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基于DSP的風電場電能質量監測裝置
來源:微型機與應用2010年第11期
王曉蘭,李智輝
(蘭州理工大學 電氣工程與信息工程學院,甘肅 蘭州 730050)
摘要: 設計了一種基于DSP的風電場電能質量檢測裝置。采用TMS320F28335作為處理器,通過FPGA來完成整個系統的邏輯控制;采用了工業控制中通用的CAN通信方式與上位機通信。
Abstract:
Key words :

摘  要: 設計了一種基于title="DSP" target="_blank">DSP的風電場電能質量檢測裝置。采用TMS320F28335作為處理器,通過FPGA來完成整個系統的邏輯控制;采用了工業控制中通用的CAN通信方式與上位機通信。
關鍵詞: DPS;FPGA;風電場;電能質量

    隨著全世界新能源風力發電的大力發展,電能質量的監測成為風電場的研究熱點。風電場電能質量問題可以分為穩態電能質量與暫態電能質量問題。暫態電能質量問題通常以頻譜和持續時間為特征,分為脈沖暫態和振蕩暫態兩大類,其主要表現形式有:電壓脈沖、浪涌、暫態振蕩、電壓跌落、毛刺或尖峰、電壓突起、電壓中斷及電壓短時閃變等,被普遍接受的主要性能指標有電壓短時變動(上升、下降、中斷)、電磁暫態(脈沖、振蕩)。
    為了滿足電能質量監測的實時性、高速性和連續性,本文選用高速數字信號處理器DSP和復雜可編程邏輯器件FPGA實現了采樣和數據分析同步進行,達到了同步不間斷地監測電能質量的目的,并采用CAN總線通信方式與遠方控制中心通信,使分析的數據結果可以快速可靠地傳到上位機。
1 硬件設計
    本文設計的風電場電能質量監測系統采用DSP、FPGA、CAN等控制器組成,系統結構如圖1。系統實現了對風電場運行過程中各性能指標的實時監測,這些指標分為穩態電能質量(包括電壓有效值、電流有效值、有功功率、無功功率等)及暫態電能質量(包括電壓波動、電壓短時閃變計算)。同時建立良好通信,以便上位機存儲數據,控制數據的采集、計算和分析。

    本系統采用的是“DSP+FPGA”的模式結構。數據采樣芯片是16位模數轉換芯片ADS8364。經過電流變換器和電壓變換器后的風電場三相電壓電流信號以及風速風向信號,由模數芯片ADS836進行同步采樣、保持、A/D轉換成數字信號,傳送至DSP進行分類計算和數據處理,然后通過CAN通信接口傳送至上位機,進行數據的分析管理。
    DSP采用TI公司一款高性價比的2000系列DSP處理器TMS320F28335,TMS320F28335是基于TMS320Cxx 內核的浮點數字信號處理器,是一款功能強大的32位浮點DSP芯片。TMS320F28335具有150 MHz的高速處理能力,具備32位浮點處理單元,6個DMA通道支持ADC,有多達18路的PWM輸出,其中有6路為TI特有的更高精度的PWM輸出,12位16通道ADC,DSP片內內置256 K×16 bit Flash,8 K×16 bit Boot ROM。本文中的TMS320F28335主要完成采樣數據的實時分析處理,進行各電能質量指標計算,并將計算結果傳送至上位機。ADS8364是一種高速、低功耗、六通道同步采樣和轉換的16位模數轉換器,采用+5 V工作電壓,主要完成對風電場的三相電壓電流以及風速風向進行采樣,采樣數據發送至DSP進行實時分析處理。FPGA采用T2C35-V3,主要實現整個系統的邏輯控制,控制A/D采樣與芯片譯碼。
2 軟件設計
    從軟件設計角度看,DSP系統主要完成實時數據的采集、小波消噪和計算,同時通過CAN總線響應上位機系統的通信請求,把各種計算結果和信息傳送至上位機,而上位機對整個系統進行控制和管理,在需要數據的時候,向DSP系統發出通信請求,獲取各種數據和信息。這樣的設計使大量的實時采樣和計算與系統的管理和控制可以并行執行,通過通信使雙方在任務執行上同步。其中小波消噪可以較好保存原信號中的高頻突變部分。軟件結構如圖2所示。

    DSP系統的軟件程序采用匯編語言和C語言混合編程,其中主程序和一部分子程序用C語言編寫,而一些運算量比較大的算法子程序使用匯編語言編寫,這樣可以提高軟件的執行效率,更好利用DSP芯片的軟硬件資源。程序使用模塊化設計,主要包括數據采集、電能質量算法和數據分析程序。用匯編語言編制FFT算法部分,在一個周波內實現對電壓電流、風速風向8路信號的128個采樣點進行FFT分析。由FFT運算得到基波的幅值和相位以及各次諧波的幅值和相位,可求出三相電壓的正序、負序分量,從而確定三相不平衡度。本DSP系統程序還可分析計算得到電壓有效值、電流有效值、有功功率、無功功率、功率因數、頻率、電壓波動,電壓短時閃變計算等測量結果,運算流程如圖3所示。

3 小波消噪仿真
    小波消噪分為3個步驟進行:
    (1)信號的小波分解:本文選用db4小波進行3層分解。
    (2)小波分解高頻系數的閾值量化。本文選擇一個18軟閾值并進行量化處理。
    (3)小波的重構,即消噪后的信號恢復。
    假設疊加有白噪聲的待分析原始信號為:
   

    對上述存在噪聲的信號選用db4小波進行消噪處理后的結果如圖4(b)所示。比較圖4中的(a)和(b)的信號可以看出,用小波消噪可以較好地保存原信號中的高次諧波部分,并且去掉了白噪聲。
    風電場電能質量實時監測與分析、管理是電能質量監測的一個的發展方向,其中風電場暫態電能質量監測是大力發展的重點。本文針對風電場電能質量監測與分析實時性的特點,設計了基于FPGA、DSP和A/D硬件結構的電能質量監測裝置,以及基于小波變換與高速DSP的電能質量監測方法。
參考文獻
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