基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的正序基波諧波檢測(cè)方法

李向新,張穎,劉美容

(1.湖南省電力公司邵陽(yáng)電業(yè)局，湖南 邵陽(yáng) 422000；2.長(zhǎng)沙理工大學(xué)電氣信息與工程學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410114;3.湖南師范大學(xué)物理與信息科學(xué)學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410081)

基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的正序基波諧波檢測(cè)方法

李向新1，2,張穎2,劉美容3

(1.湖南省電力公司邵陽(yáng)電業(yè)局，湖南 邵陽(yáng) 422000；2.長(zhǎng)沙理工大學(xué)電氣信息與工程學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410114;3.湖南師范大學(xué)物理與信息科學(xué)學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410081)

在非線性負(fù)荷特性及電力系統(tǒng)電壓突變情況下，提出一種新的諧波檢測(cè)方法，即基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的正序基波諧波檢測(cè)方法。該方法在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)上，通過(guò)選取合理的扁平結(jié)構(gòu)元素的結(jié)構(gòu)及長(zhǎng)度，運(yùn)用形態(tài)學(xué)的膨脹和腐蝕運(yùn)算對(duì)電力系統(tǒng)的諧波進(jìn)行運(yùn)算處理。在電力系統(tǒng)信號(hào)存在高斯噪聲干擾條件下，該方法能快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)出電力系統(tǒng)中的諧波頻域分量和較好地濾除電力系統(tǒng)信號(hào)中的高斯噪聲，有較好的諧波檢測(cè)效果。在Matlab/simulink仿真平臺(tái)上，通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了該方法是有效的。

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)；正序基波檢測(cè)；濾波；諧波檢測(cè)；形態(tài)濾波器；

1 引言

近年來(lái)，隨國(guó)家“十二五計(jì)劃”重大戰(zhàn)略部署，國(guó)家能源及電力行業(yè)大力發(fā)展新能源分布式發(fā)電、環(huán)保生物質(zhì)發(fā)電及發(fā)展節(jié)能型超高壓柔性技術(shù)輸電等，引進(jìn)了許多大功率電力電子元器件及非線性開(kāi)關(guān)器件。當(dāng)電力系統(tǒng)運(yùn)行和控制、鐵路電氣化、工廠生產(chǎn)及家庭電器的使用，產(chǎn)生大量的諧波，加劇了電能質(zhì)量受到嚴(yán)重污染，引起電網(wǎng)中的功率不平衡及諧波等嚴(yán)重問(wèn)題，給電網(wǎng)的穩(wěn)定安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行帶來(lái)了巨大的隱患，同時(shí)也給電力電子技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了巨大的障礙。既然給電力系統(tǒng)運(yùn)行帶來(lái)安全隱患，也不利于節(jié)省能源，研究可靠的濾波器和解決電能質(zhì)量污染源問(wèn)題是國(guó)家根據(jù)現(xiàn)代電網(wǎng)戰(zhàn)略發(fā)展和智能電網(wǎng)發(fā)展的要求。

在許多的諧波智能檢測(cè)方法中，每種方法都有自己的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。如瞬時(shí)無(wú)功諧波檢測(cè)方法的優(yōu)點(diǎn)是電路簡(jiǎn)單易懂、受頻率擾動(dòng)小、電路原理極易實(shí)現(xiàn)，實(shí)時(shí)性佳，延時(shí)性小，應(yīng)用的范圍和前景比較廣，在設(shè)計(jì)濾波器中，瞬時(shí)無(wú)功功率檢測(cè)方法存在檢測(cè)存在相位延時(shí)性，控制運(yùn)算算法復(fù)雜，檢測(cè)精度不高，在電壓或者負(fù)載存在不平衡的條件下會(huì)出現(xiàn)下，會(huì)出現(xiàn)諧波檢測(cè)不精確，不能很好的去除噪聲。當(dāng)前，主要有如下幾種諧波檢測(cè)方法：基于小波分析的諧波檢測(cè)方法[1]，由于小波分析算法計(jì)算的時(shí)候具有計(jì)算量大，很大的冗余度，運(yùn)算速度慢等缺點(diǎn)；基于傅里葉變換的諧波檢測(cè)方法[2]，傅里葉在頻率變換的時(shí)候存在局部性差，檢測(cè)的精度不高，不靈敏等特點(diǎn)，極易給檢測(cè)帶來(lái)很大的誤差，導(dǎo)致可靠性不高；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波檢測(cè)方法[3]，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，占有運(yùn)算空間復(fù)雜及運(yùn)算量大等缺點(diǎn)，且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究的不夠成熟；基于遺傳算法的諧波檢測(cè)方法[4]，遺傳算法存在較差的計(jì)算穩(wěn)定性，同時(shí)運(yùn)算量大，具有只能局部處理信號(hào)波形的缺點(diǎn)；基于瞬時(shí)無(wú)功功率理論的諧波檢測(cè)方法[5]，在文獻(xiàn)[5]中，諧波檢測(cè)方法原理簡(jiǎn)單易懂，在電網(wǎng)三相不平衡的前提下，或者電壓收到擾動(dòng)和突變時(shí)，不能準(zhǔn)確的檢測(cè)電網(wǎng)中的諧波分量，同時(shí)在對(duì)電壓波形攜帶噪聲檢測(cè)的效果也分成差；基于自適應(yīng)的諧波檢測(cè)方法[6]，該算法不能精確檢測(cè)諧波分量，存在檢測(cè)不穩(wěn)定性。為此，本文提出了一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的正序基波諧波檢測(cè)方法，準(zhǔn)確地檢測(cè)出電力系統(tǒng)中的諧波分量。

2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波基本原理

2.1 基本概念

在處理數(shù)學(xué)圖像及信號(hào)中，其中有一種有效的方法—數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)，它是數(shù)學(xué)領(lǐng)域的一種拓?fù)浞种АＫ且约虾蛶缀晤I(lǐng)域的一門基礎(chǔ)學(xué)科，提出一種名為“刺探”的結(jié)構(gòu)元素，其作用是對(duì)電網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行光滑和縫合信號(hào)的局部特征，修正處理采集信號(hào)，使電網(wǎng)運(yùn)行更加穩(wěn)定。針對(duì)采集的信號(hào)，加以類比處理，提出合理及優(yōu)越的信號(hào)特性，近幾年中，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)主要應(yīng)用在圖像處理、繼電保護(hù)、電能質(zhì)量及擾動(dòng)監(jiān)測(cè)中，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)元素去處理電力系統(tǒng)采集信號(hào)，并加以數(shù)學(xué)運(yùn)算，濾除噪聲，提出優(yōu)質(zhì)及有用的信號(hào)。

設(shè)計(jì)濾波的結(jié)構(gòu)元素，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行運(yùn)算，如腐蝕、膨脹、開(kāi)運(yùn)算及閉運(yùn)算[7]，假設(shè)從電網(wǎng)提取的信號(hào)為一維離散信號(hào)函數(shù)，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析和處理，濾波優(yōu)化電力系統(tǒng)信號(hào)。

2.2 腐蝕和膨脹運(yùn)算

從電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集信號(hào)，假定從電網(wǎng)系統(tǒng)采集的信號(hào)f(n)為一維離散函數(shù)信號(hào)，g(n)為對(duì)電網(wǎng)信號(hào)處理運(yùn)算而設(shè)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)元素。f(n)信號(hào)函數(shù)針對(duì)結(jié)構(gòu)元素g(n)的膨脹運(yùn)算和腐蝕運(yùn)算[8]分別定義為:

(f⊕g)(n)=max[f(n+m)+g(n)]

(1)

(fΘg)(n)=min[f(n+m)-g(n)]

(2)

n=0,1,2,…,k-L;m=0,1,2,…,L-1，且k≥L，腐蝕及膨脹運(yùn)算中參數(shù)k、L為結(jié)構(gòu)元素的長(zhǎng)度。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的腐蝕運(yùn)算是對(duì)電網(wǎng)信號(hào)進(jìn)行擴(kuò)張變換，而腐蝕運(yùn)算則是對(duì)電網(wǎng)信號(hào)進(jìn)行收縮轉(zhuǎn)換，腐蝕和膨脹運(yùn)算是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的兩種基本運(yùn)算。

2.3 開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)有兩種不同而且不可逆運(yùn)算方式：閉運(yùn)算和開(kāi)運(yùn)算[9]。開(kāi)運(yùn)算是對(duì)采集的信號(hào)進(jìn)行先腐蝕后膨脹，其處理光滑信號(hào)，銳化毛刺和孤立點(diǎn)；然而閉運(yùn)算則是先膨脹后腐蝕，縫合信號(hào)上小洞和裂縫，在結(jié)構(gòu)元素g(n)條件下，針對(duì)電網(wǎng)采集的信號(hào)f(n)，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的開(kāi)、閉運(yùn)算分別定義為:

(f°g)(n)=(fΘg⊕g)(n)

(3)

(f?g)(n)=(f⊕gΘg)(n)

(4)

2.4 數(shù)學(xué)形態(tài)濾波算法

因?yàn)閿?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算是不可逆的，將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的開(kāi)、閉運(yùn)算和膨脹、腐蝕運(yùn)算相結(jié)合，分別對(duì)信號(hào)函數(shù)進(jìn)行不同方式的處理，產(chǎn)生不同的處理效果，由此可以設(shè)計(jì)出效果不同的形態(tài)濾波器。為了得到不同效果的波形圖，可以將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的膨脹、腐蝕、開(kāi)和閉運(yùn)算算法[10]進(jìn)行采取不同的聯(lián)級(jí)處理，就會(huì)使電網(wǎng)的信號(hào)更加光滑平穩(wěn)，出去毛刺，縫合信號(hào)的漏洞。其濾波結(jié)構(gòu)如下面三種方式，其中電網(wǎng)采集信號(hào)為f(n)，結(jié)構(gòu)元素為g(n)，經(jīng)過(guò)形態(tài)濾波后的輸出用yn表示，其運(yùn)算如下：

(1)交替濾波器：

oc(f(n))=(f°g?g)(n)

(5)

co(f(n))=(f?g°g)(n)

(6)

(2)混合濾波器

[(f)mix(g)](n)=(f?g°g)(n)/2

(7)

(3)交替混合濾波器

Yn=[oc(f(n))+co(f(n))]/2

(8)

當(dāng)電網(wǎng)信號(hào)受到干擾時(shí)，處于暫態(tài)突變和擾動(dòng)時(shí)或者三相不平衡時(shí)，采用聯(lián)級(jí)交替混合濾波器，多次采取數(shù)學(xué)形態(tài)處理信號(hào)，提高檢測(cè)精度。

2.5 結(jié)構(gòu)元素的選擇

對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理時(shí)，選取合理的結(jié)構(gòu)元素，能使濾除諧波的效果達(dá)到最佳狀態(tài)，其關(guān)鍵是對(duì)結(jié)構(gòu)函數(shù)的形態(tài)和長(zhǎng)度進(jìn)行研究。在對(duì)電網(wǎng)信號(hào)處理時(shí)，電網(wǎng)中的三次和五次諧波對(duì)檢測(cè)的干擾很大，同時(shí)也影響動(dòng)態(tài)響應(yīng)和速度。結(jié)構(gòu)元素形狀和長(zhǎng)度的選取對(duì)數(shù)學(xué)形態(tài)運(yùn)算量有很大影響，結(jié)構(gòu)越復(fù)雜，其運(yùn)算量也越大。一般選取圓、扁平結(jié)構(gòu)、三角函數(shù)等作為結(jié)構(gòu)元素。本文結(jié)構(gòu)元素為半圓，其半徑取值在幅值的1/50～1/10之間，其濾波的效果達(dá)到最優(yōu)，利用開(kāi)閉運(yùn)算的同時(shí)，根據(jù)前后兩個(gè)采樣信號(hào)的差值來(lái)適當(dāng)調(diào)整結(jié)構(gòu)元素的長(zhǎng)度和寬度，半圓的半徑越小，則檢測(cè)的精度越高。同時(shí)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理，使其波形更加的光滑。

3 正序基波諧波電流檢測(cè)方法

3.1 正序基波提取器的原理

針對(duì)電力系統(tǒng)中的電壓突變及電力系統(tǒng)非線性負(fù)荷特性，提出基于數(shù)學(xué)形態(tài)的正序基波諧波檢測(cè)方法，能精確地諧波的頻域分量和較好的濾除波形圖中的噪聲源。正序基波原理是將電力系統(tǒng)中負(fù)載的ua，ub，uc投影到新的αβ坐標(biāo)系下，獲得理想的電壓向量uα和uβ。設(shè)uα為正弦函數(shù)信號(hào)為e(t)=Asin(ω1t+φ)，運(yùn)用幅值積分變換將uα轉(zhuǎn)換為信號(hào)函數(shù)y(t)=Asin(ω1t+φ)t。再將正弦信號(hào)函數(shù)uα經(jīng)過(guò)延時(shí)90°運(yùn)算后，可以獲得輔助信號(hào)函數(shù)x(t)=Asin(ωt+φ)。運(yùn)用拉普拉斯變換將三個(gè)信號(hào)函數(shù)進(jìn)行處理運(yùn)算，提取系統(tǒng)中的正序基波電壓信號(hào)[11]。該運(yùn)算轉(zhuǎn)換具有較好的選頻特性，其α-β坐標(biāo)轉(zhuǎn)換過(guò)程如圖1所示。

圖1 α-β坐標(biāo)系下實(shí)現(xiàn)原理圖

在圖1中的α-β軸上，將拉普拉斯變換后的信號(hào)函數(shù)進(jìn)行整合，構(gòu)建新的空間結(jié)構(gòu)，信號(hào)函數(shù)的表達(dá)式分別為ya(t)=Asin(ω1t+φ)t和yβ(t)=Asin(ω1t+φ)t。其正序基波提取器的結(jié)構(gòu)和原理如圖2所示，K為比例放大系數(shù)，其作用是調(diào)整輸出信號(hào)函數(shù)的幅值大小。

根據(jù)電力系統(tǒng)中的電壓突變情況及非線性負(fù)荷特性，提取正序基波電壓。這個(gè)運(yùn)算方式存在對(duì)電力系統(tǒng)的基頻存在偏差時(shí)不敏感，但是能準(zhǔn)確地提取基波信號(hào)等優(yōu)點(diǎn)。

圖2 正序基波提取器原理圖

3.2 鎖相環(huán)PLL電路原理

鎖相電路具體作用是來(lái)實(shí)時(shí)跟蹤電力系統(tǒng)中的幅頻特性參數(shù)，并鎖定電力系統(tǒng)中電壓與電力的空間相角。在電力系統(tǒng)電壓突變或電力系統(tǒng)波形圖嚴(yán)重畸變情況下，設(shè)計(jì)合理的結(jié)構(gòu)，不會(huì)對(duì)電力系統(tǒng)中檢測(cè)諧波運(yùn)算響應(yīng)有延時(shí)，同時(shí)也提高了電力系統(tǒng)諧波檢測(cè)的精度和運(yùn)算處理速度。提取電力系統(tǒng)中的基波電壓和電流之間的相位角結(jié)構(gòu)原理圖如3所示，其控制電路過(guò)程如圖3所示。

圖3 鎖相環(huán)PLL的原理

在電力系統(tǒng)非線性不平衡負(fù)荷及電壓波形突變情況下，合理地設(shè)計(jì)鎖相環(huán)PLL電路結(jié)構(gòu)，實(shí)時(shí)追蹤電網(wǎng)的電壓基波波形的頻率和相角，能提高運(yùn)算處理的速度和響應(yīng)。其數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換表達(dá)式為：

p3φ=uaia+ubib+ucic=uabia+ucbic

(9)

3.3 正序基波諧波檢測(cè)原理

在電力系統(tǒng)非線性負(fù)荷特性及電壓突變情況下，構(gòu)建新的空間提取正序基波電壓，能精確地提取電力系統(tǒng)中的信號(hào)。正序基波電壓的諧波檢測(cè)原理是在對(duì)偶p-q理論和瞬時(shí)無(wú)功功率理論上發(fā)展而來(lái)的。其實(shí)質(zhì)是將電力系統(tǒng)中的電壓向量ua、ub、uc轉(zhuǎn)換為新空間αβ坐標(biāo)系中的uα和uβ向量，與電力系統(tǒng)中的PLL采集的實(shí)時(shí)電流向量iα和iβ相乘積，獲得理想的輔助功率p和q。利用空間的逆運(yùn)算，通過(guò)cpq-abc獲得電力系統(tǒng)中理想的三相電壓輸出為ua，ub，uc?；跀?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的正序基波諧波檢測(cè)原理框圖如圖4所示。

圖4 正序基波諧波檢測(cè)原理圖

在圖4中的cαβ-pq的轉(zhuǎn)換過(guò)程中，其數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換表達(dá)式為下:

(10)

在圖4中的cpq-αβ轉(zhuǎn)換過(guò)程中，提取系統(tǒng)中的得到正序電壓，其數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換表達(dá)式為下：

(11)

在圖4中的cαβ-abc逆變換過(guò)程中，獲得理想的三相電壓。其數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換表達(dá)式為：

(12)

4 仿真分析

在仿真軟件matlab/simulink的平臺(tái)上塔建諧波檢測(cè)模型，對(duì)諧波檢測(cè)法進(jìn)行仿真，設(shè)電網(wǎng)仿真參數(shù)為：電力系統(tǒng)中非線性負(fù)載三相相電壓un=1V，電網(wǎng)基波頻頻ω=50Hz，采樣周期為fs=10000Hz，采樣周期為八個(gè)周期，即采樣點(diǎn)數(shù)為1600點(diǎn)。則假設(shè)電力系統(tǒng)中的諧波表達(dá)式為：ih(t)=0.41cos(3ωt+30°)+0.17cos(5ωt+60°)+0.14cos(7ωt+45°)+0.15cos(11ωt+90°)+0.11cos(13ωt+60°)，加入2%的噪聲源，其具體的仿真電路檢測(cè)圖如圖5所示。

圖5 正序基波諧波檢測(cè)仿真圖

在圖5中，ub、ub、uc為電網(wǎng)三相電壓源，iah，ibh，ich分別所注入電網(wǎng)諧波分量參數(shù)，電力系統(tǒng)中的電阻及電感參數(shù)分別為Rs=1Ω，Ls=1e-3H。

根據(jù)電力系統(tǒng)諧波的頻率域幅值特性，選取瞬時(shí)無(wú)功功率諧波檢測(cè)方法和自適應(yīng)濾波諧波檢測(cè)方法分別與基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的正序基波諧波檢測(cè)方法相比較。

圖6 電網(wǎng)三相基波電壓圖

圖7 電網(wǎng)含有諧波波形圖

圖8 瞬時(shí)無(wú)功功率檢測(cè)方法仿真

圖9 LMS算法檢測(cè)仿真

圖10 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的正序基波方法仿真

圖7為含有諧波a相電流波形圖，圖8為瞬時(shí)無(wú)功檢測(cè)諧波仿真，在0.06s時(shí)波形圖才達(dá)到理想的波形圖，且三相電流的幅值大小不同及波形圖中還含有噪聲分量。圖9為L(zhǎng)MS算法諧波檢測(cè)的仿真，在0.04s時(shí)波形圖達(dá)到光滑，且波形圖中含有噪聲分量。圖10為基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的正序基波諧波檢測(cè)的仿真，在0.04s時(shí)波形圖達(dá)到光滑，且三相波形對(duì)稱及很好地濾除波形圖中的噪聲分量。通過(guò)分析和比較三種算法的仿真，驗(yàn)證了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的正序基波諧波檢測(cè)的濾波效果較好。

圖11 瞬時(shí)無(wú)功功率的FFT分析

圖12 LMS算法檢測(cè)的FFT分析

圖13 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的正序基波檢測(cè)的FFT分析

圖11為瞬時(shí)無(wú)功功率諧波檢測(cè)FFT分析圖，該方法只能檢測(cè)出諧波中的三次諧波分量，且三次諧波的幅值只有0.2左右，與所設(shè)值的誤差較大。圖12為L(zhǎng)MS算法諧波檢測(cè)的FFT分析圖，該方法只能檢測(cè)出諧波中的三次、五次和七次諧波分量，且幅值的大小分別為0.2、0.09和0.05，與所設(shè)值的誤差也較大。圖13為基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的正序基波諧波檢測(cè)的FFT分析圖，該方法不僅能檢測(cè)出三、五、七次諧波分量，也能檢測(cè)出十一和十三次諧波分量，且對(duì)諧波幅值檢測(cè)的誤差較小，諧波幅值的大小分別為0.39、0.21、0.14、0.1和0.07。通過(guò)三種算法的FFT分析，驗(yàn)證了基于形態(tài)學(xué)正序基波諧波檢測(cè)方法能精確地檢測(cè)諧波頻率和幅值。

5 結(jié)論

在電力在電力系統(tǒng)非線性負(fù)荷特性及電壓突變情況下，針對(duì)一些算法不能很好地對(duì)電力系統(tǒng)中的諧波分量進(jìn)行檢測(cè)及補(bǔ)償，提出基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的正序基波諧波檢測(cè)方法。該方法通過(guò)構(gòu)建新的坐標(biāo)空間，提取電力系統(tǒng)中的正序電壓量，通過(guò)設(shè)計(jì)合理的結(jié)構(gòu)元素和PLL的結(jié)構(gòu)原理，采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器運(yùn)算處理。在Matlab/simulink平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)例仿真，驗(yàn)證了該方法能很好地濾波分量，也能精確地檢測(cè)出電力系統(tǒng)中的諧波頻域分量及對(duì)諧波的運(yùn)算處理速度響應(yīng)也快。

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Positive Sequence Harmonic Detection Method Based on Mathematical Morphology

LIXiang-xin1,2，ZHANGYing2，LIUMei-rong3

(1.Shaoyang Electric Power Bureau ,Electric Power Co. of Hunan Province,Shaoyang 422000,China;2.College of Electrical and Information Engineering,Changsha University of Science & Technology,Changsha 410014,China;3.College of Physics and Information Science,Hunan Normal University,Changsha 410081,China)

In view of the nonlinear load characteristic and power system voltage mutation,this paper puts forward a new method of harmonic detection,a positive sequence fundamental harmonic detection method based on mathematical morphology.Based on mathematical morphology,this mehod chooses reasonable structure and flat structure elements of length,uses the expansion and corrosion of the morphology to process the harmonic in power system.Under the condition that power system signal is disturbed by gaussian noise,the method can quickly and accurately detect the harmonic frequency component in the electric power system and better filter gaussian noise signals in power system,which presents good effect in harmonic detection.In Matlab/simulink simulation platform,the examples prove the effectiveness of this method.

mathematical morphology；positive sequence fundamental wave detection；filter；harmonic detection；morphological filter

1004-289X(2014)02-0020-05

TM71

B

2013-05-07