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正文內(nèi)容

電力參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計畢業(yè)設(shè)計說明書(編輯修改稿)

2025-08-18 18:48 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 erty, property, ?] name: [property, property, property, ?] } 每一個以 name(名字 )開始的段說明定義了一個輸出段。在段名之后是特性列表,定義段的內(nèi)容以及它們是怎樣被分配的 。 特性可以用逗號來分開,段可能具有的特性是: 1.轉(zhuǎn)載位置 : 它規(guī)定段轉(zhuǎn)載在存儲器內(nèi)何處; 2.運行位置 : 它定義段在存儲器內(nèi)何處運行; 3.輸入段:它定義組成輸出段的輸入段; 4.段類型:它定義特定 段類型的標(biāo)志; 5.填充值:它定義用于填充未初始化空位的數(shù)值。 本設(shè)計中的命令文件如下: /*電力參數(shù)檢測系統(tǒng)命令文件 */ MEMORY { PAGE O: VECS: origin=0h, length= 40h /*程序復(fù)位 */ PVECS l origin=40h, length=70h /*外圍模塊中斷向量 */ PROG : origin=0boh, length=7F50h /*在片 FLASH*/ 第二章 系統(tǒng)的整體設(shè)計方案 11 PAGE l: MMRS: origin=0h, 1ength=05Fh /*MMRS*/ B2: origin=0060h, length=020h /*DARAM B2 塊 */ B0: origin=0200h, length=100h /*DARAMBO 塊 */ B1: origin=0300h, length=100h /*DARAM BI 塊 */ SARAM: origin=0800h, length=0800h /*SARAM 塊 */ EXT: origin=8000h, length=8000h /*外部存儲器 */ } /* SECTIONS ALLOCTION */ SECTIONS { .reset: {}VECS PAGE0 /*復(fù)位中斷向量表 */ .vectors: {}VECS PAGE0 /*中斷向量表 */ .pvecs: {)PVECS PAGE0 /*外圍模塊中斷向量表 */ .text: {}PROG PAGE0 /*代碼 */ .cinit: {)PROG PAGE0 .bss: {)EXT PAGE1 /*塊 B2*/ .const: {}SARAM PAGE1 /*塊 B2*/ .ccb0: {}B0 PAGE1 }第三章 電力參數(shù)測量及其計算原理 12 第三章 電力參數(shù)測量及其計算原理 電力系統(tǒng)基本參數(shù)的測量主要包括:電流有效值、電壓有效值、諧波分量、有功功率、無功功率、視在功率、功率因數(shù)等。 在電氣信號的檢測中,采用微處理器的數(shù)字式測量方式精度好、功能強、智能化程度高、檢測結(jié)果易于傳輸和與控制系統(tǒng)共享,較傳統(tǒng)測量方式具有較大的優(yōu)越性,因而受到普遍歡迎,目前廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)的監(jiān)視、控制 、 試驗等各領(lǐng)域。 用微機測量電氣信號的首要環(huán)節(jié)是對輸入的電氣信號進(jìn)行離散化,即采樣。交流電氣信號的采樣有直流采樣和交流采 樣兩種方式。根據(jù)被采集信號的不同,數(shù)據(jù)采集可分為直流采樣和交流采樣兩大類。 電力參數(shù)的直流采樣算法 直流采樣即采集經(jīng)過變送器整流后得直流量。此方法軟件設(shè)計簡單,計算簡便,對采樣值只需作一次比例變換即可得到被測量的數(shù)值。同時,由于采樣的模擬量變化慢,采樣頻率比較低,對采集系統(tǒng)的硬件要求不高。例如,可采用低速的模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片或不需保持電路等。由于這些特點,在微機引入電氣測量的初期,此方法得到廣泛應(yīng)用。但直流采樣存在以下問題: 1.不能及時反應(yīng)被測量的突變,具有較大的時間常數(shù),如電流變送器的上升速度一般在 150 毫秒以上; 2.測量精度直接受變送器的精確度和穩(wěn)定性影響。構(gòu)成變送器的元件性能的不穩(wěn)定性和模擬量容易受到干擾,使得測量精度不高; 3.參數(shù)調(diào)整困難,適應(yīng)性差; 4.只能反映被測信號的單一信息。一個變送器一般只能用于測量一個或兩個同量綱的電參量。對于電氣信號的某些參數(shù) (如高次諧波 )的測量用直流采樣無法實現(xiàn); 5.變送器體積大,價格較貴; 6.當(dāng)信號中含有高次諧波或其它噪聲時 , 測量誤差大。 第三章 電力參數(shù)測量及其計算原理 13 電力參數(shù)的交流采樣算法 交流采樣是按一定的規(guī)律對被測交流電氣信號的瞬時值進(jìn)行采樣,獲得用數(shù)字量表示的離散時間采 樣值序列,并通過對采樣值序列進(jìn)行數(shù)值分析計算獲取被測信號的信息。與直流采樣相比,交流采樣所用變送器只需將交流信號進(jìn)行簡單的幅值變換,其價格低、體積小 、 反應(yīng)快。 交流采樣理論上可包含交流信號中的全部信息,因而可通過不同的算法獲取所關(guān)心的多種信息 (如有效值,相位,諧波分量等 )。但它要求采樣速率較高,并且測量結(jié)果必須通過一定的數(shù)值算 法求出來,計算量相對較大,對微處理器的計算速度要求較高。近年來, A/D 轉(zhuǎn)換芯片和微處理器芯片性能顯著提高而價格大幅度下降,為交流采樣的普遍 應(yīng)用提供了有利條件。目前,在電氣信號檢測 (包括微機測量、計算機監(jiān)控、繼電保護(hù)等 )領(lǐng)域,交流采樣 已 普遍取代直流采樣,占有絕對的優(yōu)勢地位。因此,后文討論的采樣,均指交流采樣。 半周期積分法的依據(jù)是一個正弦量在任意半個周期內(nèi)絕對值的積分為一常數(shù) S。積分值和積分的起始角 a 無關(guān),計算式: ???? ?? /22s i n2)s i n (2 00 It d tIdttIS ?? ???? ( 31) 式 (31)可以用梯形算法近似求出: Tiii sN k NkS ?????? ??? ? ?? 12/ 1 2/0 2121 式中 ik —第 K 次采樣值; N—周期的采樣點。 只要采樣頻率足夠高,用梯形法近似積分的誤差可以做到很小。求出積分 S后,應(yīng)用式 (31)可以求得有效值, 22/?SI ? 。 半周期積分法有一定的濾除高頻分量的能力,因為疊加在基頻成分上的幅度不大的高頻分量在算法中其對稱的正負(fù)半周期相互抵消,剩余的未被抵消的部分所占比重就相應(yīng)減少了,但是該算法不能抑止直流分量 。 對要求不高的電壓電流保護(hù)功能可以采用此類算法。 第三章 電力參數(shù)測量及其計算原理 14 設(shè) )s in (2)( ?? ?? tUtu , )s in (2)( ?? ?? tIti , 則電壓、電流、有功功率的有效值分別為 dtTU Tu?? 0 21 , dtTI Ti?? 0 21 , ? ? ? ?dttituTP T?? 01 因為計算機只能處理數(shù)字信號,所以以上公式不能直接應(yīng)用,須將公式離散后進(jìn)行數(shù)字化。離散后的電壓、電流、有功功率的交流采樣計算公式為 ???? 10 2 )(1 Nn nNU u , ???? 10 2 )(1 Nn nNI i , ???? 10 )()(1 Nn ninuNP 其中, U, I 為電壓、電 流的有效值, )(nu , )(ni 為電壓、電流的同時刻的等間隔采樣值, T 為信號周期, N 為每周期信號的采樣點數(shù)。進(jìn)而可以求得視在功率,無功功率、功率因數(shù)分別為 UIS? , PsQ 22 ?? , UIP??cos 均方根算法可以對采樣值直接進(jìn)行運算得到電流、電壓有效值、有功、無功功率以及功率因數(shù)等各個電力參數(shù)值,但是均方根算法不能對電力系統(tǒng)的諧波進(jìn)行 分析 。 這也是均方根算法在諧波分析中的局限性。 基于 FFT 的電力參數(shù)測量 在電力系統(tǒng)中,用交流采樣技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時,需要兼顧精度和成本兩個方面的問題。傅立葉變換法是將離散的采樣值經(jīng)過離散傅立葉變換 (DFT)轉(zhuǎn)換到頻域,求出基波和諧波分量,再求出有效值及功率,實際使用中可以采用快速傅立葉變換 (FFT)以提高運算速度。但傅立葉算法復(fù)雜,運算量大,傳統(tǒng)的單片機芯片難于滿足系統(tǒng)對實時性的要求。在本設(shè)計中采用 TI 公司的TMS320LF2407A 作為信號處理器,可以進(jìn)行 FFT 運算,所以本設(shè)計選擇的是快速傅立葉算 法 (FFT)。 離散傅立葉變換 傅立葉變換 (DFT)是時域和頻域信號均為離散的唯一變換,它適用于有限時間序列。盡管它是可數(shù)值計算的,但計算量很大,占用內(nèi)存也很大 。 1965 年,Cooly與 Tukey提出可大幅度減小 DFT 中的計算量的方法,這使得 DFT 真正得第三章 電力參數(shù)測量及其計算原理 15 到應(yīng)用并引起了數(shù)字信號處理算法的迅速發(fā)展。 對 N 點序列 )(nx , 其 DFT 變換定義為: ???? 10 )()( Nn nkNWnxkX 0?k , 1,?, N1, eW NjN ?2?? ( 36) 式 中 eW NjN ?2?? ,反變換 (IDFT)為 ??? ?? 10 )(1)( Nn nkNWkxNnx n=0, 1,?, N1 ( 37) 對比 (36)和式 (37),其差別在于 錯誤 !未找到引用源。 的指數(shù)符號不同,以及差一個常數(shù)因子 1/N。 若將式 (37)改寫成為 ? ?)]([110*1)( **)(kD F TNNknkNNnx XWkX ???? ?????? ? 式中 “*”號表示取共軛。與式 (36)對比,只要將 )(kX 取共軛,然后直接利用 DFT公式 (36),最后再將運算結(jié)果取一次共軛,并乘以 l/N。便可得到 )(nx 的值 。 這是利用 DFT 正變換計算 DFT 反變換的方法。因此我們只討論 DFT 正變換的運算量, DFT 反變換運算量與正變換是完全相同的。 通常 )(nx 、 )(kX 和 WnkN 錯誤 !未找到引用源。 帶都是復(fù)數(shù)。因而每計算一個 )(kX 值必須要進(jìn)行 N 次復(fù)數(shù)乘法和 N1 次復(fù)數(shù)加法。而 )(kX 共 N 個值(0≤k≤N1),所以要完成全部 DFT 的運算要進(jìn)行 N2 次復(fù)數(shù)乘法和 N(N1)次復(fù)數(shù)加法。我們知道,乘法運算比加法運算復(fù)雜,且運算時間長。通常復(fù)數(shù)運算是通過實數(shù)運算來完成的: ? ?WWWW nkNnkNnkNnkN nxnxjnxnxkX Re()Im)(ReIm)(ImRe)()( ???? 由此可見,每運行一個 X(k)值需要進(jìn)行 4N 次實數(shù)乘法和 2N+2(N1)=2(2N1)次實數(shù)加法,當(dāng)然這里包括了 10 ?WN 和 12/ ?WNN 以及 jWNN ??4/ 等不需要做乘法運算的項。但畢竟是少數(shù)幾項,特別是 N 較大時。 因而,直接運算 DFT,乘法次數(shù)與加法次數(shù)都與 N2 成正比。隨著 N 的增大,運算次數(shù)迅速增加,例如。當(dāng) N=8 時,需要 64 次復(fù)數(shù)乘法,而當(dāng) N=1024 時。第三章 電力參數(shù)測量及其計算原理 16 則要 1048576 次,即 100 多萬次復(fù)數(shù)乘法。如果信號處理要求實時進(jìn)行,對硬件或軟件計算速度的要求確實是太高 了。由于直接運算 DFT 的計算量太大,限制了 DFT 的應(yīng)用。因此,迫切需要進(jìn)行降低 DFT 的計算量,以減小總的運算次數(shù)。 快速傅立葉變換 (FFT) 利用 WnkN 錯誤 !未找到引用源。 的對稱性? ? WW nkNnkN ??* 錯誤 !未找到引用源。 和周期性 WW knNnkN )1( ?? ,將長序列的 DFT分解為若干短序列的 DFT,然后將其合并。 N 越大,效果越明顯 。 從以上描述我們可以看出, FFT 的本質(zhì)是在于把長序列的 DFT 計算適當(dāng)?shù)胤纸鉃槎绦蛄械?DFT 計算。先看當(dāng) N 為偶數(shù)時, N 點 DFT 如何分解為 N/2 點的DFT。 把 N 點序列 x(n), n=0, l, 2, n1 按 n為偶數(shù)和奇數(shù)分為兩個長為 N/2 的序列 ??? ??? )12()( )2()(21 rxr rxrxx r=0, 1, 2,?, N/21 注意到,由于 WeW NNjN 2/22 ?? ? ? , 2,且 ??rx1 、 ??rx2 的 N, 2 點 DFT 分別為 ? ? ? ?? ? ? ????????????????1202/221202/11NrrknNrRKnWxXWxXrkrk 因此 N 點序列的 )(nx 的 DFT 可表示為 ? ? ? ?kkkX XWX kN 21)( ?? k=0, 1, 2,?, N1 X1(k), X2(k)都是 N/2 點的 DFT, X(k)是 N 點的 DFT,因此單用 X1(k)表示 X(k)并不完全。要用 X1(k), X2(k)來表達(dá)全部 X(k)的值,可以推出, N 個點對應(yīng)的DFT。 X(k)可用下面的兩式計算。 第三章 電力參數(shù)測量及其計算原理 17 ? ? ? ? ? ?? ? ? ?????????????? ???kkNkXkkkXXWXXWXkNkN21212 k=0, 1, 2,?, N1 這樣用 X1(k), X2(k)可完整的表示 X(k)。 X1(k), X2(k)仍是高復(fù)合數(shù)的 DFT,我們按照上述
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