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作者：马晓阳;米泓湾;肖先勇;汪颖;袁泽惠;吴永心;
单位：四川大学电气工程学院;
摘要：随着光伏逆变器等电力电子设备大量接入电网，其产生的（2～150）kHz超高次谐波对电网电能质量造成影响。由于供电系统电压和电流受线性和非线性负载不断切换和变化的影响，超高次谐波具有时变特性，而目前缺乏对时变超高次谐波识别和估计的方法。为此，提出一种基于泰勒-傅里叶展开和稀疏度自适应分段正交匹配追踪（sparsity adaptive stagewise orthogonal matching pursuit,SA-StOMP）算法的时变超高次谐波识别与估计方法。首先，构建基于泰勒-傅里叶展开的超高次谐波动态模型。随后，采用SA-StOMP算法和最小二乘法对超高次谐波进行精确估计。最后，由仿真结果可以看出，所提算法精确度和鲁棒性显著优于现有压缩感知算法。在电网实测数据验证中，所提算法可在0.5 ms时间分辨率下捕捉超高次谐波的波动特性，准确识别（2～150）kHz范围内的微弱高频分量。综上，所提方法无需预先设定稀疏度，兼具高精度、高时频分辨率和抗噪能力，为电力系统时变超高次谐波估计提供了技术支撑。
关键词：超高次谐波;;压缩感知;;电能质量;;泰勒-傅里叶模型;;稀疏度自适应
基金资助：国家重点研发计划项目（2023YFB2407600）~~
