一种公用台区下基站谐波的检测方法及系统与流程

1.本发明涉及公用台区下基站谐波的检测技术领域，特别是涉及一种公用台区下基站谐波的检测方法及系统。


背景技术：

2.公用电台区下的5g基站存在电压、频率波动，谐波干扰等电能质量问题，谐波问题是目前的一个重点研究对象。一方面，5g基站通信系统的高度集成化导致系统之间存在一定的干扰：发射系统功率放大器效率降低，天线接收谐波之后降低接收机的灵敏度，干扰其他通信系统正常工作等；另一方面，5g基站内的电源、空调等一些非线性设备产生大量的谐波电能倒流入公用台区产生谐波污染，导致电能表少计、供电系线损增加，对台区变压器等设备造成安全隐患，特别是3次及其倍数的谐波电流增加、侵入变压器中性线导致线路过热发生火灾等。如何对公用台区下的5g基站进行谐波检测分析是目前谐波治理有待解决的问题。
3.目前电网谐波分析方法有小波变换法、神经网络法、fft等。小波变化法针对局部时域谐波信号分析，导致小波混叠，降低稳定性；神经网络法需要构建复杂的数据模型，计算复杂，不易现场谐波信号快速处理；fft非同步采样下会出现频谱泄露和栅栏效应，往往为有效抑制谐波干扰，通过加窗减小频谱泄漏，利用插值法消除栅栏效应引起的误差，多谱线插值曲线拟合和hanning窗、blackman窗等窗函数检测，在处理算法上也比较复杂，检测多次复杂谐波信号时的精度也不高


技术实现要素：

4.本发明的目的在于，提出一种公用台区下基站谐波的检测方法及系统，实现不影响基站设备正常工作的情况下，通过对线路用电参数分析，判断5g基站非线性设备注入电网的谐波电能，为基站谐波治理提供数据支撑。
5.一方面，提供一种公用台区下基站谐波的检测方法，包括：
6.获取预设周期内等间隔采样的电压值和电流值，并对所述电压值和所述电流值进行预处理分析；
7.对预处理后的电压值和电流值进行傅里叶变换，得到各次谐波电压的幅值、各次谐波电流的幅值、各次谐波的相位；
8.根据基波电流和基波电压确定基波功率，并根据各次谐波电流和各次谐波电压确定各次谐波功率和各次谐波功率方向，得到各次谐波功率变化曲线；
9.将所述各次谐波功率变化曲线与预设的非线性设备产生的标准谐波曲线比较，确定非线性设备对电网造成污染的谐波次数。
10.优选地，所述对所述电压值和所述电流值进行预处理分析包括：
11.通过预设的hann窗对所述电压值和所述电流值进行全相预处理，得到多点序列，其中，预设hann窗中至少包括多个计算点，每个计算点用于计算多点的归一化卷积窗，所述
归一化卷积窗用于确定对应的多项加窗。
12.优选地，根据以下公式对预处理后的电压值和电流值进行傅里叶变换：
[0013][0014][0015]
其中，w＝2πf0，f0为基波频率，k为谐波次数，uk为全相位预处理后得到第k次谐波电压幅值，为全相位预处理后得到第k次谐波电压相位、ik为第k次谐波电流电压幅值，为第k次谐波电流相位，t为等间隔采样时间节点，u
(t)
为t间隔采样时间节点的电压值，i
(t)
为t间隔采样时间节点的电流值，m为归一化卷积窗中的叠加窗序列号。
[0016]
优选地，所述得到各次谐波功率变化曲线包括：
[0017]
根据各次谐波功率的方向与预设的基站设备谐波标准比较，根据比较结果确定是否由基站设备注入电网谐波；
[0018]
将持续时间t内的各级谐波按照预设的标准进行分类统计，形成各次谐波功率变化曲线。
[0019]
优选地，还包括：
[0020]
记录非线性设备对电网造成污染的谐波次数，形成基站谐波异常数据统计库；
[0021]
当获取到基站谐波的异常数据时，将所述基站谐波的异常数据与所述基站谐波异常数据统计库进行对比，根据对比结果确定基站出现的谐波污染。
[0022]
另一方面，还提供一种公用台区下基站谐波的检测系统，用以实现所述的公用台区下基站谐波的检测方法，包括：
[0023]
预处理模块，用于获取预设周期内等间隔采样的电压值和电流值，并对所述电压值和所述电流值进行预处理分析；
[0024]
变换模块，用于对预处理后的电压值和电流值进行傅里叶变换，得到各次谐波电压的幅值、各次谐波电流的幅值、各次谐波的相位；
[0025]
谐波功率处理模块，用于根据基波电流和基波电压确定基波功率，并根据各次谐波电流和各次谐波电压确定各次谐波功率和各次谐波功率方向，得到各次谐波功率变化曲线；
[0026]
污染谐波识别模块，用于将所述各次谐波功率变化曲线与预设的非线性设备产生的标准谐波曲线比较，确定非线性设备对电网造成污染的谐波次数。
[0027]
优选地，所述预处理模块通过预设的hann窗对所述电压值和所述电流值进行全相预处理，得到多点序列，其中，预设hann窗中至少包括多个计算点，每个计算点用于计算多点的归一化卷积窗，所述归一化卷积窗用于确定对应的多项加窗。
[0028]
优选地，所述预处理模块根据以下公式对预处理后的电压值和电流值进行傅里叶变换：
[0029]
[0030][0031]
其中，w＝2πf0，f0为基波频率，k为谐波次数，uk为全相位预处理后得到第k次谐波电压幅值，为全相位预处理后得到第k次谐波电压相位、ik为第k次谐波电流电压幅值，为第k次谐波电流相位，t为等间隔采样时间节点，u
(t)
为t间隔采样时间节点的电压值，i
(t)
为t间隔采样时间节点的电流值，m为归一化卷积窗中的叠加窗序列号。
[0032]
优选地，所述谐波功率处理模块根据各次谐波功率的方向与预设的基站设备谐波标准比较，根据比较结果确定是否由基站设备注入电网谐波；
[0033]
将持续时间t内的各级谐波按照预设的标准进行分类统计，形成各次谐波功率变化曲线。
[0034]
优选地，所述污染谐波识别模块还用于记录非线性设备对电网造成污染的谐波次数，形成基站谐波异常数据统计库；
[0035]
当获取到基站谐波的异常数据时，将所述基站谐波的异常数据与所述基站谐波异常数据统计库进行对比，根据对比结果确定基站出现的谐波污染。
[0036]
综上，实施本发明的实施例，具有如下的有益效果：
[0037]
本发明提供的公用台区下基站谐波的检测方法及系统，对测量电压、电流通过全相位预处理和fft计算，快速、准确得出测量谐波数据，对基站谐波污染分析；在全相位预处理的基础上精准确定相位信息，同时利用fft对各次谐波幅值精准检测，相交于建立复杂的神经网络模型和算法处理更见简单、高效。分析判断各次谐波功率的方向，分析是否由基站设备注入电网谐波；将持续时间t内的各级谐波进行分类统计，形成各次谐波功率变化曲线，和非线性设备产生的标准谐波曲线进行对比，确定非线性设备，同时分析并记录对电网造成污染的谐波次数，为基站谐波治理提供数据支持。
附图说明
[0038]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
[0039]
图1为本发明实施例中一种公用台区下基站谐波的检测方法的主流程示意图。
[0040]
图2为本发明实施例中一种公用台区下基站谐波的检测系统的示意图。
具体实施方式
[0041]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
[0042]
如图1所示，为本发明提供的一种公用台区下基站谐波的检测方法的一个实施例的示意图。在该实施例中，所述方法包括以下步骤：
[0043]
步骤s1，获取预设周期内等间隔采样的电压值和电流值，并对所述电压值和所述电流值进行预处理分析；
[0044]
步骤s2，对预处理后的电压值和电流值进行傅里叶变换，得到各次谐波电压的幅
值、各次谐波电流的幅值、各次谐波的相位；
[0045]
步骤s3，根据基波电流和基波电压确定基波功率，并根据各次谐波电流和各次谐波电压确定各次谐波功率和各次谐波功率方向，得到各次谐波功率变化曲线；
[0046]
步骤s4，将所述各次谐波功率变化曲线与预设的非线性设备产生的标准谐波曲线比较，确定非线性设备对电网造成污染的谐波次数。
[0047]
也就是，对测量电压、电流通过全相位预处理和fft计算，快速、准确得出测量谐波数据，对基站谐波污染分析；在全相位预处理的基础上精准确定相位信息，同时利用fft对各次谐波幅值精准检测，相交于建立复杂的神经网络模型和算法处理更见简单、高效。判断各次谐波功率的方向，分析是否由基站设备注入电网谐波；将持续时间t内的各级谐波进行分类统计，形成各次谐波功率变化曲线，和非线性设备产生的标准谐波曲线进行对比，确定非线性设备，同时分析并记录对电网造成污染的谐波次数，为基站谐波治理提供数据支持。
[0048]
具体实施例中，步骤s1中所述对所述电压值和所述电流值进行预处理分析包括：通过预设的hann窗对所述电压值和所述电流值进行全相预处理，得到多点序列，其中，预设hann窗中至少包括多个计算点，每个计算点用于计算多点的归一化卷积窗，所述归一化卷积窗用于确定对应的多项加窗。也就是，构建一个n点的hann窗:
[0049]
计算得到m点的归一化卷积窗：
[0050]
通过归一化卷积窗确定m项加窗:
[0051]
全相预处理后得到k点序列,其中k∈[1,n]，
[0052]
w(k1)＝w(1)+w(n+1),w(k2)＝w(2)+w(n+2),...,w(kn)＝w(n-1)+w(2n-1)。
[0053]
本实施例中，步骤s2中，根据以下公式对预处理后的电压值和电流值进行傅里叶变换：
[0054][0055][0056]
其中，w＝2πf0，f0为基波频率，k为谐波次数，uk为全相位预处理后得到第k次谐波电压幅值，为全相位预处理后得到第k次谐波电压相位、ik为第k次谐波电流电压幅值，为第k次谐波电流相位，t为等间隔采样时间节点，u
(t)
为t间隔采样时间节点的电压值，i
(t)
为t间隔采样时间节点的电流值，m为归一化卷积窗中的叠加窗序列号。也就是，对预处理后的电压值和电流值做fft，得到各次谐波电压、电流的幅值、相位；其中，w＝2πf0，f0是基波频率，k为谐波次数，全相位预处理后得到第k次谐波电压幅值uk和第k次谐波电压相位第k次谐波电流电压幅值ik和第k次谐波电流相位
[0057][0058]
本实施例中，步骤s3中，得到各次谐波功率变化曲线包括：根据各次谐波功率的方向与预设的基站设备谐波标准比较，根据比较结果确定是否由基站设备注入电网谐波；将持续时间t内的各级谐波按照预设的标准进行分类统计，形成各次谐波功率变化曲线。也就是，利用基波电流和基波电压，将两者相乘计算得到基波功率；利用各次谐波电流和各次谐波电压，将两者相乘计算各次谐波功率；分析判断各次谐波功率的方向，分析是否由基站设备注入电网谐波；并将持续时间t内的各级谐波进行分类统计，形成各次谐波功率变化曲线。
[0059]
本实施例中，步骤s4中，还包括，记录非线性设备对电网造成污染的谐波次数，形成基站谐波异常数据统计库；当获取到基站谐波的异常数据时，将所述基站谐波的异常数据与所述基站谐波异常数据统计库进行对比，根据对比结果确定基站出现的谐波污染。也就是，各次谐波功率变化曲线和非线性设备产生的标准谐波曲线进行对比，确定非线性设备，同时分析对电网造成污染的谐波次数；记录可能对电网造成污染的谐波次数，形成基站谐波异常数据统计库，和下次获得的异常数据再进行对比分析，准确的分析基站可能出现的谐波污染。
[0060]
如图2所示，本发明还提供一种公用台区下基站谐波的检测系统，用以实现所述的公用台区下基站谐波的检测方法，包括：
[0061]
预处理模块，用于获取预设周期内等间隔采样的电压值和电流值，并对所述电压值和所述电流值进行预处理分析；
[0062]
变换模块，用于对预处理后的电压值和电流值进行傅里叶变换，得到各次谐波电压的幅值、各次谐波电流的幅值、各次谐波的相位；
[0063]
谐波功率处理模块，用于根据基波电流和基波电压确定基波功率，并根据各次谐波电流和各次谐波电压确定各次谐波功率和各次谐波功率方向，得到各次谐波功率变化曲线；
[0064]
污染谐波识别模块，用于将所述各次谐波功率变化曲线与预设的非线性设备产生的标准谐波曲线比较，确定非线性设备对电网造成污染的谐波次数。
[0065]
具体实施例中，所述预处理模块通过预设的hann窗对所述电压值和所述电流值进行全相预处理，得到多点序列，其中，预设hann窗中至少包括多个计算点，每个计算点用于计算多点的归一化卷积窗，所述归一化卷积窗用于确定对应的多项加窗。
[0066]
本实施例中，所述预处理模块根据以下公式对预处理后的电压值和电流值进行傅里叶变换：
[0067][0068][0069]
其中，w＝2πf0，f0为基波频率，k为谐波次数，uk为全相位预处理后得到第k次谐波电压幅值，为全相位预处理后得到第k次谐波电压相位、ik为第k次谐波电流电压幅值，
为第k次谐波电流相位，t为等间隔采样时间节点，u
(t)
为t间隔采样时间节点的电压值，i
(t)
为t间隔采样时间节点的电流值，m为归一化卷积窗中的叠加窗序列号。
[0070]
本实施例中，所述谐波功率处理模块根据各次谐波功率的方向与预设的基站设备谐波标准比较，根据比较结果确定是否由基站设备注入电网谐波；
[0071]
将持续时间t内的各级谐波按照预设的标准进行分类统计，形成各次谐波功率变化曲线。
[0072]
本实施例中，所述污染谐波识别模块还用于记录非线性设备对电网造成污染的谐波次数，形成基站谐波异常数据统计库；
[0073]
当获取到基站谐波的异常数据时，将所述基站谐波的异常数据与所述基站谐波异常数据统计库进行对比，根据对比结果确定基站出现的谐波污染。
[0074]
需说明的是，上述实施例所述系统与上述实施例所述方法对应，因此，上述实施例所述系统未详述部分可以参阅上述实施例所述方法的内容得到，此处不再赘述。
[0075]
综上，实施本发明的实施例，具有如下的有益效果：
[0076]
本发明提供的公用台区下基站谐波的检测方法及系统，对测量电压、电流通过全相位预处理和fft计算，快速、准确得出测量谐波数据，对基站谐波污染分析；在全相位预处理的基础上精准确定相位信息，同时利用fft对各次谐波幅值精准检测，相交于建立复杂的神经网络模型和算法处理更见简单、高效。分析判断各次谐波功率的方向，分析是否由基站设备注入电网谐波；将持续时间t内的各级谐波进行分类统计，形成各次谐波功率变化曲线，和非线性设备产生的标准谐波曲线进行对比，确定非线性设备，同时分析并记录对电网造成污染的谐波次数，为基站谐波治理提供数据支持。
[0077]
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。