反电势三次谐波仿真(基于现代谱估计的光伏系统谐波仿真分析)
对对太阳能示范电站光伏发电系统进行了测试，观察了光伏发电系统并网输出功率的波动等因素，分析了对低压配电网引起的电能质量谐波问题。利用现代谱估计算法和传统傅里叶分析方法模拟对比，结果表明现代谱估计算法能更准确地得到谐波分量。本文将现代谱估计算法应用于检测信号数据，并与对傅里叶算法的仿真结果进行了比较，结果表明现代谱估计算法具有对谐波信号的超高分辨率和对频率估计的准确性。
关键词：光伏发电系统；光强变化；谐波；现代频谱估计中的图形分类编号：TM711文件识别码：a文章编号：1674-1161(2015)04-0045-03
光伏发电不同于传统能源发电，它不仅减少了对，对不可再生能源的需求，而且更加环保。光伏发电一般由最大功率点跟踪策略控制，其输出功率与太阳光照强度和环境温度的变化直接相关，这不是一个稳定值。由于光伏发电系统的非线性特性，光伏电源不仅为对电网提供电能，还会给电网带来大量的电压和电流谐波。另外，由于太阳能光伏发电系统通过光伏组件将太阳能转化为DC电能，然后通过逆变器将DC电能转化为交流电能，在此过程中会产生更多的谐波和DC分量，影响用户的电能质量，损坏用户设备，造成经济损失。本文对对北部太阳能示范电站产生的谐波进行了研究，发现由于我国北方秋季全天光照强度变化较大，谐波产生严重。传统的傅里叶变换是测量电网谐波的常用方法。但是，对信号中含有间谐波，很难在整个周期内实现同步采样，导致频谱泄漏和栅栏效应。本文将现代谱估计算法应用于检测信号数据，并与对傅里叶算法的仿真结果进行了比较，结果表明现代谱估计算法具有对谐波信号的超高分辨率和对频率估计的准确性。
1太阳能光伏系统简介示范太阳能电站主要由太阳能电池阵列和支架、串联并网逆变器、微型逆变器、光伏优化器、数据采集显示系统和远程数据传输系统组成。总共安装了160个250瓦的模块，总装机容量为40千瓦，包括20千瓦的双层玻璃模块、10千瓦的组件级优化模块和10千瓦的次级级联优化模块。逆变器有三种规格，包括微型逆变器10千瓦、双向储能逆变器10千瓦和级联三相逆变器20千瓦。沈阳农业大学信息与通信学院教学楼的屋顶根据不同的朝向分为几个区域。东、西、北屋顶倾角约20，早晚有较大阴影，不考虑放置太阳能电池组件；南部的总面积约为1 000立方米。
作为典型的可再生清洁能源，太阳光照强度、温度和天气环境对对，光伏发电系统有很大的影响，使得光伏发电系统最大的特点是随机波动。根据截获的9月某一天一段时间的光伏发电输出功率数据，统计得到光伏发电系统的输出有功功率曲线(见如图1)。
由于光伏电池的温度惯性大，在快速的环境条件下温度变化不大，而且对光伏阵列的影响很小，因此温度可以视为一个常数。因此，本文只考虑光伏发电系统输出有功功率曲线随机波动的特点
傅里叶分析方法的频率分辨率与采样时间长度成反比。加窗插值快速傅里叶变换方法可以有效消除同步采样引起的频谱泄漏和栅栏效应，但以牺牲窗函数主瓣宽度为代价降低了频率分辨率。因此，用加窗插值FFT方法分析谐波时，信号的采样长度一般高达几十个基波周期，实时性差。现代频谱估计能够准确估计谐波的数量和频率。针对对，经典傅里叶分析方法的缺陷，将现代谱估计理论引入光伏系统电能质量谐波分析。最新的现代谱估计理论是基于线性代数子空间的概念发展起来的，称为“子空间方法”。该方法中信号子空间不需要同步采样，没有频谱泄漏问题，具有超分辨率估计的特点，从根本上克服了传统方法的缺陷。
假设信号x(n)由y个复正弦分量x(n)和e(t)组成，其中e(t)是高斯白噪声，均值为0，方差为2。那就是：
x(n)=s(n)e(t)=akej(knk)e(t)(1)，其中n=0，1，2，…，n；n是采样点数；Ak、k和k分别是kth复正弦分量的幅度、归一化角频率和相位，其中k的范围为[0，2]。
信号x(n)的自相关矩阵为：rx(m)=RS(m)ru(m)=aejkm2(m)(2)
获取信号的n点采样数据数组(其中t代表换位):X=
=(3)
这样，时间信号就可以变成空间信号。其中m是数组元素的个数；q是快照的数量；X1，x2，xq是由m个阵列元件在q个时间接收的数据向量。然后，利用空间谱估计方法估计对信号的频率。Xn 1是第n个快照接收的数据向量，则：
Xn 1=
(4)可以缩写为：
Xn 1=sn 1 un 1=Ea un 1 (5)由此，数据向量Xn 1的自相关矩阵可以如下获得：
rx=E[xn 1x]=E[(sn 1 un 1)(sn 1 un 1)H]=Rs Ru=Aeke2I(6)
对数据被自相关矩阵Rx分解，并且可以获得Rx=VVH=KVKVKV(7)
其中k是数据自相关矩阵Rx的特征值，12pp 1m。MUSIC的一般函数是：PMUSIC()=8
在实际应用中，特征向量是根据自相关矩阵得到的，因此在正弦信号的频率下，偏振模色散的函数值不可能是无穷大，而是会出现一个峰值。MUSIC算法将频率分成几个等间隔的频率值，然后将每个频率值代入公式(8)中，得到所有峰值对，的频率值，即正弦信号频率的估计值。根据表1中的数据，采用现代谱估计算法进行Matlab仿真分析，结果见如图3；快速傅立叶变换算法的频谱估计结果在如图4中示出。4结论
本文通过对对，某太阳能电站光伏发电的谐波检测发现，由于光照、温度变化等因素的影响，当输出功率发生变化时，输出电压和电流会随之波动，并网过程中会产生比正常运行时更多的谐波分量，导致合并电网中出现大量谐波。本文用现代谱估计算法和传统傅里叶算法对对信号进行了仿真对比分析。从仿真结果可以看出，傅里叶分析曲线平坦，存在严重的频谱泄漏现象，各频率分量无法区分。然而，现代谱估计能够准确区分谐波甚至间谐波的数量，并具有一定的抗噪声能力。在高信噪比下，空间谱估计方法的谐波和间谐波频率估计结果更加准确。
黑曼巴 