁相后进行d-q变换,将d轴和0轴电压置零、q轴电压取反,再进行d-q反变换,得到补偿谐波的电压波形;② 将补偿谐波的电压波形与输入电压波形叠加,得到滤除3次谐波后的波形,对此波形的每一相电压进行Hilbert检测算法处理,得到三相补偿电压幅值的波形;③ 叠加补偿谐波的电压波形和补偿电压幅值的波形,获得最终的补偿波形;④ 将上一步得到的波形输入至SPWM逆变器信号控制端,逆变器输出实际补偿电压,通过变压器与电网侧电压耦合。
3 仿真与分析
DVR采用三相四线制桥式逆变拓扑结构和前馈控制方式[8]。通过Matlab/Simulink软件进行仿真,参数[9]设置如下:
(1) 逆变模块:该模块采用Simulink元件库中的Inverter,补偿控制信号输至门控引脚g,直流电源电压为500 V,逆变输出采用三相LC滤波方式[10],电感为2 mH,滤波电容为63 μF。
(2) 负载:纯电阻负载,采用Y(grounded)连接方式,功率为50 kW。
(3) 变压器:每相补偿电压都需要1个变压器耦合至电网,变比为220 V/50 V。
(4) 三相电源:电压为380 V,频率为50 Hz。
设仿真时间为0.12 s,即6个电压周期,在0.04～0.08 s发生伴随3次谐波的电压跌落。跌落至正常电压的85%,3次谐波幅值为基波电压的20%,相角置零。仿真结果如图4所示。
从图4可看出,电网电压发生伴有3次谐波的跌落时,本文提出的算法快速性良好,比较有效地补偿了电压幅值跌落,并且一定程度上消除了谐波影响,负载侧电压波形接近于标准正弦波形。Hilbert检测算法通过后差分迅速确定电压幅值变化的时刻,提高了响应速度。进一步仿真可知,该算法适用于主要含有3次谐波的电压跌落检测,当5次、7次谐波幅值很大时,补偿效果变差。
4 结语
提出的电压跌落检测新算法主要针对含3次谐波的电压跌落现象,结合了传统的d-q检测算法和Hilbert检测算法的优点,将滤除谐波和补偿电压幅值分开进行,兼具电压幅值补偿的快速性和抗谐波干扰的能力,满足DVR的要求。下一步可考虑加强滤除更高次谐波的能力,扩大该算法的应用范围。
参考文献
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检测电压 篇2
关键词：过电压防护 检测 检修
中图分类号：TM8文献标识码：A文章编号：1674-098X（2012）09（b）-0100-01
众所周知，电能是当前社会中极其优秀的一种二次能源，是人类生活中必不可少的一部分。人类对电能的需求量与日俱增，大型电站的加速开发和建设迫在眉睫。电力系统其供电是否可靠将直接与国计民生有关，怎样合理地确保电力系统的可靠、安全运行是电力部门一直在研究的重要课题，安全运行高压设备是整个系统得以安全运行的关键所在。而大容量，长距离以及超高压是电力系统未来的发展方向。与此同时，电力系统的过电压防护以及电气设备的检测与检修也将成为我们要经常面对的问题。
1 电力系统过电压防护的必要性
变电站作为枢纽点，它是多条输电线路的交汇点，它同时也是电力系统的枢纽点。变电站的雷电事故通常会使得大面积范围停电的现象出现，因此在进行变电工程设计之前，过电压和保护问题必须被认真研究，造成电力系统过电压的主要原因有雷电过电压，还有操作过电压和电力系统故障等。
造成电力系统过电压的主要原因当中，雷害事故几乎占据50%以上，因此对雷电的研究和防护意义重大。从电力工程方面来讲，有两个方面尤其需要引起我们的注意：其中一点是雷电放电过程导致电力系统出现极高的雷电的过电压，这一点是造成停电事故以及电力系统的绝缘故障的常见的原因，第二点是是雷电造成的极大的电流，会导致炸毁被击物体，导致被击物体燃烧，导体熔断，甚至会通过电动力导致机械损坏。
2 电力系统过电压防护的方法
在现代的电力系统中，经常被采用防雷保护装置主要有以下几种，避雷针，保护间隙，避雷线以及各种避雷器等其它许多防雷保护装置。
输电线路防雷措施主要有以下几点，第一点是尽量避免雷直击导线，第二点是尽量避免雷击塔顶，第三点是尽量避免雷击闪络与工频电弧间的相互转化，第四点是尽量避免线路的中断供电。
首先，为了有效完成直击雷防护的相关工作，把绝大多数雷电流引入到地中得以释放是一种有效的方法。一次直击雷防护措施假如安排妥当，雷击的50%～60%的能量将被释放到大地。其次，考虑到雷电波引发的电力设备的过电压，电涌沿着电源，线路，地网以及接地这条路径入侵。同时电力线以及地线是雷击通道，雷电过电压侵入防护要从以上提到的几个方面入手。
3 电气设备的在线监测
在线监测系统的技术要求主要有以下几点，一是系统的投入以及使用要以不改变和影响电气设备的正常工作为前提；二是系统要能够自动地而且连续地监测，并且自动连续地进行数据处理以及存储的工作；三是自检以及报警功能应该是系统必备的功能；四是强的抗干扰能力以及适当的检测灵敏度是系统所必备的；五是监测结果应是可靠的，并具有一定的重复性以及准确度；六是在线标定自身的监测灵敏度应是系统必备的功能；最后一点，故障诊断的功能也是系统所必备的。
以高压断路器为例，高压断路器作为电力系统中处于举足轻重的地位，有着控制电网以及保护电网的作用，所以保障断路器的稳定性以及可靠性运行尤其重要。机械方面的问题是高压断路器大多数故障的来源，研究机械故障是解决此问题的关键。高压断路器中存在机械振动信号，而且它是包含了丰富的信息，其中有大量的设备状态信息，传感器技术，信号处理技术以及计算机技术飞速发展，从振动信号入手，从而实现监测高压断路器的机械状态同时对其进行诊断已经成为一种可行的、有效的方式。
4 电气设备的检修
电气设备是电力系统的基本元件，其性能的好坏直接影响到系统的安全可靠运行。高压电气设备的构成主要包括两大类的材料，金属材料为第一大类；绝缘材料则为另一类，绝缘纸、绝缘油以及层压板等都属于绝缘材料。与金属材料相比，损坏的现象更容易在绝缘材料身上出现，很容易发生老化变质的现象而使机电强度显著降低。因而绝缘材料机电性能的好坏往往成为决定整个电气设备寿命的关键所在。
电力系统电气设备的多数故障是绝缘性故障。对于国外来说，美国某地区4.8kV配电系统对1980年-1989年间失效电容器的统计分析指出，其中92%是因绝缘劣化引起失效；日本日新公司对故障变压器统计结果是绝缘故障占45%。引起绝缘故障的原因主要有以下四点：一是电应力；二是机械力；三是热；四是电场。
目前的维修机制是事故后维修到定期维修再到状态维修，事故后维修主要是20世纪50年代以前采用，定期维修主要是20世纪60、70年代沿用至今。主要方法为：预防性试验一般在每年春查时进行，参考《电气设备预防性试验规程》的标准，把预试结果与其进行对比，假如出现超标，维修以及停电计划则应该立刻被安排。
我国现行绝缘预防性试验项目的主要内容有：测量绝缘电阻或直流泄漏电流判断是否总体受潮或严重损坏；交流下测量介质损耗角正切值tgd，测到的是真正反映交流下介质损耗大小的特征参数，与绝缘的几何尺寸无关；通过对绝缘油进行物化分析和气相色谱分析判断油浸电力设备的绝缘状况；局部放电试验可以反映电气设备突发性故障及绝缘状况；破坏性试验项目，如交流耐压试验可能引起残余破坏，仅仅在大修后等情况下才进行。
5 结语
本文从电力系统过电压防护的必要性、电力系统过电压防护的方法、电气设备的在线监测、电气设备的检修四个方面进行分析，阐述了电力系统过电压防护的重要性，同时对电力系统过电压防护的方法、电气设备的在线监测、电气设备的检修给与了一定的概述。
参考文献
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应用向量法检测电压凹陷 篇3
该文讨论了三相电压凹陷特征, 包括凹陷幅度、相位跳变和持续时间, 同时, 应用了一个有效的信号处理算法, 该算法能准确的表征相电压和正序电压的凹陷特征。另外, 也比较了相电压和正序电压发生凹陷时对电能质量的影响严重程度。
1 数据测量方法
电能质量监测器从某电厂中的三相三线低压网络电缆获取原始数据。当电压有效值低于一个阀值时, 电能质量监测器将被触发运行, 而这个阀值通常为额定电压的0.9 p.u.。
该文中用于评估所提方法的数据是来自电能质量监测器和同步相量测量单元 (PMU) 。电能质量监测器采集的数据是每周期三相电压中32个采样点的瞬时值, 而PMU的数据是每周期估计一次的正序电压值。虽然PMU的数据有一定的缺陷, 但它仍是一种新颖的测量装置。
2 实验结果及分析
如图1所示, 由于在118~168 ms之间电压幅值减少很多。为了找到电压凹陷的特点, 就必须计算出电压有效值。
2.1 电压有效值的估算
通过下列公式 (1) 利用上一周期电压的瞬时值估算电压有效值, 计算时间为0.52 ms。
式 (1) 中, N为每周期采样点数, Vj为在j时刻的瞬时采样电压。
图1中的瞬时值计算得到的有效值 (相对地电压) , 发生了三相不平衡电压凹陷, 三相电压的幅值和持续时间都不相同。通常, 考虑最多的是电压凹陷幅值和持续时间, 因此, 该电压凹陷的幅值为0.9 p.u., 持续时间为50 ms。
2.2 基本电压的估算
估算电压时通常会用到离散傅里叶变换 (DFT) , 通过计算基本电压可以很容易地获得电压幅值、相角以及相位跳变、对称分量等特征。
基本电压的幅值与电压有效值一样, 都是时间的函数。当电压谐波等级低于某个水平的时候, 电压凹陷幅值认定为电压的有效值或基本电压的最低值。
基本电压通过DFT公式获得, 相位跳变也就得到了。相位跳变将之前的相角作为参考点, 计算采样瞬时相角与之前相角的差。发生三相不平衡电压凹陷时每相相位跳变都不同。利用跳变相位值表征三相电压, 可用于判定是否出现三相电压凹陷。
2.3 电压凹陷特征的向量测量单元
正常情况下, PMU只能提供正序电压的幅值和相角。为了检验电能质量监测器工作的可行性, 首先利用从它获得的相应数据进行PMU仿真。正序电压的幅值和相角分别绘于图2和图3。
从图2和图3中可以观测到, 用于表征凹陷特征的值有很大的差异。有时电压凹陷的幅值很巧合会很相似, 但跳变的相位却有了很大的差异, 如图3的箭头指向处所示, 每周期估算32次的结果 (-14°) 大约是每周期估算一次结果 (-8°) 的2倍。
对国内某煤矿的130 k V的电缆, 此外有一个50 k V的电缆用于无功补偿。将PMU连接到变电站的变压器, 测量电压和电流 (幅值和相角) 的正序相量、频率以及频率的变化率。
由PMU估计的正序电压需要进行分析。因为实际频率不是额定频率, 因此记录的相位角会有一定的偏差。为了获得一个静态相量, 所记录的相量被分解一个新的坐标系统, 该系统在相对之前的频率不同之处是会有一个旋转度。因此, 获得了向量幅值不变的正序电压, 该电压对于之前的电压相角为零。正序电压的幅值和相位角分别示于图4和图5。圆点显示每一次循环相量估计值。
图4和图5中的连续线仅仅是一个虚构的插值曲线。此外用于表征电压凹陷的极值为:幅值0.6 p.u., 相位跳变-9.5°。这些值对于不同的系统也是不同的。
当研究电压凹陷特性的时候, 最大的限制就是PMU估算的低频值。如果PMU能在每个周期估算更多的相角, 这种限制是可以克服的。通常认为每周期记录16次是最理想的。
3 结语
该文中, 通过一些参数讨论了三相电压凹陷的幅值、相位跳变和持续时间等特征。分别利用到了在低压系统中的电能质量监测器与高压系统中的PMU获得的数据进行分析。利用从电能质量监测器中获得的数据通过信号处理公式估算基本电压和电压有效值, 结果表明基本电压的有效值和幅度有一定的相似性, 因此能从电压有效值或基本电压估算凹陷幅值和持续时间。也可以从基本电压估算相位跳变, 结果表明在不平衡电压凹陷中相位跳变不同。
摘要：该文讨论了三相电压凹陷特征, 包括凹陷幅度、相位跳变和持续时间, 同时, 应用了一个有效的信号处理算法, 该算法能准确地表征相电压和正序电压的凹陷特征。针对电能质量监测器以及同步向量测量单元 (PMU) 中获得的实测数据, 利用所用的方法对其进行运算, 比较出不同设备之间的凹陷特征的不同, 从而证明不同设备的优缺点。该文做了一些实验, 结果表明:从电能质量监测器中获得的数据能够描述一个完整的扰动特性, 而从PMU中获得的数据, 只能描述PMU频率增加时发生电压凹陷的情况。
关键词：电压凹陷,电能质量监测器,同步向量测量单元,特征
参考文献
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检测电压 篇4
1 CVT常见在线监测技术分析
1.1 结构分析
CVT由于有较好的阻尼铁磁谐振性能和优良的瞬变相应特性,已被广泛应用于电力系统,并有逐步取代电磁式电压互感器的趋势。典型的电容式电压互感器结构如图1所示。
图中:C1,C2分别为多个电容单元串联而成的等效电容,C1为上节主电容,C2为下节分压电容;L为补偿电抗;B为中间变压器。
1.2 常见在线监测方法
CVT常和高压电容式套管、电容式电流互感器、耦合电容器等一起归类为电容型设备,合并研究和开发在线监测技术。影响较广泛的有早期的三相不平衡电流法、三相不平衡电压法以及运行时电容量C、电容电流Ic、绝缘介质损耗值tanδ数字化在线测量等方法,近期发展成熟的红外测温、紫外成像等方法也为设备故障检测提供了较好的补充。众多监测方法中,运行时电容量C、电容电流Ic、介质损耗值tanδ的数字化在线测量得到比较广泛的应用,其在线测试原理如图2所示。
通过电容型设备接地引下线上加装电流互感器,检测设备的电容电流;通过分压器或电压互感器二次测量值,测得电源电压,通过相关软硬件的处理,自动算出电压和电流之间的相角差δ及tanδ[1]。采用该方法进行设备绝缘在线监测,常发现其抗干扰能力较差,其误差根源在于引入了电压互感器和电流互感器的综合误差以及非同相设备和系统谐波的影响。
虽然在线监测更多的是强调监测数据的横向和纵向比较,但是由于受电压互感器和电流互感器精度的影响,以及相间杂散电容或者环境因素、设备外绝缘的污秽情况等综合影响,现场采集到在线监测数据表现出较大的离散性。因此对于tanδ较小的CVT等电容型设备,总结出成熟的在线分析和诊断方法还有待时日。文献[2]介绍了澳大利亚研制的电容型电力设备介质损耗在线监测装置,利用过零点相位比较法测量介质损耗,测量分辨率达0.01%,且在实际中应用。
2 电压测量值在CVT故障检测中的应用
2.1 CVT与其他电容型设备的差异
以电容式电流互感器为例,在一次导电杆周围,套装由电容型材料组成的电容芯子,依靠电容芯子内部的多节电容串联单元将绝缘层分割成多个同轴电容器,使得导电杆与地电位间的电场得到比较均匀的分布。当电容芯子内部出现单节电容屏击穿等绝缘缺陷时,更多的是反应在绝缘材料的介质损耗和电容电流等特征量,而电流互感器导电杆上的电位及电流不会有明显变化。
CVT内部由多个电容单元元器件串联而成,分压电容利用分压比,经中间变压器、补偿电抗器以及消谐装置,测量系统一次侧电压。与电容式电流互感器电容芯子不同的是,其电容单元还将影响CVT的分压比。当CVT内部存在单节或多节电容击穿故障时,其故障特征不仅反应在电容电流和设备介质损耗上[3],还将引起分压比k的变化,从而导致CVT测量电压发生显著变化。
2.2 CVT单节电容击穿后的故障特征
CVT上下节电容分别由多节电容单元串联而成,当其中某一电容单元发生击穿等绝缘缺陷后,将会引起CVT分压比k和电压测量值的变化,并由此衍生出相应的监测方法。
以图1为分析基础,令单只电容单元电容量为CN,上、下节电容分别由N1,N2节电容单元串联组成,则上节主电容电容量为:
下节分压电容电容量为:
从而得到电容分压单元的分压比为:
令中间变压器B的变比为kB,则CVT的电压测量值Ua x为:
其中Ux为待测量电压,当它和中间变压器变比为恒值时,电压测量值仅和电容分压单元的分压比成正比,于是分压比的变化将直接体现在电压测量值的变化上。
当上节主电容C1中某一电容单元发生击穿短路后,其所包含的电容单元个数改变为N1-1个,从而电容分压器的分压比变为:
此时,分压比的变化量为:
当下节分压电容C2中某一电容单元发生击穿短路后,其所包含的电容单元个数改变为N2-1个,从而电容分压器的分压比变为:
此时,分压比的变化量为:
以某厂家的110 kV和220 kV CVT内部串联单元数量为例,当其上节电容发生单节击穿后引起测量电压的变化量如表1所示。
需要说明的是,CVT内部采用补偿电抗L在工频情况下与上下节电容的并联等效电容形成了串联谐振,即:
此时中间变压器电源内阻抗最小,提高了CVT测量精度。表1中的计算数据并未考虑CVT内部电容单元击穿时谐振条件受到破坏引起的测量电压幅值和相角的变化[4]。
2.3 CVT电压测量值的应用方法
以江苏省为例,目前普遍采用OPEN-2000或OPEN-3000系统对电网运行状态进行实时监控,各项数据采集周期为5 min。利用电网实时监控系统采集的CVT测量值,经过数据处理判断,对设备内部进行绝缘监督,其工作逻辑如图3所示。
根据不同厂家生产的CVT电容单元结构,计算出电压偏差,作为设置报警限值的参考。报警限值的计算以三相电压的绝对值偏差和百分比偏差以及电压大小的角度进行设置。以三相CVT的电压测量值为例,设UA,UB,UC为某一采样周期的测量值,则不同相电压偏差幅值分别为:
三相电压测量值绝对值偏差取ΔU1,ΔU2,ΔU3三者中的最大值。三相电压百分比偏差为:
三相电压百分比偏差取ΔU1%,ΔU2%,ΔU3%三者中最大值。
需要注意的是,设置报警限值时,要有足够的灵敏度,即设置的限值应比计算值小,灵敏度大于1;不会因电网电压的扰动频繁报警,即设置限值的大小应根据电网电压的稳定水平,不宜过低,可根据误报警次数逐步修正。根据现场使用情况,建议110 kV和220 k V测量电压偏差绝对值设置在0.5～0.8 kV为宜。
3 故障实例分析
3.1 故障实例简述
2005年和2008年先后对某变电站110 kV正母CVT(WVB110-20H)进行预防性试验,各项试验数据均满足江苏省电力设备交接和预防性试验规程要求,结果如表2所示。
可见,B相上节的电容量增大了约3%,初步怀疑内部存在绝缘缺陷。经调用110 kV正母电压遥测值曲线(如图4所示),发现2006年8月16日14:15电压测量信号有1个突变,其后电压曲线未再出现异常波动,基本可以认为此突变为CVT内部故障的特征信号。
返厂修理证实该CVT上节第二串联电容单元发生击穿,其解体信息与现场理论分析基本一致。由于当时没有相关在线监测装置,对该故障信号未能及时捕获,导致设备带缺陷运行长达2年。
3.2 在线监测模拟监测效果
现利用本文所述的电压测量值的诊断方法,对上述故障进行模拟监测,报警限值取三相电压绝对值偏差,设置为0.5 kV。在电压曲线上采集故障前后的电压测量值,并计算相关偏差,数据如表3所示。故障前电压绝对值偏差仅为0.39 kV,小于报警限值,判断正常;故障后电压偏差1.16 kV,大于报警限值,判断越限并报警。
4 结束语
通过对CVT在线监测与诊断技术的分析,提出了利用电网实时监控系统,引入CVT电压测量值,完善现有在线监测技术,其具有显著优势:不需加装设备,仅在电网实时监控系统中植入判断分析软件;测量值本身不会遇到其他监测方法很难解决的抗干扰问题。分析表明,利用CVT电压测量值能够有效监测CVT内部电容单元击穿故障,现场实践表明,该方法制定的报警限值对于CVT中间变压器匝间绝缘击穿等缺陷同样有效。
参考文献
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短时电压扰动检测与定位新方法 篇5
短时电压扰动如电压暂降、电压暂升、电压中断是配电系统中常见的电能质量扰动现象。近年来微处理器控制的工业设备和电力电子设备在工业系统中得到广泛应用,而短时电压扰动是使这些敏感设备不能正常工作的主要原因,因而近年来受到国内外学者和工业界的广泛关注。
短时电压扰动事件主要从电压偏离程度和持续时间两个指标进行表征,但这些指标是从均方根曲线计算得到的,从时间角度来看偏离了短时电压扰动事件的真实发生和结束时刻,对分析设备在受电压扰动情况下的性能产生较大影响,因此短时电压扰动的时间定位问题在分析短时电压扰动影响中成为焦点问题。小波变换[1]是最常用的方法,通过小波变换模极大值理论获取信号的突变点,从而得到信号的时间定位。文献[2]采用三次样条函数作为小波函数并利用阈值去噪方法及ad hoc搜索算法得到噪声环境下的时间定位;文献[3]采用db6小波作为小波函数,利用模极大值在不同分解层上的传递特性不同获得时间定位。小波变换缺点是在不同尺度上模极大值分布集中性较差,且易受噪声干扰。文献[4]中提出的dq变换法首先构造虚拟的三相系统,然后进行dq变换得到电压有效值曲线,该电压有效值曲线可以较准确地得到电压扰动的时间定位,但该方法一方面需要构造虚拟三相系统,另一方面需要原信号的同步信号才能准确获得dq变换,在电压发生扰动的情况下,该信号不易获得。Teager能量算子方法[5]是一种解调方法,能够快速获取调幅调频信号包络线,具有良好的实时性,但该方法对噪声非常敏感;文献[6]提出了在原始信号上叠加一个对称三角模态的方法保留信号的扰动信息,采用分段EMD和Teager能量算子求取扰动幅值包络的分析方法。文献[7]提出的信号自回归模型法是通过已有信号根据自回归模型对信号进行预测并与实际信号比较,二者的差值曲线上在信号的突变点处产生较大差值从而获得突变点的时间定位。该方法需要逐点地自回归运算并与实际信号比较才能够得到差值曲线。
本文提出了基于奇异值分解技术的短时电压扰动检测的方法。首先根据电压信号的采样序列构造Hankel矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解。利用上述的分解结果计算对应于各个奇异值的分解信号。这种信号分解方法是原信号的一种线性分解。在某些分解层信号上,短时电压扰动信号的起始和结束时刻表现为剧变,从而实现扰动的时间定位。从原采样序列中扰动起点时刻的左右两侧各取一个周波的采样点进行FFT运算,获取扰动发生前后的基波电压幅值,根据幅值关系可以确定扰动类型并可计算指标。为检验上述方法的正确性,搭建了短时电压扰动模拟电路,并基于Lab VIEW虚拟仪器检测平台建立实验系统,实验结果证明了本文所提方法的有效性,性能比小波变换方法优越。
1 基于奇异值分解的扰动检测与定位方法
对于一个实矩阵A∈Rm×n,必定存在正交阵U∈Rm×m和V∈Rn×n使得式(1)成立:
其中:
或其转置(取决于m
利用奇异值分解对信号进行处理的关键是如何从信号的采样序列构造出合适的矩阵Α。本文中根据信号的采样序列构造Hankel矩阵,通过对该Hankel矩阵做奇异值分解后,计算信号的一个多层分解,信号的奇异性可以在分解信号中表现出来。
对于一个N点采样序列向量X=[x1,x2,x3,…,xN],构造其Hankel矩阵如式(5)所示。
式中:1
对构造矩阵Α进行奇异值分解得到类似式(1)的结果,对式(1)进行展开有:
其中:ui∈Rm×1;vi∈Rn×1;i=1,2,…,p;p=min(m,n)。
令:
令每个Ai矩阵的第一行为Pi,1,第n列除去第一行的元素外记为Hi,n,如图1所示,将Pi,1同HiT,n构成一个向量,即
其中:Pi,n∈R1×n,Hi,n∈R(m-1)×1
可以证明[8]:X=i=∑1pP i(9)
从式(9)可以看出,通过对原始信号采样序列构造Hankel矩阵并进行奇异值分解,进而计算各个分解层信号Pi,得到原始信号的线性分解。采用文献[9]中的电压暂降模型,在Matlab下生成信噪比为35 dB的电压暂降信号如图2(a)所示。按照上述方法,对该信号进行分解,得到5层分解信号P1至P5,如图2(b)~(f)所示。可以看出,在P3至P5P分解层上,信号的突变点位置表现为剧烈的突变,且突变点的标识在各层上均有较好的集中性。在P1至P5分解层中,相对于由信号突变引起变化,噪声引起的各层信号变化较小。因此上述方法在突变点定位方面具有良好的特性,对原信号中的噪声不太敏感。短时电压扰动的起始和结束时刻表现为电压信号的突变,因此采用上述的方法可以对短时电压扰动进行时间定位。
2 短时电压扰动的类型确定及指标计算
根据电压扰动信号的奇异值分解对扰动发生及结束时刻的时间定位,可以确定电压扰动的类型并对特征数据进行计算。假定短时电压扰动的电压采样序列为X=[x1,x2,x3,…,xN],由前述的时间定位算法得到的扰动发生时刻的索引值为k,以xk为界,在其左右两边分别各取一个周波的信号长度,令:
其中:n为信号的周波采样点数。利用FFT分别计算X1、X2基波幅值。根据IEEE标准[10],若X2基波幅值介于X1基波幅值的10%~90%,则说明该电压扰动为电压暂降;若X2基波幅值小于X1基波幅值的10%,则说明该电压扰动为电压短时中断;若X2基波幅值大于X1基波幅值的110%,则说明该电压扰动为电压暂升。电压扰动信号持续时间可以根据起始和结束时刻的索引值之差乘以采用间隔得到。
3 测量实例分析
为测试本文所提出的方法在实际工程应用中的有效性,搭建了如图3所示的实验电路,K为固态开关,通过控制开关K的导通与断开可以模拟电压暂降或电压暂升。
基于Lab VIEW虚拟仪器检测平台,搭建完整数据采集与处理系统。系统的采样频率为6 400 Hz,并对采样信号进行归一化处理。利用本文所提方法对信号进行6层分解,得到分解层信号P1~P6。图4为某次实验获得的电压波形图,图5为该信号的分解结果。
从图5中的P4、P5和P6分解层可以得到电压扰动的起点和终点的时间定位信息。根据电压扰动的起点定位,在原信号中扰动起点两侧各取一个周波信号进行FFT变换,得到该电压扰动基波电压的幅值分别为1.12 p.u.和0.846 p.u.,因而断定该电压扰动为电压暂降,电压暂降剩余电压为75.5%。
4 与小波变换方法的比较
利用db4小波对图6所示电压扰动信号进行5层分解,得到各分解信号a5、d1~d5,如图6所示。因获取的电压信号有噪声干扰,可以看出,在d1分解层尚可以得到信号的时间定位信息,但在其他层,信号的突变点被噪声干扰所埋没,造成电压暂降的起点和终点信息仅能根据一个分解层判断,其性能不如本文提出的方法优越。
5 结论
本文给出了基于奇异值分解技术的短时电压扰动检测方法。首先通过电压采样序列构建Hanke矩阵,并在计算该矩阵奇异值分解的基础上,计算信号的线性分解,利用信号在分解层上的剧变特性得到扰动发生的起点和终点时刻。在原采样序列中起点两侧各取一个周波信号进行FFT运算得到扰动发生前后的基波幅值,根据这两个基波幅值关系可以确定扰动类型及计算指标。通过搭建基于Lab VIEW虚拟仪器检测技术平台的实验系统,证明本文所提方法的正确性,并与小波变换方法进行比较,说明本文所提方法比小波变换优越。
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汽车电路故障的电压降检测法 篇6
1. 电压降检测法
1.1 电压降
在电路中, 电流通过电阻或导线时产生的阻碍引起的电压值的下降, 称电压降, 通常导线或用电设备的电阻越大, 其产生的电压降就越大。在闭合电路中的部件或负荷工作时需消耗一定的电压。电压降说的就是负荷两端消耗的电压。只在有电流时才有电压降。
汽车上的用电设备或控制单元都有额定的工作电压和电流, 不能有过大的偏差, 否则容易引起用电设备或控制单元, 功能丧失甚至损坏。以起动电路为例, 车辆起动时, 起动机工作电流高达200—600A, 这要求起动电路的电压降非常小, 以降低起动机的功率损失, 减少能量损耗, 从而实现发动机的稳定起动, 同时保护起动机。如果电压降过大, 将导致起动机两端电压过低, 起动机运转无力。
1.2 电压降检测法
电压降检测法师利用万用表测量电路中每个电器元件和插接器处前后位置的电压值, 并计算出该元件或插接其所差生的电压下降, 从而判断出电路技术状况的方法。电压降检测法对于汽车电路故障, 尤其是隐藏故障的诊断有着非常重要的作用。
实验证明, 汽车电路中, 单个回路的电压损失最大为电源电压的3%, 那么作为以12V电源电压制式的汽油发动机车辆上最大电压降应为0.36V。在电路检测中如果电压降超过0.40V, 可视为电路中存在异常, 即有高电阻存在。
在进行电压降检测时万用表应置于直流电压档 (DC档) , 确定电源电压正常条件下, 带电测试电路各节点的电压降。测试时应逆着电路电流方向进行, 并选用低量程 (0~5V) 的直流电压表。
2. 电压降和电阻检测法的比较
2.1. 电阻检测的局限性
以照明电路为例, 连接电路的到导线由数根直径很小的铜丝外面包裹绝缘材料组成, 铜丝横截面积之和对于导线的质量起决定作用。当照明电路线束内部分铜丝已经脱断, 仅少部分连接, 时用万用表进行电阻检测, 测量该导线阻值时极有可能为小于1欧姆, 从而判断做导线正常的判断。然而照明电路工作电流较大, 导线内部少量未断的铜丝, 不能承受过大的照明电流。在打开前照灯时断股的导线对电流的阻力会使导线自身快速发热, 产生功率消耗, 以致前大灯光照亮度不够, 甚至无法点亮。
上述情况下, 电阻检测方法就表现出了局限性, 它不能发现已经存在的故障隐患。原因在于使用万用表测量导线的电阻时, 不一定会表现出阻值增加, 从而使维修技术人员做出电路技术状况良好的判断, 无法发现电路真实存在的故障。
2.2 电压降检测
使用电压降检测法时, 利用电路中的各连接节点, 对每个部位进行电压测试, 则能准确快捷地找到线路中的故障。
以如图1所示起动电路为例, 车辆存在起动时起动机运转无力, 起动机发出“咔擦、咔擦”的响声。
使用电阻检测法进行故障诊断时将发现:测量起动机电源电压12V以上正常;测量起动机搭铁端与车身电阻小于1欧姆正常。此时极易做出起动机自身故障的诊断结果。
使用电压降检测法:如图1所示测量起动机正负极的电压损失发现正极的电压降为0.2V, 正常;而接地端电压损失为2V, 不正常。假设起动机工作时电流为200A, 这一电压降将产生的功率损失为P=U×I=2V×200A=400W, 意味着有400瓦的功率损失从起动电路中消失, 从而导致了起动机运转无力的故障。使用电压降检测法准确的判断出起动机接地存在“虚接”的故障。
进行电压降检测时, 虽然有电压降不大于电路电压3%的整体体要要求求, , 但但是是在在车车辆辆维维修修中中还还要要掌掌握握常常见见电电路路元元器器件件的的电电压压降降标标准, 以及企业的电路电压降标准, 以便判断电路质量, 进而确定故障部位。
摘要：介绍了电压降及电压降检测法的原理, 利用照明电路为例在比较了电阻检测法和电压降检测法, 同时举例说明电压降检测法能够更为准确的检测电路中已经存在的故障隐患和电路质量。
关键词：汽车电路故障,电压降检测法,电阻检测法
参考文献
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[2]大众轿车电路图解析与故障诊断, 孔水清, 《汽车维修》, 2010 (11) :7-10
配电网电压跌落检测技术的研究 篇7
随着我国工业生产的自动化水平不断提高, 敏感设备 (如计算机、可编程控制器等自动化设备) 在电力负荷中所占比重逐渐增多。这类负荷对电压的短时间突变 (本文简称为电压跌落) 非常敏感, 电压的突然跌落将大大影响其工作状况。为了保证敏感负荷的正常工作, 对配电网的电压质量提出了更高要求。
配电网电压跌落是指在某一时刻电压的幅值突然偏离正常工作范围, 经很短时间后又恢复到正常水平的现象。为了减少配电网电压跌落的影响, 供电方要提供给用户高质量的电压;设备制造厂家要降低设备对电压跌落的“敏感度”, 即提高设备对电压跌落的“免疫力”。在生产实践中常采用动态不间断电源 (DUPS) 、静止开关切换 (STS) 等抑制电压跌落影响的装置。本文主要讨论动态电压恢复器 (DVR) 对配电网电压跌落进行补偿的技术。
1 动态电压恢复器 (DVR) 的基本结构
配电网动态电压恢复器 (DVR) 是对电压进行补偿的电力电子装置, 在抑制电压跌落及补偿方面具有经济性、快速性、可靠性等优势。发生电压跌落时, DVR能在5ms内瞬间做出反应, 进行快速补偿 (1) 。
DVR (图中虚线部分) 接入系统的方式如图1所示。其主电路包括储能装置、Delta逆变器、滤波器和串联注入变压器四个部分。直流侧储能装置的主要作用是当配电网电压发生跌落时, 为负载提供足够的有功功率。当前比较常用的从网络中引入电压, 将电能储存在电容中来代替传统的蓄电池。Delta逆变器是DVR装置的核心, 它接在电网与负载之间起调节电压源的作用。逆变器产生的电压主要用来补偿用户侧电压的跌落, 保证敏感负载正常运行。
2 动态电压恢复器 (DVR) 的补偿量检测算法
DVR的补偿对象主要是配电网电压的跌落、闪变和谐波等, 故要求其控制系统的响应速度要足够快, 同时对畸变的输入电压应具有很强的抑制作用。因此, 要实现以DVR补偿负载侧电压跌落的目的, 前提是必须快速准确地从含有扰动的电压信号中检测出电压波动的特征量以及电压基波分量。当检测电路检测到负载电压的跌落信号时, 经检测算法变换后生成电压补偿指令对Delta逆变器进行控制, 产生所需要的补偿电压 (2) 。
在有源电力滤波器和无功补偿技术中, 常使用d-q检测算法检测谐波电流。传统的d-q检测算法进行坐标系的变换, 基波和谐波的分离是由低通滤波器来实现的, 由于低通滤波器本身的延时和衰减特性, 在很大程度上影响了算法的检测结果。本文提出改进的d-q算法, 原理如图2所示。
(1) 虚拟三相电压的构造
利用求导法构造虚拟三相电压, 求导的对象是电压跌落发生相的相电压, 通过求导获取该相电压的余弦信号。其余两相电压可以根据对称三相电压的幅值及相位关系而得到。
(2) d-q变换
将构造好的虚拟三相电压ua、ub、uc进行d-q变换, 其中的变换因子矢量为公式 (1) :
(3) 分离直流变量
通过分离出dq坐标下直流分量, 以获得基波正序分量。本文通过求导的方法能够瞬时分离出dq坐标系中的直流分量, 可以很好地满足实时性, 消除分离时延带来的影响。求导分离的公式 (2) :
(4) 确定电压补偿量
分离出来的dq坐标系下的直流分量后, 求得正序基波电压暂降幅值和相位差如公式 (3) 、 (4) :
配电网动态电压恢复器的补偿启动取决于求得的Usag和α与额定的正序基波电压有效值和允许的相位差相比较结果。如果需要补偿, 则依据补偿策略, 通过DVR装置对电压跌落进行补偿。
3 结语
通过仿真实验, 验证了本文提出的基于dq变换的配电网动态电压恢复器的改进算法, 该算法可以快速准确地检测出电压暂降的幅度和相角跳变, 具有很好的实时性和较高的检测精度, 能够很好地满足DVR装置对电压暂降检测的需要, 以保证装置进行精确的电压补偿。
参考文献
[1]肖小兵等.基于配电网电压跌落的DVR研究[D].电气开关, 2011, 3.
检测电压 篇8
锂离子电池具有超长寿命、 使用安全、 大容量、 绿色环保、 无记忆效应、 体积小、 质量轻等其他动力电池无法比拟的优点,从而成为电动汽车动力电池的首选之一[1,2,3]。 由于电池的制作工艺、初始充电的状态不一致、散热条件不同、 环境气温的变化等原因, 都会导致电池的分散性[4,5],引起串联电池的充放电特性不同。 因此,动力电池组在串联充放电过程中,为了使单节动力电池不过充、不过放,以延长动力电池的使用寿命,必须对单节动力电池电压等参数进行检测,并对单节电池的剩余容量(SOC)进行估计[6]。
动力电池的剩余容量的估计与电池的电压有很大关系。 大量在电动汽车电池剩余电量估计上的研究都依赖于电池的开路电压[7,8]。 由于这些研究方法并没有考虑电化学电池的参数变化,使得估计的准确度取决于电池的健康状态(SOH)、 寿命影响以及生产中的缺陷。 加之, 电池使用过程中开路电压并不容易获得, 因而这些方法并不足够准确以至于结果可能对电池的正常充电和性能造成危害,这将造成电池热崩溃。 还有一些方法则是依赖于电池的充放电状态电流或是电池的内部阻抗,而这些方法存在误差大、结果不可靠的问题。
本文提出了一种基于脉冲响应[9]的电池端电压检测方法来预测锂离子电池端电压的方法,通过实验验证了该种检测方法的有效性和可靠性,为电池的剩余容量估计提供了一种有效的工具。
1 锂离子电池等效电路模型
锂离子电池是一种可充电电池, 一般使用锂合金金属氧化物为正极材料,如Li Co O2、 Li Mn O4等,石墨为负极材料,使用非水电解质。 相比于其他类型的电池,锂离子电池保持电量的能力更好,在同样大小的电池中也更轻便,并且其不具有记忆效应,不必在充电前完全放电。 所有的这些优点表明选取锂离子电池作为电动汽车的动力电池是一种很好的选择。
锂离子电池的等效电路一般常采用Thevenin等效电路模型, 如图1 所示。 其中,R0为欧姆电阻,R1、 C1分别为电池的极化内阻和极化电容,Ubatt为电池的开路电压。 该模型考虑了电池电压在充放电流激励下的突变性和渐变性特点, 由R0来等效模拟电压突变的电阻特性, 由R1和C1组成惯性RC环节对应电压的渐变特性。 此外, 为使建模简化, 不考虑温度和电流内阻等的影响。
2 脉冲响应思想及方法描述
2 . 1 脉冲响应思想
函数f与函数g的卷积由f*g表示, 其基本定义是某一在t时刻的函数与另一在t-ζ 时刻的函数相乘的积分(整个域的独立变量,即时间),表达式如下:
在离散域的卷积表达式如下:
由于卷积是可交换的,所以首位函数的选取并不重要。
由线性系统理论可知,对于任意的一个输入,线性时不变系统的输出均可由它的脉冲响应确定,表达式如下:
其中,x [k]、h [k] 和y [k] 分别代表系统的输入、 脉冲响应和输出。 即系统的输入与它的脉冲响应的卷积将得到系统的输出。
为了确定电池的脉冲响应, 向电池施加一个电流脉冲并对电池的输出电压作检测,结果如图2 所示。
电池的脉冲响应可作为电池模型并取代电池来计算输出电压。 将电池的脉冲响应与任意的输入电流作卷积,可计算得到输出电压:
其中i[k]、h[k] 和v[k] 分别代表电池的端电流、 脉冲响应和端电压。
2 . 2 ARMAX模型
自回归移动平均模型(ARMAX)[10,11]可以用数字形式来表示离散线性时不变系统的脉冲响应。 对于单一输入/输出的系统(SISO),给出了ARMAX的多项式模型结构:
其中,y(t)代表在t时刻的输出,u(t)代表在t时刻的输入,e(t)是白噪声干扰,q-1是反向移算子。 并满足:
其中,n、m和r分别是多项式的阶数, 为估计出ARMAX模型需要先确定合适的模型阶数。 针对指定的模型, 采用电池的输入电流作为模型的输入u (t), 而利用多项式可计算出输出电压y(t)。
2 . 3 方法描述
针对模拟锂离子电池模型, 本文采用基于电池的脉冲响应方法,而电池的脉冲响应又取决于电池的剩余容量(SOC)。 不同的SOC对应于不同的脉冲响应。 必须注意的是在固有的脉冲当中电流脉冲的持续时间要远远小于系统中的最小时间常数。 图3 表示的是比克18650 锂离子电池的SOC为80%时的脉冲响应。
计算出不同SOC值所对应的电池脉冲响应并存储于查找表中, 即电池的整个SOC的可取范围由单个i值所对应的特定脉冲响应hi[ k ] 进行分区。 实验中, 向电池施加一个输入电流, 而电池产生的输出电压响应将对应于该特定电流。 将电池的脉冲响应存储于查找表中, 任意输入电流的端电压均可通过输入电流与查找表当中所存储的脉冲响应的卷积得到。 因此就有, 对于任意输入的i值, 输出电压的求解式表达如下:
然后, 将由查表获得的脉冲响应而计算出的电压与实际所测量得到的输出电压作比较,确定出合适的与电池相关的脉冲响应。 因为已知不同的SOC值对应于相应的脉冲响应,从而可以确定出电池的SOC。 图4 表示的是所提出方法的结构框图。
3 实验结果
实验所用电池:比克18650 锂离子电池,容量为2.2 Ah,标称电压为3.7 V, 实验环境温度为25 ℃。 图5 和图6分别表示了SOC=75%和SOC=20%时的电池的脉冲响应。结果表明对于不同的SOC的电池其脉冲响应是不同的。
利用Battery Design Studio仿真工具所得到的仿真结果对该方法进行验证。 向18650 锂离子电池模型施加一脉冲幅度为1 A、脉冲宽度为1 s的充电电流脉冲, 对不同SOC的电池进行测试, 由所获得的脉冲响应数据可知, 同一输入电流脉冲下, 不同SOC的电池, 其输出电压脉冲响应不同,数据表如表1 所示。
同时, 对于同一SOC级而言, 脉冲响应也会受到施加的电流脉冲幅度的影响。 因而对不同的SOC级的电池选取不同的充电电流脉冲来估测其脉冲响应,其结果如表2 所示。 表2 给出了SOC值分别为60%和80%时,输入电流脉冲宽度为1 s,脉冲幅度分别为0.5 A、1 A和1 . 5 A的电压响应数据表。
根据已确定的电池的ARMAX模型,对SOC为100%的18650 锂离子电池施加脉冲幅度为3.8 A、 脉冲宽度为200 s的放电电流脉冲, 图7 所示为对应放电电流脉冲的电池的输出电压。
利用图7 的放电脉冲, 在SOC为100%测试下电池的ARMAX模型的估计如下:
表3 为不同SOC情况下, 分别对电池的ARMAX模型和软件模型施加脉冲幅度为1 A、脉冲宽度为1 s的输入充电电流脉冲的输出电压的对比。 由表可知,两模型的输出电压误差较小且小于0.5% , 充分验证了基于脉冲响应的这一检测方法的可靠性。
4 结语
本文提出了一种基于脉冲响应的电池端电压在线检测方法, 由ARMAX模型来真实反映电池的脉冲响应状态, 根据电池的SOC不同其脉冲响应不同以及同一SOC的电池输入脉冲不同其脉冲响应不同来预测电池的端电压,仿真结果和实验结果充分验证了该方法的有效性和可靠性。 利用该种方法为电池的剩余容量估计提供一种有效的工具, 并且针对不同的电池类型, 该方法也同样适用。
摘要：剩余容量(SOC)和健康状态(SOH)的在线检测是实现车用电池有效管理的关键之一,而电池开路电压作为预测电池剩余容量的一个重要参数在充电和放电周期间不易获得。提出了一种基于脉冲响应预测锂离子电池端电压的方法,通过向电池施加电流脉冲,由输入脉冲与电压脉冲响应的卷积来预测端电压。阐明了脉冲响应的思想以及方法的实现,通过实验验证了该检测方法的有效性和可靠性,能够达到实际应用效果。
关键词：剩余容量,锂离子电池,端电压,脉冲响应
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