(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211166354.4 (22)申请日 2022.09.23 (71)申请人 南京航空航天大 学 地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街 29号南京航空航天大 学 (72)发明人 岳衡　张小飞　石莎　 (74)专利代理 机构 南京瑞弘专利商标事务所 (普通合伙) 32249 专利代理师 秦秋星 (51)Int.Cl. G01R 23/16(2006.01) G01R 23/02(2006.01) G06F 17/16(2006.01) (54)发明名称 基于互质采样求根MUSIC的电力系统谐波 频 率估计方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于互质采样求根MUSIC 的电力系统谐波频率估计方法， 使用展开互质阵 列的采样器对信号进行时域采样， 得到样本数 据； 构造相应的估计协方差矩阵； 对得到的协方 差矩阵进行特征分解， 得到噪声子空间； 定义所 求频率的多项式； 求解多项式得到频率的估计 值。 本发明将 稀疏采样的思想与电力系统谐波和 间谐波估计问题相结合， 充分利用了互质阵列的 大阵列孔径特性和现代谱估计算法， 在降低计算 复杂度的同时实现高精度的频率估计 。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115541995 A 2022.12.30 CN 115541995 A 1.一种基于互质采样求根MUSIC的电力系统谐波频率估计方法， 其特征在于， 包括以下 步骤： (1)使用展开互质阵列的采样器对信号进行时域采样， 得到样本数据； (2)根据样本数据， 构造相应的估计协方差矩阵； (3)对得到的协方差矩阵进行 特征分解， 得到噪声子空间； (4)定义多 项式频率的求 根多项式； (5)求解多项式得到频率的估计值。 2.根据权利要求1所述的一种基于互质采样求根MUSIC的电力系统谐波频率估计方法， 其特征在于， 步骤(1)实现过程如下： 采用M+N‑1个所述采样器， 按照展开互质阵列结构进行架构， M和N为互质数， 对电网信 号进行采样， 对所述接收信号的采样次数为 L， 得到样本数据。 3.如权利要求2所述的基于互质采样求根MUSIC的电力系统谐波频率估计方法， 其特征 在于， 步骤(2)实现过程如下， 单个采样器第l次的采样信号如下， 其中m， n表示采样的序号， 0 ≤m≤M‑1,1≤n≤N， 其中1/T表示奈奎斯特采样频率； 使用上述样本构造 两个子阵的采样信号向量 YM(l)＝[xM((M+N‑1)l+0),xM((M+N‑1)l+1),. ..,xM((M+N‑1)l+N‑1)]T YN(l)＝[xN((M+N‑1)l+N+1),xN((M+N‑1)l+N+2),. ..,xN((M+N‑1)l+N+M‑1)]T 将两个子阵的样本串联， 整个采样信号的信号向量表示 为 其中A＝[a(ω1),a(ω2),...,a(ωD)]为频率矩阵， a(ωd)为频率向量， 包含单个 频率信 息， 表示为 u(l)为零均值的 高斯白噪声； 构造相应的估计协方差矩阵 其中 的秩为S。 4.如权利要求3所述的基于互质采样求根MUSIC的电力系统谐波频率估计方法， 其特征 在于， 步骤(3)具体为： 对协方差矩阵进行特征值分解， 表示为 其中Λs表示一个D*D的 对角矩阵， D为包含基波、 谐波和间谐波等正弦分量的个数， 对角元素由从大到小排序前D个 的特征值组成， Λn表示从大到小排序后S ‑D个 的特征值构成的对角阵， Es是由从大到 小排序前D个 的特征值对应的特征向量所构成的矩阵， En则是由从大到小排序后S ‑D个权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115541995 A 2的特征值对应的特 征向量构成的矩阵， Es称为信号子空间， En称为噪声子空间。 5.如权利要求4所述的基于互质采样求根MUSIC的电力系统谐波频率估计方法， 其特征 在于， 步骤(4)具体为： 定义求根多项式 其中 z为含频率 成分的待求参数， 当 时， p(z)属于信号子空间， 由信号子空间与噪声子空间的正交性得， 此时F(z)＝0， 即多项式在 单位圆上的根对应于正弦信号的频率。 6.如权利要求5所述的基于互质采样求根MUSIC的电力系统谐波频率估计方法， 其特征 在于， 步骤(5)具体为： 取多项式F(z)最接近单位 圆的D个根， 分别为z1、 z2、…、 zD相应的共轭根为(z* 1、 z* 2、…、 z* D)， 则可得到复正弦信号的模拟角频率 为 权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115541995 A 3