電力產品中諧波計算演算法應用與比較

    在當前很多的電力產品中，帶諧波(2~n次諧波電壓電流含有率、有效值、總畸變率)計算功能的電力產品越來越多，系統因設計不同而採取不同演算法。

    本文針對ARM9應用計算諧波，介紹筆者採用過的幾種諧波演算法。(以下提到的演算法均不是筆者自創的)。

 

    筆者採用過三種諧波演算法，效能和特點大有差異。

 

    1.三角函數演算法：

    三角函數演算法是一種相對較簡單，也較於容易理解的演算法。計算原理如下所示：

   

     從上面的公式中可以看出，演算法需要大量計算三角函數，如果諧波次數越高，計算量則越大。而三角函數如果採用庫函數的話，計算量是相當大的，這對於ARM9來說也是相當吃力的。當然可以採用查表方法，但這是犧牲空間換取時間，而且如果要求精度稍高點，則浪費空間越大。

    筆者先接觸諧波計算的時候，就是採用的這種演算法，就19次諧波計算，CPU使用率達到了40%左右。

 

    2.FFT演算法:

    針對三角函數演算法在效能上稍有不足，筆者通過網上搜尋，找到了兩種比較高效諧波演算法。

    一種是任意點的混合基FFT演算法：mix_fft：

    mix_fft是一種任意點的諧波演算法，所以對於採樣點不是2n的應用是十分方便，而且最重要的是速度很快，對於目前市場上的ARM9來說，足夠了。

    mix_fft是個好用的FFT演算法，但它不是開源的，所以應用時需要注意點。

    另一種是ooura_fft：

    ooura_fft是一種非常複雜但卻是最高效的FFT演算法，其速率在相同硬體條件下比mix_fft還快，特別是諧波採樣點說越高的時候。ooura_fft只能計算2n的諧波採樣點。故應用時也要注意這點。

 

    對於上面兩種FFT演算法，都是用C語言寫的，所以在其它應用場合也適用。使用的時候非常簡單，只需要調用一個函數即可。如mix_fft演算法應用如下：

     

    其中，HarOriginalData儲存諧波電壓電流的採樣資料。

   

    上述是筆者接觸到的用來計算諧波的幾種演算法，可能還有其它更好的演算法。