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高速电能质量监测数据采集系统
Yuhong Zhou, Yunfang Xie, Limin Shao
机电工程学院，河北农业大学，河北保定 071001;中国
摘要：针对复杂测试系统数据采集方法的局限性，设计并实现了基于LabVIEW 的高精度电能质量数据采集系统。阐述了网络协议及其软硬件设计原则关系。在电能质量监测系统软硬件建设中，综合探讨了各种协调优化方法，并以建立实时电网谐波分析系统为例进行了研究。通过对采集电路的仿真、分析和应用，验证了采集电路的高速、高质量和高可靠性，结果表明该数据采集系统能够满足电能质量分析系统的要求。
关键词:电能质量，高速数据采集，信号分析
一 引 言
在电能质量监测领域，实时数据采集是关键技术。在高速连续采样的情况下，如何在不影响采样精度和连续性的前提下运行各种复杂分析算法。高性能稳定运行的电力虚拟仪器必须基于多通道、高质量的数据采集模块。数据采集模块应具有良好的抗干扰能力。传统的集成测试方法越来越不能满足复杂测试任务的需要。因此，网络仪器的出现成为必然。虚拟仪器是利用最新的计算机技术来实现和扩展传统仪器的功能，它可以利用互联网传输数据来实现远程测量和计算分析[1]，监控电路,数据采集模块技术。但是使用单片电路有许多缺点,比如很难充分利用软件资源 和数据采集速度大大地限制了数据传输的瓶颈,尤其是当收购率的频率较高时电路已失去了作用。因此，基于电路的PC或DSP(数字信号处理器)将取代原有的单片机系统。PCI(外围组件互连)本地总线的速度带宽和支持直接内存访问，使得基于PCI本地总线的虚拟仪器[2]得到了广泛的发展。从设计成本和技术要求出发，设计了一种能够满足要求的高性能电力虚拟仪器多数据采集系统。
二 系统设计
LabVIEW 是虚拟仪器软件development工具基于G language). (graphical 编程语言它主要用于显影液中。数据检测、数据采集系统、工业自动化控制系统、数据分析。系统工程设计虚拟仪器是类似于C 基本、Pascal 和其他传统的编程语言, 但他们最大的区别是traditional programming 语言与文字语言编程,并使用图形化虚拟仪器编程语言。程序框图的形式与界面非常直观形象[3]。LabVIEW 的程序叫做虚拟仪器，每个虚拟仪器有三个主要部分:前面板、框图程序、图标/连接端口。前面板用于模拟真实仪器的前面板。程序语言用于控制面板上的控制对象。图标/连接端口用于将 LabVIEW 程序定义为子例程，该子例程可以在模块化编程中实现。LabVIEW 的特性可以归结为以下几个方面:
a)图形化编程方法，利用直观的图像数据流模式编写程序源代码;
b)提供程序调试功能，如设置断点或探针、单步执行、语法检查:
- 32 位编译器生成 32 位编译器，保证用户数据采集、测试和测量程序的高速实现;
- 提供大量外部代码或软件连接的机制，如 dll(动态链接库)、DDE(共享库)、ActiveX、CIN 等;
- 包括各种仪器通讯总线标准的所有功能，如 DAQ、GPIB、PXI、VXI、RS-232/485 等，以便设计人员驱动不同的总线标准接口设备和仪器;
- 强大的互联网功能，支持通用网络协议的开发，远程测控仪表。
2.1 系统硬件
虚拟仪器的硬件结构如图 1 所示。
以下是电压采样调节和电流采样和调理电路，运算放大器的实现是 OP07 的运算放大器，电源为 12V，在每个调节通道的末端并联一个瞬态电压抑制器TVS管，到保护后续的电路卡。R1，R4 和R8 在具体实现电路中配备可调电阻，然后通过改变这些电阻的值来调节测量信号的值。 电位信号调理电路如图 2 所示。电流信号调理电路[4]如图 3 所示
图 1.硬件流程图
图 2 .电位信号调理电路
图 3.电流信号调理电路
这个系统采用 DAQ-2010 多功能数据采集卡的数据采集卡系统。它是一种基于 PCI 总线的采集卡，具有相同尺寸的计算机卡，可直接插入计算机的 PCI 插槽中，可构成测试系统。DAQ-2010 具有高性能和可靠的数据采集功能，可以满足广泛的数据采集要求[5]。它具有14 位分辨率的4 位分辨率同步模拟输入通道，最高实时采样率可达 2MS/s，具有模拟和数字触发功能; 两个12 位模拟输出通道，两个 40MHz 计数器和24 位定时器和 24 个数字 I/O通道。
原理图如图 4 所示
图 4. DAQ-2010 多功能数据采集卡示意图
-
系统的软件平台
- 程序设计
多通道数据采集程序的框图如图 5 所示
图 5.采集程序后的波形和图表
-
- 信号分析
图 5 是图形和数据中的采集程序后的波形和图表。显示的实时波形 - 电压畸变波形的实时采集如图6所示，电压THD的变化曲线如图7所示。测量和分析一相电压的结果如图 8。基本参数设置包括采样频率，采样点设置，FFT分析基于汉宁窗口的选择，可选择测量电压或电流，以A相电压测量为例[6]。显示了频率，有效值和测量电压（电流）的偏差电压 U2 的形式，由于存在谐波，信号具有明显的失真，电压的 FFT 变换，相应的FFT频谱显示包含三次，五次，七次和 9 次谐波，以及总谐波失真 THD 达到 15.3％。总线统计数据见表 1。
图 6.电压 RMS 变化趋势图
图 7.电压 THD 的变化曲线
表 1.总线通用统计表
|
A phase voltage statistics result |
|||||||
|
Name |
Unit |
Maximum value |
Minimum value |
Mean value |
95% probability value |
Limit value |
Limit number |
|
THD |
% |
12.53 |
11.98 |
12.29 |
12.34 |
4 |
0 |
|
B phase voltage statistics result |
|||||||
|
Name |
Unit |
Maximum value |
Minimum value |
Mean value |
95% probability value |
Limit value |
Limit number |
|
THD |
% |
11.83 |
11.22 |
11.57 |
11.66 |
4 |
0 |
|
C phase voltage statistics result |
|||||||
|
Name |
Unit |
Maximum value |
Minimum value |
Mean value |
95% probability value |
Limit value |
Limit number |
|
THD |
% |
12.32 |
11.77 |
12.09 |
12.17 |
4 |
0 |
从统计报告的结果来看，A 线电压 95％概率值为 12.34％，B 线电压 95％概率值为11.66％，C 线电压 95％概率值为 12.17％，远远超过国家标准 限制值为 4％。
-
- 信号存储和复制
信号存储和再现保存功能是获取时域或频域数据，根据需要转换成独特的波形文件或excel 文件，LabVIEW 快捷文本格式存储在计算机的磁盘中。再生产功能是在实时数据收集和分析数据结束时，用户还可以重新观察和深入数据采集和处理。重复信号采集的功能是选择了存储在 定位文件中的数据，就可以连续回放整个过程[8]。
三 结论
图 8.谐波分析界面
基于 Lab VIEW 的通用数据采集系统具有数据采集，显示，FFT 分析，时域，频域性能计算， 数据存储等功能。与传统的数据采集系统相比，在各方面具有明显的技术优势。智能，数据处理，数据分析，可操作性等。本文设计了一种基于高压电量采集和谐波分析基本要求的数据采集电路。已经实现了输入输出隔离，近似线性滤波，多路复用，高速数据采集，可靠和快速数据传输的效 果。该方案基于最小化硬件成本的原则，其具有良好的极化价值。基于通用计算机和数据采集系统的数据采集系统具有计算机，用户定义功能和维护方便的特点，代表了仪器未来的发展方向。致谢本项工作得到了保定科技研发项目的支持。
（14ZG004,11ZG029）和河北农业大学理工学院（LG20140203）
四 参考文献
[1]Sudipta Nath, Arindam Dey and Abhijit Chakrabarti (2009) Detection of power quality disturbances using wavelet transform. Proceed- ings of world academy of science. Engineering and technology, No.37, p.p. 869-873.
[2]M. I. Gasik. (2010) development and implemen- tation of electric steelmaking technologies for manufacture of railway transport parts and main steel routes. Metallurgical and Mining Industry, 2(2), p.p. 109-115.
[3]V. V. Parusov, O. V. Parusov, I. N. Chuyko, A. B. Sychkov (2010) Scientific and technological as- pects of high-grade rolled wire production. Metal- lurgical and Mining Industry, 2(2), p.p. 137- 142.
[4]W.C.Chan, C.W.Chan, K.C.Cheung (2001) On the modeling of nonlinear dynamic systems using support vector neural networks. Engineering Ap- plications of Artificial Intelligence, 14, p.p. 105- 113.
- Yuan Liao, Jong-Beom Lee (2004) A fuzzy-ex- pert system for classifying power quality dis- turbance. Electrical Power and Energy System,10(26), p.p. 199-205.
- Francis E.H.Tay, Lijuan Cao (2001) Application of support vector machines in financial time se- ries forecasting, Omega, 9(4), p.p. 309-317.
-
Hong-Tzer Yang, Chiung-Chou Liao, Pai-Chuan Yang, et al. (2001) A wavelet
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