Prony算法在谐波参数辨识中的应用

简介：
简介：本文探讨了Prony算法在电力系统谐波分析中的应用，详细介绍了该算法如何有效识别和估计信号中的谐波参数，为提高电能质量提供了新的技术手段。 Prony算法是一种通过时间序列数据来识别系统参数的技术，在电力系统的谐波与间谐波参数辨识方面有广泛应用。这些非线性现象会降低电能质量、损害设备并影响系统稳定性，因此准确地检测它们的频率和强度至关重要。 该方法的基本原理是利用已知的时间序列信号样本构建一个由指数函数及其复系数组成的模型，进而确定系统的特征参数如频率、振幅、相位以及衰减因子。在电力系统中应用Prony算法能够有效估算出这些关键参数。 文章提出了一种改进的Prony算法，其特点是计算效率高且稳定性强，在线监测和控制方面具有重要价值。通过采用QR分解法求解方程组，该方法减少了运算量并提高了在线谐波分析的可靠性。 此外，文中还介绍了一套自适应频率采样策略，包括选取适当的时间窗口、模型阶数及有效提取真实频率的方法，这进一步提升了Prony算法的应用性能和准确性。核心在于将信号分解为多个指数项之和，并通过最小化误差平方和来确定参数值。 综上所述，改进的Prony算法结合了自适应采样技术和QR分解技术，在电力系统中能够更高效地提取谐波与间谐波信息，从而提高电能质量监测的效果。