陈国志，张 健，丛 贇，卢志飞，汪 洋

(国网舟山供电公司，浙江 舟山316021)

基于最优加权Burg谱估计的间谐波智能分析方法

陈国志，张 健，丛 贇，卢志飞，汪 洋

(国网舟山供电公司，浙江 舟山316021)

为改善Burg算法的频率分辨率和谱线分裂现象，提出一种最优加权Burg谱估计的间谐波智能分析方法。首先在平均频率误差方差最小意义下获得最优权函数，通过使加权的二阶前后向预测误差平均功率最小化来获得二阶滤波器系数，然后采用Levinson递推获得一阶反射系数，进而得到谐波和间谐波的个数及频率初值。同时，提出各间谐波频率学习率的自适应调整算法，最后应用改进的Adaline神经网络精确分析谐波和间谐波的频率、幅值和相位。仿真结果表明所提算法的谱估计性能优于传统的Burg算法，计算复杂度远低于特征空间法，具有分辨率高、精度高、鲁棒性强的优点。

间谐波;最优加权;Burg算法;神经网络;电力系统

1 引言

现代电网中不仅存在整数次谐波，而且还存在着大量的非整数次谐波［1］，即间谐波。由于间谐波频谱具有随机性，使间谐波的准确测量要比整数次谐波困难得多。

提出的间谐波分析方法主要有傅里叶变换法［2］、小波分析法［3］等非参数化方法，以及 Prony法［4］、ESPRIT法［5］、MUSIC法［6］、AR谱估计法［7，8］等参数化方法。空间谱估计方法［5，6］频率分辨率高，但需要估计数据的协方差矩阵，计算复杂度高。Burg谱估计法利用前、后向预测误差平均功率最小准则先估计反射系数，降低了计算复杂度，同时具有较高的频率分辨率。……