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    加卷積窗測(cè)量電氣參量時(shí)的噪聲誤差研究

    2016-07-29 20:20:22曹堃銳劉梧林丁海洋
    物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2016年7期
    關(guān)鍵詞:噪聲誤差

    曹堃銳++劉梧林++丁海洋

    摘 要:采用卷積窗加權(quán)法能夠基本消除電氣參量測(cè)量時(shí)的不同步采樣誤差,但卻無(wú)法降低噪聲帶來(lái)的測(cè)量誤差。文中研究了加卷積窗測(cè)量電氣參量時(shí)噪聲帶來(lái)的誤差問(wèn)題,研究得出:該測(cè)量誤差與信噪比及采樣頻率的開(kāi)方成反比;根據(jù)隨機(jī)噪聲具有的統(tǒng)計(jì)特性,提出了對(duì)實(shí)際測(cè)量值進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)運(yùn)算,以計(jì)算量的增大換得噪聲引起的誤差減?。蛔詈笸ㄟ^(guò)數(shù)值模擬驗(yàn)證了所提理論的有效性。

    關(guān)鍵詞:電氣參量;卷積窗加權(quán)測(cè)量法;噪聲;誤差

    中圖分類號(hào):TM732 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2095-1302(2016)07-00-04

    0 引 言

    以微處理器為基礎(chǔ)的電工測(cè)量?jī)x表在測(cè)量有效值、有功功率等電氣參量時(shí),信號(hào)頻率的不穩(wěn)定會(huì)帶來(lái)不同步采樣誤差[1,2]。許多學(xué)者就克服這種測(cè)量誤差進(jìn)行了研究[3-8],但各種方法都有其側(cè)重點(diǎn)與局限性。文獻(xiàn)[9]提出的電氣參量卷積窗加權(quán)算法,可基本消除不同步采樣的測(cè)量誤差,且權(quán)函數(shù)有固定解析式,算法簡(jiǎn)單便于實(shí)現(xiàn)。但對(duì)于加權(quán)算法計(jì)算電氣參量時(shí),干擾噪聲帶來(lái)的誤差問(wèn)題卻沒(méi)有進(jìn)行詳細(xì)的研究。在測(cè)量過(guò)程中,發(fā)現(xiàn)噪聲永遠(yuǎn)存在于電力系統(tǒng)中,其對(duì)測(cè)量帶來(lái)的誤差往往不能忽視,尤其對(duì)強(qiáng)度較弱的電流信號(hào)而言[10],一點(diǎn)噪聲干擾可能就使系統(tǒng)的信噪比很低、誤差很大。因此本文在簡(jiǎn)單闡述了卷積窗加權(quán)算法的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)推導(dǎo)了電氣參量加權(quán)測(cè)量中的噪聲誤差公式,并給出了相應(yīng)的減小誤差的方法。該方法對(duì)于解決電氣參量高精度測(cè)量中的實(shí)際問(wèn)題具有借鑒和指導(dǎo)意義。

    1 電氣參量的卷積窗加權(quán)測(cè)量法

    設(shè)交流電信號(hào)u(t)、i (t)的周期為T(mén),則有效值及有功功率為:

    在電信號(hào)采樣過(guò)程中,會(huì)出現(xiàn)不同步誤差,導(dǎo)致用(1)、(2)式計(jì)算有效值時(shí),使得信號(hào)周期T只能用一近似值T0代入。設(shè)x為相對(duì)頻偏,即T0=(1+x)T;f=(1+x)f0。對(duì)電信號(hào)加卷積窗可有效克服不同步帶來(lái)的誤差,為便于數(shù)值模擬,對(duì)加窗后的有效值及有功功率進(jìn)行時(shí)間上的離散。

    設(shè)N為一個(gè)估計(jì)周期T0中的采樣點(diǎn)數(shù),采樣序列記為un、in,相應(yīng)的卷積窗序列為wk,則有效值及有用功率的加權(quán)離散表達(dá)式為:

    列出了常用的1~3階卷積窗函數(shù)解析式[7],見(jiàn)式(5)~(7)所示:

    2 電氣參量加權(quán)測(cè)量中噪聲誤差分析

    2.1 有效值的噪聲誤差分析

    以電壓信號(hào)u(t)為例進(jìn)行說(shuō)明。隨機(jī)高斯白噪聲假設(shè)為z(t),其離散采樣序列為zn,為在加噪聲z(t)條件下得到的電壓有效值,則根據(jù)式(3)可得:

    式中Uz為噪聲信號(hào)的有效值,ξ是電壓與噪聲信號(hào)的相關(guān)系數(shù),與信噪比SNR(dB)有關(guān),不同SNR下的ξ值分別為:

    由于高斯白噪聲的隨機(jī)性,每個(gè)采樣點(diǎn)zn可以認(rèn)為服從N(0,σ2)的正態(tài)分布,而高斯白噪聲信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差等于其有效值Uz,則有:

    其中,Pu、Pz分別為電壓信號(hào)及噪聲信號(hào)的有功功率,SNR為信噪比。

    通過(guò)以上計(jì)算可以得出:

    不同采樣點(diǎn)的噪聲誤差可以看成是相互獨(dú)立無(wú)關(guān)的,則信噪比一定時(shí),電壓有效值的期望和方差為:

    其中,Ak定義與上節(jié)相同,主要依賴于權(quán)系數(shù)的階數(shù)k,有A1=1.00,A2=1.15,A3=1.29[11]。信噪比一定時(shí),由噪聲隨機(jī)性引起的電壓有效值與噪聲有效值之和的測(cè)量相對(duì)誤差為:

    式中fS為采樣頻率,T0為額定周期(T0=1/f0), ξ由式(9)確定。

    同理可得,電流有效值與所加噪聲有效值之和的測(cè)量相對(duì)誤差為:

    通過(guò)式(15)、式(16)可以看出,加入高斯白噪聲引起的測(cè)量相對(duì)誤差反比于信噪比及采樣頻率的開(kāi)方根,而增大卷積窗階數(shù)k會(huì)使Ak也增大,故只使誤差略微減小。

    2.2 有功功率的噪聲誤差分析

    設(shè)電壓信號(hào)為u(t),電流信號(hào)為i(t)。zn1、zn2分別為電壓、電流的噪聲信號(hào)離散采樣序列,為在噪聲條件下得到的有功功率,則根據(jù)式(4)有:

    對(duì)于zn1、zn2序列可以認(rèn)為服從N(0,σ2)的隨機(jī)正態(tài)分布,根據(jù)式(11)可以得出:

    式中SNR1、SNR2分別代表電壓信號(hào)、電流信號(hào)的信噪比(dB)。

    電壓與電流的噪聲信號(hào)zn1、zn2是相互獨(dú)立無(wú)關(guān)的,可得出以下推導(dǎo):

    不同采樣點(diǎn)的噪聲誤差可以看成是相互獨(dú)立無(wú)關(guān)的,則有功功率的期望和方差為:

    其中,Ak、Ak1、Ak2定義與上節(jié)相同(、),在給定權(quán)系數(shù)的階數(shù)k后,Ak1=Ak2=Ak,且有A1=1.00,A2=1.15,A3=1.29[11]。因此由于噪聲而造成的有功功率測(cè)量的相對(duì)誤差為:

    式中fs為采樣頻率,ψ為功率因數(shù)的真值。

    通過(guò)式(22)可以看出,加入高斯白噪聲引起的測(cè)量相對(duì)誤差反比于信噪比及采樣頻率的開(kāi)方根,而增大卷積窗階數(shù)k會(huì)使Ak也增大,故只使誤差略微減小。

    3 降低噪聲誤差的方法

    由上節(jié)可知,直接測(cè)量出的有效值應(yīng)在綜合有效值(真有效值與噪聲有效值之和)上下一定范圍內(nèi)隨機(jī)得出,且信噪比越小,波動(dòng)范圍越大。但信噪比低于一定值時(shí),波動(dòng)范圍大小將基本不變。同時(shí)噪聲信號(hào)與電信號(hào)的不相關(guān)性,使得式(15)中的綜合有效值波動(dòng)不會(huì)太大。由此,我們可以求出多個(gè)周期的有效值大小,再通過(guò)其期望和方差,聯(lián)立式(13)、式(14)建立二元一次方程組,求出真有效值與信噪比大小。

    假設(shè)在信噪比不變的情況下,采樣了3n個(gè)周期,每三個(gè)周期加三階卷積窗權(quán)系數(shù)求一次有效值,則將得到n組有效值,記為Ui(i=1,2,…,n),建立方程組有:

    若在計(jì)算前能大概估出信噪比范圍,則直接利用式(9)確定相關(guān)系數(shù)ξ,否則可先按ξ=1代入計(jì)算信噪比,再進(jìn)行調(diào)整即可。endprint

    由于加了三階卷積窗權(quán)系數(shù)求其有效值,故不同步誤差可忽略。這時(shí)由式(23)算出的電壓、電流真有效值的主要誤差為:在信噪比一定時(shí),有限個(gè)數(shù)Ui所求出的均值、標(biāo)準(zhǔn)差的實(shí)際值與理論值之間不相同所帶來(lái)的計(jì)算誤差。根據(jù)上面的分析,可以通過(guò)以下辦法提高計(jì)算的精度:

    (1)在信噪比不變的情況下,增加采樣周期,使得原有效值Ui的數(shù)量增多,這樣Ui的均值及標(biāo)準(zhǔn)差將更接近理論值。此辦法的可行性在于只需考慮計(jì)算量因數(shù),而不用考慮頻率偏差是否變化。

    (2)通過(guò)硬件設(shè)備降低系統(tǒng)的信噪比,這樣可使Ui圍繞綜合有效值的波動(dòng)范圍減小,求出的均值及標(biāo)準(zhǔn)差更準(zhǔn)確。

    (3)增加采樣頻率,式(15)采樣頻率的增大也會(huì)使Ui誤差的波動(dòng)范圍減小。

    與有效值的方法類似,在信噪比不變的情況下,對(duì)電壓、電流信號(hào)分別采樣 3n個(gè)周期,加三階卷積窗權(quán)系數(shù)求出n組有功功率值,記為 (Pi(i=1,2,…,n)),其均值為:

    根據(jù)式(20)可知, 便是所要求的有功功率值。若要進(jìn)一步提高計(jì)算精度,可做與有效值類似的處理。

    4 數(shù)值模擬

    4.1 有效值仿真

    為驗(yàn)證本節(jié)理論的有效性,對(duì)加白噪聲的電信號(hào)進(jìn)行數(shù)值仿真:

    式中的z(t)代表隨機(jī)生成的標(biāo)準(zhǔn)高斯白噪聲信號(hào)[12]。在電力系統(tǒng)中信號(hào)頻率的波動(dòng)范圍一般為49.5~50.5 Hz,取f0=50 Hz,則相對(duì)頻偏|x|<0.01。各次諧波的振幅(V)與初相位(rad)見(jiàn)表1所列。

    假設(shè)量化位數(shù)足夠高,因此,不考慮量化誤差。圖1列出了采樣頻率 ,卷積窗階數(shù)k=3,信噪比SNR=120、50、8、0、 -8、-20(dB)時(shí)相對(duì)頻偏與綜合相對(duì)誤差的關(guān)系仿真圖,點(diǎn)狀直線為式(15)算出的理論噪聲誤差,曲線或折線為實(shí)際綜合誤差,花點(diǎn)為不同步采樣造成的誤差(信噪比較低時(shí)可忽略)。由圖中可以看出兩點(diǎn):

    (1) 由于干擾噪聲的隨機(jī)性,實(shí)際誤差值以理論估計(jì)值為中心上下波動(dòng),說(shuō)明理論公式可以估計(jì)真實(shí)的情況,具有實(shí)際應(yīng)用性;

    (2)隨著信噪比的降低,綜合有效值的誤差逐漸增大,但極低信噪比下,變換趨勢(shì)卻很緩慢。

    在仿真條件不變的情況下,表2列出了常用信噪比下利用式(23)在不同測(cè)量次數(shù)時(shí),求得的有效值與真值的絕對(duì)誤差大?。╒)。信號(hào)的真有效值為U=220.064 V。

    可以看出,使用式(23)可以很好的求出電信號(hào)有效值大小,且隨著測(cè)量次數(shù)的增多,所求的結(jié)果越準(zhǔn)確。

    4.2 有功功率仿真

    對(duì)含噪電信號(hào)

    進(jìn)行數(shù)值仿真,以驗(yàn)證本節(jié)理論的有效性。在電力系統(tǒng)中,f0=50 Hz,相對(duì)頻偏|x|<0.01。取采樣頻率fs=3 200 Hz,權(quán)階數(shù)k=3。

    假設(shè)量化位數(shù)足夠高,不考慮量化誤差。隨機(jī)選取幾組電壓、電流的信噪比SNR1、SNR2對(duì)有功功率及功率因數(shù)測(cè)量中因噪聲引起的相對(duì)誤差進(jìn)行仿真,如圖2所示。點(diǎn)狀直線為式(22)算出的測(cè)量誤差的理論估計(jì)值,折線為實(shí)際測(cè)量誤差??梢钥闯觯河捎诟蓴_噪聲的隨機(jī)性,實(shí)際誤差值以理論估計(jì)值為中心上下波動(dòng),說(shuō)明理論公式可以估計(jì)真實(shí)的情況,具有實(shí)際應(yīng)用性。

    在前提條件不變的情況下,表3列出了在不同測(cè)量次數(shù)時(shí),求得的有功功率與真值的絕對(duì)誤差大?。╓),有功功率的真值為P=550 W??梢钥闯?,測(cè)量出的有功功率次數(shù)越多,求出的均值越接近于其真值。

    5 結(jié) 語(yǔ)

    在基于三階卷積窗加權(quán)算法的電氣參量測(cè)量中,不同步采樣引起的誤差基本可以忽略不計(jì),這時(shí)干擾噪聲引起的測(cè)量誤差將變得重要,尤其對(duì)于某些小信號(hào)而言。從推導(dǎo)出的噪聲誤差關(guān)系式中可以看出,測(cè)量誤差與采樣頻率的開(kāi)方及信噪比成反比。根據(jù)噪聲具有的隨機(jī)性特征,可通過(guò)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的相關(guān)知識(shí)降低其信噪比,以改善電氣參量的測(cè)量精度。數(shù)值模擬結(jié)果說(shuō)明,對(duì)電氣參量測(cè)量的次數(shù)越多,求出的均值越接近于各參量的真值。因此需在計(jì)算量與測(cè)量精度之間做折中選擇。

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