加卷积窗测量电气参量时的噪声误差研究
打开图片集 摘 要采用卷积窗加权法能够基消除电气参量测量不步采样误差但却无法降低噪声带测量误差。
研究了加卷积窗测量电气参量噪声带误差问题研究得出该测量误差与信噪比及采样频率开方成反比；根据随机噪声具有统计特性提出了对实际测量值进行数理统计运算以计算量增换得噪声引起误差减；通数值模拟验证了所提理论有效性。
关键词电气参量；卷积窗加权测量法；噪声；误差图分类73 献标识码 编09530（06）070000 引 言以微处理器基础电工测量仪表测量有效值、有功功率等电气参量信频率不稳定会带不步采样误差[]。
许多学者就克这种测量误差进行了研究[38]但各种方法都有其侧重与局限性。
献[9]提出电气参量卷积窗加权算法可基消除不步采样测量误差且权函数有固定析式算法简单便实现。
但对加权算法计算电气参量干扰噪声带误差问题却没有进行详细研究。
测量程发现噪声永远存电力系统其对测量带误差往往不能忽视尤其对强较弱电流信而言[0]噪声干扰可能就使系统信噪比很低、误差很。
因简单阐述了卷积窗加权算法基础上重推导了电气参量加权测量噪声误差公式并给出了相应减误差方法。
电气参量卷积窗加权测量法设交流电信（）、 （）周期则有效值及有功功率电信采样程会出现不步误差导致用（）、（）式计算有效值使得信周期只能用近似值0代入。
设x相对频偏即0（+x）；（+x）0。
对电信加卷积窗可有效克不步带误差便数值模拟对加窗有效值及有功功率进行上离散。
设估计周期0采样数采样序列记、相应卷积窗序列k则有效值及有用功率加权离散表达式列出了常用～3阶卷积窗函数析式[7]见式（5）～（7）所示 电气参量加权测量噪声误差分析 有效值噪声误差分析以电压信（）例进行说明。
随机高斯白噪声假设z（）其离散采样序列z加噪声z（）条件下得到电压有效值则根据式（3）可得式z噪声信有效值ξ是电压与噪声信相关系数与信噪比R（B）有关不R下ξ值分别由高斯白噪声随机性每采样z可以认从（0σ）正态分布而高斯白噪声信标准差等其有效值z则有其、z分别电压信及噪声信有功功率R信噪比。
通以上计算可以得出不采样噪声误差可以看成是相独立无关则信噪比定电压有效值期望和方差其k定义与上节相主要依赖权系数阶数k有00539[]。
信噪比定由噪声随机性引起电压有效值与噪声有效值和测量相对误差式采样频率0额定周期（00） ξ由式（9）确定。
理可得电流有效值与所加噪声有效值和测量相对误差通式（5）、式（6）可以看出加入高斯白噪声引起测量相对误差反比信噪比及采样频率开方根而增卷积窗阶数k会使k也增故只使误差略微减。
z、z分别电压、电流噪声信离散采样序列噪声条件下得到有功功率则根据式（）有对z、z序列可以认从（0σ）随机正态分布根据式（）可以得出式R、R分别代表电压信、电流信信噪比（B）。
电压与电流噪声信z、z是相独立无关可得出以下推导不采样噪声误差可以看成是相独立无关则有功功率期望和方差其k、k、k定义与上节相（、）给定权系数阶数kkkk且有00539[]。
因由噪声而造成有功功率测量相对误差式采样频率ψ功率因数真值。
通式（）可以看出加入高斯白噪声引起测量相对误差反比信噪比及采样频率开方根而增卷积窗阶数k会使k也增故只使误差略微减。
3 降低噪声误差方法由上节可知直接测量出有效值应综合有效值（真有效值与噪声有效值和）上下定围随机得出且信噪比越波动围越。
但信噪比低定值波动围将基不变。
由我们可以出多周期有效值再通其期望和方差立式（3）、式（）建立二元次方程组出真有效值与信噪比。
假设信噪比不变情况下采样了3周期每三周期加三阶卷积窗权系数次有效值则将得到组有效值记（…）建立方程组有若计算前能概估出信噪比围则直接利用式（9）确定相关系数ξ否则可先按ξ代入计算信噪比再进行调整即可。
这由式（3）算出电压、电流真有效值主要误差信噪比定有限数所出值、标准差实际值与理论值不相所带计算误差。
根据上面分析可以通以下办法提高计算精（）信噪比不变情况下增加采样周期使得原有效值数量增多这样值及标准差将更接近理论值。
办法可行性只考虑计算量因数而不用考虑频率偏差是否变化。
（）通硬件设备降低系统信噪比这样可使围绕综合有效值波动围减出值及标准差更准确。
与有效值方法类似信噪比不变情况下对电压、电流信分别采样 3周期加三阶卷积窗权系数出组有功功率值记 （（…））其值根据式（0）可知 便是所要有功功率值。
若要进步提高计算精可做与有效值类似处理。
数值模拟 有效值仿真验证节理论有效性对加白噪声电信进行数值仿真式z（）代表随机生成标准高斯白噪声信[]。
电力系统信频率波动围般95～505 z取050 z则相对频偏"x|