光伏逆变器辐射噪声诊断与抑制方法

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(整理)光伏并网逆变器的电流谐波抑制策略

光伏并网逆变器的电流谐波抑制策略1 引言并网逆变器作为光伏电池与电网的接口装置，将光伏电池的直流电能转换成交流电能并传输到电网上，在光伏并网发电系统中起着至关重要的作用。

随着投入应用的并网逆变器日益增多，其输出的并网电流谐波对电网电压的污染也不容忽视。

按照GB/ T 19939-2005所要求，光伏并网逆变器的总输出谐波电流应小于逆变器额定输出的5%，各次谐波也应限制在表1所列的百分比之内：表1 谐波电流畸变限值2 基于d-q 坐标系的控制策略A B CB1图1 光伏逆变器电路结构如图1所示，在三相静止对称坐标系中，其交流侧的物理量均为时变交流量，不利于控制系统的设计。

为此考虑通过坐标变换将三相静止对称坐标系转换成以电网基波频率同步旋转的d-q 坐标系。

这样经过坐标变换后，三相静止对称坐标系中的基波正弦变量将转化为d-q 坐标系中的直流分量。

在d-q 坐标系下，其数学模型可描述为：⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡q d q d q d v v i i R Lp L L R Lp e e ωω （2-1）dc dc q q d d i v i v i v =+)(23（2-2）式中 d e 、q e ——电网电动势矢量dq E 的d 、q 分量d v 、q v ——三相VSR 交流侧电压矢量dq V 的d 、q 分量 d i 、q i ——三相VSR 交流侧电流矢量dq I 的d 、q 分量p ——微分算子由式2-1可以看出，由于VSR 的d 、q 轴变量相互耦合，因而给控制器设计造成一定困难。

为此，可采用前馈解耦控制策略，当电流调节器采用PI 调节器时，则d v 、q v 的控制方程如下：q d q q il iP q e Li i i sK K v +--+-=ω))((*（2-3）d q d d il iP de Li i i sK K v ++-+-=ω))((*（2-4）式中 iP K 、il K ——电流内环比例调节增益和积分调节增益*qi 、*d i ——d i 、q i 电流指令值将式2-3、式2-4代入式2-1，并化简得： Li s K K L i s K K R pi dil iP d il iP d *)()(++++-=同样，求得：Li s K K L i s K K R pi qil iP q il iP q *)()(++++-=显然，上式表明，基于前馈的控制算法2-3、2-4使得三相VSR 电流内环),(q d i i 实现了解耦控制，如下图所示：ai bi ci图2 三相VSR 电流内环解耦控制结构由于两电流内环的对称性，因而下面以q i 控制为例讨论电流调节器的设计。

光电信息处理中的噪声抑制技术

光电信息处理中的噪声抑制技术光电信息处理在咱们的日常生活中那可是无处不在，从手机屏幕的显示到医疗设备的成像，从卫星通信到自动驾驶，到处都有它的身影。

但是呢，在这光电信息处理的过程中，有个让人头疼的问题，那就是噪声。

我先给您讲讲什么是噪声。

比如说您用手机拍照，结果照片上有一些莫名其妙的斑点或者条纹，这就是噪声。

又比如说您在看高清电视的时候，画面突然出现一些雪花或者闪烁，这也是噪声。

噪声就像是个调皮捣蛋的小鬼，总是在不该出现的时候出来捣乱，影响咱们获取清晰准确的信息。

那这噪声是怎么来的呢？这原因可多了去了。

就像我们生活中的各种干扰一样，光电信息处理中也会受到各种各样的干扰。

比如说，光源本身就不太稳定，一会儿亮一会儿暗的，这就会带来噪声。

再比如说，传输信号的线路受到外界电磁场的影响，信号就变乱了，噪声也就跟着来了。

还有啊，传感器在工作的时候，温度的变化也可能导致噪声的产生。

接下来咱就重点聊聊怎么抑制这些讨厌的噪声。

一种常见的方法是滤波。

这滤波就像是个筛子，把那些乱七八糟的噪声给筛掉，只留下有用的信号。

比如说，低通滤波就可以把高频的噪声给过滤掉，高通滤波则相反，把低频的噪声给干掉。

还有带通滤波和带阻滤波，它们就更精细了，可以根据具体的需求来选择过滤的频段。

我给您举个例子吧，有一次我去一个工厂参观，他们正在生产一种高精度的光学仪器。

在检测环节，技术人员发现仪器输出的图像有很多噪声，导致图像模糊不清。

他们经过仔细分析，发现噪声主要集中在高频部分。

于是，他们果断采用了低通滤波的方法，就像给图像洗了个澡一样，把那些高频的噪声都洗掉了，图像一下子变得清晰锐利起来。

除了滤波，还有一种方法叫降噪算法。

这就像是给信号做个美容，让它变得更加光滑和漂亮。

比如说，中值滤波算法就很厉害，它可以把信号中的孤立噪声点给替换掉，让信号变得更加连续和平滑。

还有均值滤波算法，通过计算信号的平均值来消除噪声的影响。

还有一种方法是优化硬件。

分布式光伏逆变器辐射噪声诊断与抑制方法

抽头进行分离。
分离网络的分离质量需要通过— 个ｌ生能指标判断其优劣，这里引人ＣＭＩＬ和ＤＭＲＲ，其中前者表示共模插入损耗，后者表示差模抑制比，两者数值分别通过下列公式计算获得，即：
ＣＭＩＬ＝２０１ｇ（Ｕｏｅ／ＵＣＭ）ＤＭＲＲ＝２０１ｇ（Ｕｏｃ／ＵＤＭ）公式中字母Ｕｏｃ、ＵＣＭ、ＵＤＭ分别表示共模输出、共模输入以及差模输入。
科技创新与应用ｌ２０１３年第３３期
科技创新
分布式光伏逆变器辐射噪声诊断
戴伟李保鹏
方法
（新疆希望电子有限公司，新疆乌鲁木齐８３００１３）
摘要：文章对分布式光伏逆变器辐射噪声产生的原理进行分析，并在此基础上提出了光伏逆变器，由传导共模噪声电流引起的线上辐射噪声的新型诊断方法，并采取针对性的方法对该类型的噪声抑制进行探讨，以期为诊断和抑制光伏逆变器辐射噪声提供有价值的参考。关键词：光伏逆变器；辐射噪声；诊断；抑制逆变器要实现电能的转换需要依赖于内部复杂的电子元件，这些电子元件开启与关闭时会产生很多ＥＭＩ噪声，其中频率低的噪声 △Ｊ顷着电路以噪声电流的形式传输，进而形成传导ＥＭＩ噪声，而高频率的噪声除了沿着电路传输外，还会辐射到空间中成为辐射ＥＭＩ噪声。１分布式光伏逆变器共模噪声产生原理１．１传导ＥＭＩ噪声机理由电磁兼容知识可知传导噪声电流分为差模、共模两种噪声类型，其中差模噪声电流主要在中线和火线上产生，共模噪声电流则主要出现在地线与零线、火线上。共模与差模信号区丌／ｋ丌Ｔｒ＂来，在这里使用Ｍａｒｄｉｇｕａｉｎ分离网络分离噪声。该分离网络主要部件是—个２＝ｌ的射频变压器，工作时将ＵＩ，．Ｇ与ＵＮ－Ｇ的混合信号传输到射频变压器的初级输入端，然后经过该射频变压器的初级中心抽头将共模噪声分离出来，而差模噪声则通过次级中心

关于光伏变压器异常响声故障原因分析及解决方法探讨

关于光伏变压器异常响声故障原因分析及解决方法探讨作者：袁乙专来源：《科学与财富》2016年第01期摘要：随着我国改革开放的不断深入以及WTO的加入，使得我国社会经济取得了飞速增长，工业规模不断扩大，数量越来越多，对电力的需求也逐渐增加。

面对这一形式，传统能源如煤炭、天然气、石油等不仅日渐减少，而且对环境造成的污染较为严重。

因此，迫不及待需要开发清洁型能源。

基于这一环境下，世界各国都在积极开发新能源技术，光伏发电凭借其良好的性能成为人们讨论的热点话题。

但由于我国开展光伏发电起步较晚，因此，各项技术还不成熟，变压器故障也时有发生。

基于此，本文就光伏变压器的异常响声故障原因进行了分析，并提出了具体的解决方法。

关键词：光伏变压器；异常响声；故障排除长期以来，传统能源，如煤炭、天然气、石油等能源占据着主导地位，但是此类资源对环境造成的污染非常严重，同时由于属于不可再生资源，他们的数量也在逐渐减少。

20世纪八十年代，石油危机开始出现。

基于这一形式，西方发达国家及时投入到了新能源的开发研究上，并且不惜耗费巨资，开展新能源的开发工作，光伏发电就是其中一个非常重要的项目，在长期研究过程中，光伏发电取得了长足进步。

着眼于当前，放眼于未来的光伏发电在世界范围内得到了广泛使用。

从现阶段来看，我国在光伏发电方面的起步较晚，还没有积累足够的经验，一些技术净瓶尚未突破。

在光伏发电中，光伏变压器有着十分重要的作用，它直接关系到发电场的稳定运行，在一定程度上影响社会秩序。

光伏变压器异常响声是光伏变压器主要故障之一，以下对这一故障产生的原因和解决方法进行详细分析。

一、我国光伏发电现状我国光伏发电虽然起步较晚，也有一些问题尚未得到解决，但所取得的成果也是不可否认的。

我国起初对光伏发电的研究并不是应用于日常生活和工业用电，而是解决卫星的供电问题。

但是20世纪九十年代，石油危机逐渐蔓延到我国，国家意识到光伏产业的重要性，并且在当时，光伏项目被列入到国家科技公关项目中。

中型功率光伏并网逆变器电磁辐射骚扰解决方法

关键词：光伏并网逆变器；电磁辐射骚扰；解决方法
ＳｏｌｕｔｉｏｎｏｆＭｅｄｉｕｍＰｏｗｅｒＧｒｉｄ．ｃｏｎｎｅｃｔｅｄＰＶＩｎｖｅｒｔｅｒＲａｄｉａｔｉｏｎＥｍｉｓｓｉｏｎ
ＨＵＯＹａｎｎｉｎｇ１＇２，ＷＡＮＧＬｉｑｉａｎｇ，ＣＨＥＮＣｈａｏ（１．ＴＢＥＡＳｕｎｏａｓｉｓＣｏ．，Ｌｔｄ，Ｕｒｕｍｕｑｉ８３００１１，Ｃｈｉｎａ；２．ＴＢＥＡＸｉ’ａｎＥｌｅｃｔｒｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏ．，Ｌｔｄ，
Ｘｉ’ａｎ７１０１１９，Ｃｈｉｎａ；３．Ｘｉ’ａｎＰｏｗｅｒＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｘｉ’ａｎ７１００００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆＰｏｗｅｒＧｒｉｄ．ｃｏｎｎｅｃｔｅｄＰＶＩｎｖｅ￣ｅｒ，ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒｄｅｖｉｃｅｓｔｅｎｄｔｏｕｓｅａｆａｓｔｅｒｓｗｉｔｃｈｉｎｇｓｐｅｅｄｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｓｗｉｔｃｈｉｎｇｌｏｓｓｅｓ．Ｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｓｗｉｔｃｈｉｎｇｓｐｅｅｄ，ｒｅｓｕｌｔｉｎｇｉｎｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｏｆｄｉ／ｄｔｉｎｔｈｅｃｉｒｃｕｉｔ．ａｎｄｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｉｎｃｒｅａｓｅｏｆｔｈｅＥＭＣｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ．Ｉｔｉｓｄｉｆｉｃｕｌｔｔｏｐａｓｓｔｈｅｒｅｌｅｖａｎｔｓｔａｎｄａｒｄｓｆｏｒｔｈｅｃｏｎｄｕｃｔｉｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎａｎｄｔｈｅｒａｄｉａｔｉｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｔａｋｅｎｍｅｄｉｕｍｐｏｗｅｒｇｒｉｄ－ｃｏｎｎｅｃｔｅｄＰＶＩｎｖｅｒｔｅｒａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ．Ａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｆｉｎｄｔｈｅｓｏｕｒｃｅｏｆｒａｄｉａｔｉｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎ，ｔａｋｅｓｐｅｃｉａｌｍｅａｓｕｒｅｓｓｕｃｈａｓｓｈｉｅｌｄｉｎｇ，ｒｅｄｕｃｅｃｏｍｍｏｎｍｏｄｅｃｕｒｅｎｔｏｆｐｏｗｅｒｌｉｎｅ，ａｎｄｆｉｎａｌｌｙｍｅｅｔｓｔａｎｄａｒｄｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ．

新型光伏并网逆变器的建模与控制方法

新型光伏并网逆变器的建模与控制方法姚乐乐;刘晓悦【摘要】将由对称Z源逆变器和三相对称LCL滤波器组成的光伏并网逆变器作为研究对象,对Z源网络和一相LCL滤波器建立数学模型.将模型参数看作系统参数,模型输入信号的变化看作扰动,根据模型的固有缺陷,结合前期成果,重点研究两种情况的系统改进策略:①系统参数未变化且扰动可测;②系统参数变化或扰动不可测.针对第1种情况,改进时主要采取加入"模拟模块"和"开关切换"的策略;针对第2种情况,改进策略是对系统加入稳定性鲁棒控制器.通过仿真实验验证,结果表明Z源网络和一相LCL滤波器的数学模型正确,在此基础上针对第1种情况采取的改进策略比改进前暂态性能得到提高,稳态性能与原系统一致;针对第2种情况采取的改进策略比改进前稳定性得到提高.%The photovoltaic grid inverter consisting of a symmetric Z source inverter and a three-phase symmetric LCL filter is taken as the study object of this paper,and a mathematical model of the Z source network and LCL one-phase filter is established.The model parameters and the change of input signal are regarded as system parameters and distur?bance,respectively.In light of the model's inherent defects and combined with previous results,the following two sys?tem improvement strategies are studied,i.e.,system parameters without change but with measurable disturbance(Case 1),and system parameters with change or unpredictable disturbance(Case 2).In Case 1,the addition of simulation module and switching are adopted as the improvement strategy.In Case 2,the addition of the stability of robust control?ler is adopted as the improvement strategy.Simulation experiments prove thatthe mathematical model of Z source net?work and one-phase LCL filter is correct,based on which the transient performance is promoted under the improvement strategy in Case 1,together with the steady-state performance that agrees with the original system;moreover,the stable performance under the improvement strategy in Case 2 is also enhanced.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2018(030)005【总页数】13页(P98-110)【关键词】Z源网络;LCL 滤波器;数学模型;模拟模块;稳定性鲁棒控制器【作者】姚乐乐;刘晓悦【作者单位】天津大学电气自动化与信息工程学院,天津 300072;华北理工大学电气工程学院,唐山 063009【正文语种】中文【中图分类】TM464面对传统能源的日益枯竭和环境问题的日益加重，在电力行业中，采用新能源发电已经成为了一个新的方向。

PCB辐射电磁干扰噪声诊断与抑制方法研究

2、外部干扰源：外部环境中存在许多干扰源，如雷电、大功率电器、高压线等，这些干扰源会通过空气、导线等介质产生电磁干扰，影响电子设备的正常工作。
二、PCB设计中的抑制方案
针对电磁干扰，PCB设计可以从以下几个方面进行抑制：
1、接地：接地是抑制电磁干扰最有效的方法之一。通过将电路或组件的某个点连接到大地，可以有效地避免电磁干扰的传播。在PCB设计中，可以根据实
在过去的几十年中，复杂电子系统的电磁干扰噪声问题已经引起了广泛。国内外学者针对这一问题的研究主要集中在电磁干扰噪声的来源、传播途径和抑制方法等方面。现有的研究方法主要包括数值模拟、统计分析、故障诊断等，这些方法在不同程度
上对电磁干扰噪声进行了有效的分析。然而，由于复杂电子系统的复杂性，仍然存在许多难点和挑战。
和扩大应用范围等。在未来的研究中，我们将继续深入探讨复杂电子系统电磁干扰噪声的抑制方法，以期为复杂电子系统的可持续发展做出更大的贡献。
在电子设备飞速发展的今天，电磁干扰（EMI）问题越来越受到人们的。电磁干扰不仅会影响电子设备的正常工作，还会对人体健康产生潜在影响。因此，如何有效地抑制电磁干扰成了摆在我们面前的一大挑战。在本次演示中，我们将探讨电磁干扰的产生原因以及在PCB设计中的抑制方案。
四、结论
本次演示介绍了电磁干扰的产生及PCB设计中的抑制方案。通过优化PCB设计，可以有效地降低电磁干扰，提高电子设备的性能和可靠性。在今后的研究中，我们将继续深入探讨PCB设计中的电磁干扰抑制方法，为电子设备的可持续发展做出贡献。
感谢观看
实验结果表明，我们所提出的新型电磁干扰噪声抑制方法能够有效降低复杂电子系统的电磁干扰水平，提高了系统的稳定性和可靠性。同时，该方法具有较低的成本和简单的实现难度，具有较高的实际应用价值。

基于主成分分析的光伏热斑红外图像混合噪声去噪方法

第41卷第1期Vol.41㊀No.1重庆工商大学学报(自然科学版)J Chongqing Technol &Business Univ(Nat Sci Ed)2024年2月Feb.2024基于主成分分析的光伏热斑红外图像混合噪声去噪方法蔺㊀怡,欧阳名三,汪义鹏,丁希鹏安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232002摘㊀要:为了解决光伏板热斑故障检测时受噪声影响的红外图像分辨率低而导致热斑区域难以识别的问题,提出一种基于主成分分析的红外图像混合噪声自适应去噪方法㊂该方法通过自适应窗口预处理算法将获取的热斑红外图像进行初步去噪,滤除图像中的低密度椒盐噪声,减小噪声信号对后续选取降噪训练集时所造成的影响;然后,采用基于块匹配的主成分分析法对预处理后的图像信息进行降维处理,提取信号的主要特征,降低噪声滤除时的计算复杂度;最后,使用线性最小均方误差估计对图像进行二次去噪处理,滤除残余噪声;此外,在二次去噪之前重新计算图像噪声水平,使最终的去噪图片获得了更好的视觉效果㊂实验结果表明:该方法能够有效去除光伏热斑红外图像中的混合噪声,客观评价指标显示噪声较小时,图像结构相似性可保持在0.9,在高密度噪声影响下,峰值信噪比相较于修正的阿尔法均值滤波算法平均提高2dB ,实际视觉效果中保留了图像细节特征,可以明显观测到热斑区域㊂关键词:光伏热斑;红外图像;混合噪声;图像去噪;主成分分析中图分类号:TP391㊀㊀文献标识码:A ㊀㊀doi:10.16055/j.issn.1672-058X.2024.0001.004㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀收稿日期:2022-09-23㊀修回日期:2023-01-20㊀文章编号:1672-058X(2024)01-0030-08基金项目:国家自然科学基金(51874010);安徽省重点研究与开发计划项目(202004A07020043).作者简介:蔺怡(1998 ),女,山东潍坊人,硕士研究生,从事图像处理与故障检测研究.通讯作者:欧阳名三(1967 ),男,江西萍乡人,教授,博士,从事自动化控制技术研究.Email:austoyms@.引用格式:蔺怡,欧阳名三,汪义鹏,等.基于主成分分析的光伏热斑红外图像混合噪声去噪方法[J].重庆工商大学学报(自然科学版),2024,41(1):30 37.LIN Yi OUYANG Mingsan WANG Yipeng et al.Denoising method of mixed noise in photovoltaic hot spot infrared images based on principal component analysis J .Journal of Chongqing Technology and Business University Natural Science Edition2024 41 1 30 37.Denoising Method of Mixed Noise in Photovoltaic Hot Spot Infrared Images Based on Principal Component AnalysisLIN Yi OUYANG Mingsan WANG Yipeng DING XipengSchool of Electrical and Information Engineering Anhui University of Science and Technology Anhui Huainan 232002 ChinaAbstract In order to solve the problem of difficult identification of hot spot areas due to the low resolution of infrared images affected by noise during hot spot detection of photovoltaic panels an adaptive denoising method of mixed noise in infrared images based on principal component analysis was proposed.The method used adaptive window pre-processing algorithms to initially denoise the acquired hot spot infrared images filtering out the low-density salt and pepper noise in the images and reducing the impact of the noise signal on the subsequent selection of the noise reduction training set.Then principal component analysis based on block matching was used to reduce the dimensionality of the pre-processed image information to extract the main features of the signal and reduce the computational complexity in noise filtering.Finally the image was denoised for the second time using the linear minimum mean square error estimation to filter out the residual noise.In addition the image noise level was recalculated before the secondary denoising so that the final denoised image obtained a better visual effect.The experimental results showed that this method effectively removed the mixed noise in the photovoltaic hot spot infrared image.The objective evaluation index showed that the structural similarity第1期蔺怡,等:基于主成分分析的光伏热斑红外图像混合噪声去噪方法of the image was maintained at0.9when the noise was low.The peak signal-to-noise ratio of the image under the influence of high-density noise was increased by2dB on average compared with the modified Alpha mean filter algorithm. The image details were retained in the actual visual effect and the hot spot area could be observed significantly. Keywords photovoltaic hot spot infrared image mixed noise image denoising principal component analysis1㊀引㊀言热斑故障是光伏板长期运行中的一种典型故障问题,目前常见的热斑故障检测方法主要分为并联旁路二极管法㊁基于电流电压的故障检测方法和基于热成像技术的故障检测方法[1]㊂其中,基于热成像技术的故障检测方法利用热斑区域温度明显高于正常光伏组件平均温度这一特点,通过红外设备对光伏板进行实时拍摄获取图像,实现对热斑的快速检测㊂该方法检测成本低㊁效率高㊁故障定位精确,是光伏热斑检测技术研究的热点㊂考虑在进行红外图像拍摄时,容易受到外界环境的随机干扰及成像设备内部变化等因素的影响,红外图像会包含多种噪声[2]㊂陈文勤[3]采用核数为5ˑ5的二维高斯滤波器对热斑图像进行去噪处理,该滤波器能够在满足噪声消除需求的同时充分保留边缘细节,但对图像中的椒盐噪声几乎没有过滤效果;周世芬[4]对比验证了邻域平均滤波㊁高斯滤波和中值滤波这3种传统空间滤波算法的实验结果,最终选用了滤波效果更好㊁图像更清晰的中值滤波方法,但该算法应用于高密度噪声去噪处理时效果较差;蒋琳等[5]提出一种基于灰度直方图的B样条最小二乘拟合红外图像处理方法,B样条最小二乘拟合算法可以在精确检测热斑的同时抑制噪声,但该算法只是将非热斑区域进行了分割,并未对图像噪声进行针对性处理;任超等[6]使用的混合噪声去噪算法在经典BM3D(3D Block Matching)算法的基础上增加了多级非线性加权平均中值滤波,提高了对混合噪声中椒盐噪声的滤除能力,但该算法计算量大,复杂度较高,不利于实际应用㊂综上所述,光伏热斑红外图像混合噪声去噪算法相关研究的应用性仍有待加强,且缺少针对性的混合噪声滤除算法㊂本文通过对光伏热斑红外图像中的噪声进行分析,总结得出热斑红外图像主要含有高斯噪声和椒盐噪声,针对高斯-椒盐混合噪声的滤除问题,提出一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的混合噪声自适应去噪算法㊂该算法在对噪声图像进行PCA变换之前采用自适应窗口预处理操作,可以滤除图像中的部分噪声以减小噪声估计时的误差,同时针对高强度噪声情况,算法先对预处理图像的噪声水平进行估计并更新,再进行二次PCA变换,实现对噪声图像的进一步去噪处理㊂实验结果表明:本算法经过预处理后去噪效果显著,能够保留热斑形态信息,拥有良好的主观视觉效果,同时客观评价指标均有所提高㊂2㊀光伏热斑红外图像噪声分析由于红外成像系统自身特质及环境变化等因素,其一般呈现以下特点:与相应的可见光图像相比,红外图像更为模糊;红外图像包含的噪声比较多,噪声强度大;红外图像具有非均匀性,直观上表现为图像的畸变等㊂光伏组件红外图像不但具有一般红外图像的特点,而且由于所处环境的不同,还会产生许多影响光伏组件红外图像成像的特殊条件,如环境温度㊁周围障碍物㊁拍摄角度以及天气等,这些特点导致对光伏组件进行实时拍摄所获取的红外图像会含有许多噪声,且产生噪声种类的随机性和噪声分布的复杂性会使光伏热斑红外图像的信噪比相对较低,且图像边缘更模糊㊂一般图像中包含的噪声种类繁多,按照噪声幅度的概率密度函数(Probability Density Functions,PDF)分布情况进行区分,可以分为高斯噪声㊁瑞丽噪声㊁指数噪声㊁伽马噪声㊁均匀噪声以及椒盐噪声等[7]㊂不同类型的噪声需要用不同的滤波器来消除,最常用的空间域去噪滤波器主要分为线性滤波器和非线性滤波器两种[8-9]㊂线性滤波器主要用于去除高斯噪声,如均值滤波器㊁线性加权滤波器㊁倒数梯度加权滤波器等都属于线性滤波器的范畴㊂而非线性滤波器主要是中值滤波器,中值滤波一般用于消除椒盐噪声[10-11]㊂影响热斑红外图像的噪声主要分为两大类:高斯噪声和椒盐噪声㊂高斯噪声指PDF服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声,利用红外相机进行拍照或使用热像仪采集图像时,由于仪器电子系统内部的随机变化以及物理器件本身具有的特性,所获得的红外图像容易产生高斯噪声;椒盐噪声则是在传感器进行信号传输过程中,由于外界环境的干扰,造成信号在某一点传输错误而剧烈突变形成的,会导致图像受损,像素取13重庆工商大学学报(自然科学版)第41卷最大或最小灰度值(255和0),从而造成图像细节丢失,质量下降[12]㊂为了提高对后续热斑图像进行识别检测的效率,需要首先对图像的高斯-椒盐混合噪声进行去噪处理㊂3㊀本文算法及实现步骤本文根据热斑红外图像的噪声特点,提出一种基于主成分分析的热斑红外图像混合噪声自适应去噪算法㊂主成分分析法通过PCA变换进行降维处理,提取信息分量,舍弃噪声分量,实现降噪目的㊂PCA算法对于高斯噪声有明显去噪效果,但噪声的存在会影响PCA变换矩阵的精确度,尤其是在处理椒盐噪声等非高斯分布噪声时,PCA算法提取的主成分与真正的信息分量有一定偏差㊂由于主成分分析法在混合噪声滤除方面具有一定的局限性,所以将采集到的光伏热斑红外图像先进行自适应窗口预处理,滤除大部分椒盐噪声,降低PCA变换时噪声对主成分提取范围的影响,然后利用图像的局部相似性进行PCA变换,提取出主成分后再采用线性最小均方误差(linear Minimum Mean Squared Error,LMMSE)算法进行去噪处理㊂该算法可以在有效去除高斯噪声和椒盐噪声的同时,很好地保持图像的细节信息,并提高图像的信噪比,方便后续的热斑提取与故障检测工作㊂3.1㊀自适应窗口预处理椒盐噪声在红外图像中表现为一种随机出现的白点或者黑点,其像素值为0或255㊂假设对一幅含有椒盐噪声红外图片的某一区域内所有像素的灰度值从大到小进行排序,则在这个序列数组中,所有椒盐噪声点的灰度值一定会分布在数组的两端,将这个数组两端的所有极值点(疑似噪声点)去除后,用剩余像素点的灰度值中值来代替疑似噪声点的灰度值,这样就可以在有效保留红外图像像素信息的同时滤除噪声点对图像内容的影响[13-15]㊂在这一噪声滤除环节,直接影响去噪效果的一个关键因素是所选取滤波窗口的大小㊂对于固定的滤波窗口,去除噪声和保护图像细节信息的目标是矛盾的:如果选取的滤波窗口较小,窗口内像素点的灰度值变化较小,剩余像素灰度值的中值与被替代像素点的灰度值误差较小,能够更好地保护图像中的一些细节信息,但同时部分噪声点也会被误认为图像信息点而得到保留,降低椒盐噪声的滤除效果;反之,如果选取的滤波窗口尺寸比较大,窗口内像素点增多意味着灰度值样本变大,可以更准确地识别噪声点,虽然会获得更好的噪声滤除效果,但可能会因为剩余像素灰度值的中值与被替代像素点灰度值误差大而丢失图像中的部分细节信息,使处理后的图像变得模糊[16]㊂因此,本文设计算法通过判断固定滤波窗口内每一个像素点的灰度值是否是极值来确定椒盐噪声点的数量,提出可以根据初始窗口内椒盐噪声点数量的多少进行滤波窗口自适应变化的预处理算法㊂自适应窗口预处理算法流程图如图1所示㊂图1㊀自适应窗口预处理算法步骤图Fig.1㊀Step diagram of the adaptive window preprocessingalgorithm在本文算法中,初始窗口大小被设定为3ˑ3,窗口最大可扩充至7ˑ7㊂若剔除极值后的3ˑ3窗口内仍剩余像素值时,认为当前窗口内噪声较小,直接进行灰度中值替换操作,可最大限度保留图像细节信息㊂当检测到3ˑ3窗口内全是极值点时,扩大窗口至5ˑ5,重新进行检测,最终可在7ˑ7大小的窗口内进行检测㊂若检测到7ˑ7大小的窗口内仍是全为极值点的情况(概率极小),则考虑极值点可能是原图像信息中的像素点,故不进行灰度中值替换操作㊂本算法首先对图像进行边缘扩充,然后根据预设好的条件动态改变滤波窗口的尺寸,完成噪声滤除的同时兼顾保护了细节信息,可实现以下去噪要求:滤除椒盐噪声;平滑其他非脉冲噪声;保护图像中的细节信息;检测到噪声较少时不用扩大窗口,既保证了去噪效23第1期蔺怡,等:基于主成分分析的光伏热斑红外图像混合噪声去噪方法果又节省了时间㊂3.2㊀基于块匹配的PCA图像去噪主成分分析法是一种基于统计理论的字典学习算法[17],通过PCA变换可以将高维空间的计算问题转化到低维空间进行处理,大大提高了运算效率㊂在图像去噪领域,利用主成分分析法可以提取图像的主要信息特点,对含噪图像进行PCA变换,可以实现针对高斯白噪声的明显去噪效果[18]㊂使用主成分分析法需要采集充足的训练样本,本文采集训练样本的方法结合块匹配(Local Pixel Grouping,LPG)思想,将待去噪的像素点及其最近邻捆绑组成一个变量块,并将该变量块看作一个整体,在附近区域内寻找与其结构相似的部分像素块作训练样本[19-20]㊂如图2所示:以待去噪像素点为中心,设置一个窗口大小为bˑb的变量块,然后以bˑb变量块中的每一像素为左上顶点选取对应大小为(s+1)ˑ(s+1)的训练样本,得到b2ˑ(s+1)2大小的原始训练样本集㊂在该原始样本集中,某些像素块可能在结构上与待去噪变量块有很大的差异,如果直接使用样本集中全部的训练样本进行训练,不但会增加计算的工作量,同时还会使PCA变换得到的协方差矩阵不准确㊂为解决这一问题,本算法采用在训练框中选取与待去噪变量块的欧氏距离最近的L组训练样本,组成b2ˑL大小的训练样本集㊂样本数量L的取值决定了算法运行的效率和最终去噪效果,文献[19]中的测试数据结果显示:L的取值范围在2b2~5b2较为合适,本文取L=250㊂图2㊀基于LPG-PCA的去噪模型Fig.2㊀Denoising model based on LPG-PCA 在一个数据集中,一般认为信息分量的方差远大于噪声分量的方差㊂根据这一理解,将一幅图像进行PCA变换就是将图像中所有信息组成的n维数据集投影到k维上(n>k),以寻找最大方差的方向[21]㊂以一个n行m列的矩阵X为例,进行PCA变换的计算步骤如下:(1)计算矩阵X每一行的均值μi及中心矩阵X-i:μi=1nðn j=1X i j()X-i=X i-μi(2)计算矩阵X i的协方差矩阵C X,并求出协方差矩阵C X的特征值对角阵Λ以及对应的特征向量矩阵Φ:C X=E X-X-T()=1n X-X-TΛ=diagλ1,λ2, ,λm()Φ=φ1,φ2, ,φm[]其中,X-=X-T1,X-T2, ,X-T m[]T,特征值λi以及对应的特征向量φi按从大到小的顺序排列㊂(3)取特征值对角阵Λ中的前k个特征值对应的特征向量生成投影矩阵Y-:Y-=ΦT X-令变换矩阵P=ΦT,则Y-=PX-即为原矩阵降到k维后的数据矩阵㊂将原始数据集进行PCA变换后得到一个新的数据集㊂一般来说,原始噪声图像的主要信息分量会集中在新数据集中的几个小子集上,而噪声分量会均匀分布在整个新数据集中㊂因此,在PCA变换域中,可以更好地区分图像主要信息和噪声信息㊂本文采用线性最小均方误差估计(LMMSE)法[22-23]对PCA变换域中的含噪矩阵Y n进行降噪处理,算法公式如下:Y^k=E Y k()n[]+ωk Y k()n-E Y k()n[]{}其中:E㊃()为均值,Y k()n表示含噪矩阵Y n的第k行, Y^k表示含噪矩阵Y n的第k行无噪估计值,ωk表示权重系数,其表达式为ωk=var(x)var(y)=var(y)-σ2E Y k()n-E Y k()n[]{}2其中,var(㊃)为方差,x表示原始无噪像素的真实值,y 表示含噪像素值,σ代表原始噪声的标准差㊂在图像的平滑区域,σ2的值要比var(y)的值小得多,所以权重系数ωk是无限接近于1的㊂因此,Y k()n 中的大部分噪声经过LMMSE算式被滤除㊂将LMMSE 算式应用到噪声矩阵Y n的每一行,就可以实现对完整图像的噪声滤除工作㊂最后将经过LMMSE计算后的Y^再进行PCA反变换,就可以得到去噪后图像㊂3.3㊀更新噪声水平当原始噪声图像中的噪声含量较多时,不仅会使33重庆工商大学学报(自然科学版)第41卷块匹配时的训练样本集选取有误差,还会导致进行PCA 变换后含噪矩阵的估计出现偏差[19],这些影响都会致使最终降噪效果不理想㊂为了获取视觉效果更好的去噪图像,本文在原始噪声图像经过PCA 算法一次处理后,重新计算去噪图像的当前噪声水平并进行更新代入,然后根据新的噪声标准进行二段LPG -PCA 去噪流程㊂通过将原始的含噪图像X n 与经过一次LPG -PCA 去噪后的去噪图像X ^做差处理,对获得的差值图像进行噪声方差的估计,便可得到新的噪声标准,即X ~=X n -X ^=N -N s其中,N 表示原始图像中的噪声,N s 为一段去噪后图像中的残余噪声,令其标准差为σs ,则噪声标准差的估计值可表示为σ~s =σ2-E X ~2()在实际应用中,进行噪声估计时不仅要计算一次去噪后的噪声残差,还要考虑原始噪声图像X n 的估计误差㊂因此,设置一个常数参量c s 0<c s <1()对噪声标准差进行调节㊂最终,噪声估计值σs 的表达式为σ~s =c s σ2-E X ~2()其中,本文取c s =0.36㊂综上所述,本文所用去噪算法流程图如图3所示㊂图3㊀基于主成分分析的混合噪声自适应去噪算法流程图Fig.3㊀Flow chart of mixed noise adaptive denoising algorithmbased on principal component analysis4㊀实验结果与分析4.1㊀客观评价指标选取本文选取以下两种参数对光伏热斑红外图像的去噪效果进行评价[24]㊂(1)R PSNR (Peak Signal to Noise Ratio),峰值信噪比㊂R PSNR 的单位是dB,其数值越大表示图像的失真越小㊂公式如下:R PSNR =10ˑlog 102n -1()2R MSEéëêêùûúú其中,R MSE 指当前图像与原始图像之间的均方误差值㊂(2)R SSIM (Structure Similarity),结构相似性㊂R SSIM分别从亮度㊁对比度以及结构三个方面度量图像的相似性,取值范围为[0,1],其数值越大表示图像失真越小㊂公式如下:R SSIM =2μX μY +C 1()2σXY +C 2()μ2X +μ2Y +C 1()σ2X +σ2Y +C 2()其中,μX ㊁μY 分别表示原始图像X 和去噪图像Y 的均值;σX ㊁σY 分别表示原始图像X 和去噪图像Y 的方差,σXY 表示原始图像X 和去噪图像Y 的协方差;C 1㊁C 2为常数,设置常数C 1㊁C 2是为了避免出现分母为0的情况,通常情况下取C 1=(0.01ˑ255)2㊁C 2=(0.03ˑ255)2㊂4.2㊀实验结果对比本文在Windows 11Home 64位操作系统的计算机上以MATLAB R2019a 为程序仿真运行平台,处理器为Intel(R)Core(TM)i5-11260H @2.60GHz,内存为16.0GB㊂为了验证上述算法的有效性和实际可行性,选取两幅大小为256ˑ256像素的光伏热斑红外图像[1],对两幅图像同时加入不同程度的高斯噪声和椒盐噪声(5/0.05㊁10/0.1㊁20/0.3),选取两种图像去噪算法分别对加噪图像进行滤波处理后与本文算法的去噪结果进行对比,分别是修正的阿尔法均值滤波算法[15]㊁NL -means 算法[25]㊂其中,修正的阿尔法均值滤波器是一种非线性空间域滤波器,它将滤波范围内的数据按从大到小和从小到大的顺序进行排序,去除部分数据后计算剩余均值以代替去噪点像素值,实现了去噪目标,适用于被混合噪声污染过的图像进行去噪;NL -means 算法通过对图像进行加权平均来滤除噪声,采用两步去噪方法,首先进行相似组块的选择,用以待去噪像素点为中心的图像块之差的欧氏距离求出其权值,然后进行NL -Means 算法计算,NL -Means 算法可以较好地抑制白噪声,对图像结构也有较好的保持能力㊂各算法的R PSNR /R SSIM 结果对比见表1㊂从表1可以看出:NL -means 算法针对低密度混合噪声有较好的去噪效果,在混合噪声等级为5/0.05时,经NL -means 算法去噪后的两幅图像峰值信噪比43第1期蔺怡,等:基于主成分分析的光伏热斑红外图像混合噪声去噪方法分别为27.4988dB和25.0878dB,但随着噪声密度增加,在噪声等级为20/0.3时,峰值信噪比仅为16.3558dB和15.3177dB,其降噪性能下降约39.73%㊂与此同时,在低密度高斯噪声和椒盐噪声污染下,本文所采用的自适应算法与修正的阿尔法均值滤波算法去噪结果评价相近㊂但随着混合噪声污染程度的增加,本文算法的去噪效果在峰值信噪比和结构相似性两种客观评价指标上均优于修正的阿尔法均值滤波算法㊂在噪声强度为20/0.3时,本算法的峰值信噪比相较于修正的阿尔法均值滤波算法平均高出2dB,结构相似性相较于修正的阿尔法均值滤波算法也多出0.13左右㊂表1㊀不同算法的去噪效果比较(R PSNR/R SSIM)Table1㊀Comparison of denoising effects of different algorithms(R PSNR/R SSIM)image noise level NL-means Modified alpha mean filtering Proposed5/0.05 10/0.1 20/0.327.4988/0.630324.9228/0.521416.3558/0.133230.0764/0.741828.5755/0.659322.1686/0.382630.2985/0.734428.9395/0.648224.8442/0.50795/0.0510/0.120/0.325.0878/0.695422.8473/0.582215.3177/0.163530.5759/0.897928.7978/0.829421.9773/0.549931.5912/0.915929.3564/0.866923.4032/0.6805㊀注:粗体为最好结果㊂㊀㊀图4对比展示了无背景的多热斑红外图像在噪声污染为10/0.1的情况下原始含噪图像与经过NL-means算法㊁修正的阿尔法均值滤波算法以及本文算法去噪后的图像去噪效果㊂图4中可以看出:在该噪声强度下,经过NL-means算法去噪后的图像在噪声减少的同时,图像细节信息也相应减少了,且热斑区域边缘模糊不清,只能看到大概的轮廓,这样的去噪效果必然不利于后续的热斑提取与检测工作㊂反观,本文算法与修正的阿尔法均值滤波算法在去除噪声的同时都对图像轮廓及热斑区域的边缘信息有较好的保留,但修正的阿尔法均值滤波算法使图像部分边缘出现了轻微的锯齿状,因此,本文算法的视觉效果优于修正的阿尔法均值滤波算法㊂图5为含有大量背景信息的光伏热斑红外图片在噪声强度为20/0.3情况下的原始含噪图像与经过NL-means算法㊁修正的阿尔法均值滤波算法以及本文算法去噪后的图像去噪效果的对比㊂可以看出:在高强度噪声污染条件下,NL-means算法的降噪性能较差,较难恢复图像所包含的原有信息,图片中难以分辨热斑区域形态;同时,修正的阿尔法均值滤波算法对含噪原图像的整体具有良好的降噪能力,但对于部分细节信息也容易被滤除,不能较好地保持图像轮廓细节,热斑边缘信息被破坏㊂而经过本文算法去噪后的图像能够清晰地保留热斑形态,光伏板与背景区域的边界区分明显,视觉观感优于前两者,便于后续热斑的提取与检测㊂㊀(a)含10/0.1噪声图像(b)NL-means算法㊀㊀(c)修正的阿尔法㊀㊀㊀㊀㊀均值滤波算法(d)本文算法㊀㊀㊀图4㊀不同算法在噪声污染为10/0.1情况下的去噪结果对比Fig.4㊀Comparison of denoising results of differentalgorithms when noise level is10/0.153重庆工商大学学报(自然科学版)第41卷㊀(a )含20/0.3噪声图像(b )NL -means 算法㊀㊀(c )修正的阿尔法㊀㊀均值滤波算法(d )本文算法㊀㊀㊀㊀图5㊀不同算法在噪声污染为20/0.3情况下的去噪结果对比Fig.5㊀Comparison of denoising results of different algorithmswhen noise level is 20/0.3经上述实验验证:本文算法拥有较其他算法更为明显的去噪效果㊂但本文算法仍存在改进空间,比如虽然针对高强度噪声的二次处理效果比一次处理有明显改善,但低强度噪声水平下两次处理的效果单独看没有较大差别,可以理解为本算法在进行低密度噪声去除时进行了重复工作,性价比不高㊂因此,未来的算法改进工作可以考虑在进行主成分分析前先识别预处理后的噪声强度,以确认是否进行二次PCA 变换操作,在保证去噪效果的同时提高工作效率㊂5㊀结㊀论在分析了光伏热斑红外图像的噪声特点后,发现高斯噪声和椒盐噪声为影响图像质量的两大典型噪声,且噪声无法避免㊂针对混合噪声特点,提出一种基于主成分分析的光伏热斑红外图像混合噪声自适应去噪算法㊂该算法在进行主成分分析前对噪声图像进行了自适应窗口预处理,减小了PCA 变换时对噪声估计的误差,同时考虑高强度噪声难以去除的问题,在一次去噪结束后重新计算当前噪声水平,进行二次PCA 变换并去噪,得到最终降噪图片㊂实验结果表明:无论在低强度还是高强度噪声影响下,本文算法针对高斯和椒盐的混合噪声都有较好的去噪效果,在有效滤除噪声的同时保留了热斑形态信息,避免了边缘模糊问题,用于实际工作中可提高后续热斑提取与检测工作的效率㊂参考文献 References1 ㊀车曦.基于红外图像识别的光伏组件热斑故障检测方法研究 D .重庆重庆大学 2015.CHE Xi.Research on hot spot detection method for photovoltaiccomponents based on infrared image recognition D .ChongqingChongqing University 2015.2 ㊀郭梦浩.光伏板清洁及热斑检测系统研究 D 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光伏逆变器的谐波抑制与功率因数优化

光伏逆变器的谐波抑制与功率因数优化光伏逆变器是将太阳能光能转化为交流电能的重要设备，广泛应用于太阳能发电系统中。

然而，光伏逆变器在运行过程中存在谐波产生和功率因数低的问题，这会导致电网电压失真、设备损坏，甚至影响发电系统的稳定性和效率。

因此，谐波抑制和功率因数优化成为光伏逆变器设计与研究的重要方向。

首先，我们来谈谐波抑制。

光伏逆变器在光伏系统中起到将直流电能转换为交流电能的关键作用。

然而，由于光伏电池的工作特性和光照条件的变化，光伏逆变器输出的交流电存在谐波成分。

谐波会导致电压和电流的波形失真，给电网和其他电器设备带来不利影响。

为了解决光伏逆变器谐波问题，可以采用滤波器来对谐波进行抑制。

滤波器是一种通过选择合适的响应频率的电路，将不需要的频率成分滤除的装置。

在光伏逆变器中，可以使用谐波滤波器对逆变器的输出进行滤波处理，抑制谐波的产生。

常见的谐波滤波器包括电感滤波器、电容滤波器和谐振转移型滤波器等。

另外，采用多电平拓扑的光伏逆变器可以实现更好的谐波抑制效果。

多电平拓扑光伏逆变器通过增加逆变器的电平数，可以提供更多的电压级别，从而减小逆变器输出波形的谐波含量。

常见的多电平拓扑包括多电平逆变器、多电平谐振逆变器和多电平开关逆变器等。

除了谐波抑制，功率因数优化也是光伏逆变器设计中需要考虑的重要问题。

功率因数是交流电系统中衡量有功功率和视在功率之比的参数。

功率因数越接近1，说明逆变器对电网负载的有功功率提供能力越强。

而功率因数低则会导致无效功率的增加，浪费能源同时也增加了负载电网的压力。

提高光伏逆变器的功率因数可以采用功率因数校正技术和谐波消除技术。

功率因数校正技术主要通过合理设计电路拓扑和控制策略，使逆变器输出尽可能接近正弦波，减小谐波成分，从而提高功率因数。

谐波消除技术则是通过滤波器来去除逆变器输出中的谐波成分，降低电网的失真，进而改善功率因数。

此外，利用电容来实现功率因数优化也是一种常见的方法。

在光伏逆变器中，电容可以被用来储存电能，并在需要时释放。

光伏逆变器电磁干扰分析测试

光伏逆变器电磁干扰分析测试陈岩;梁骁;孙鹏飞;冯宝山【摘要】本文旨在通过对太阳能发电场的实地电磁噪声测试,了解分析光伏逆变器工作中的电磁干扰情况,为实际工程中涉及到的相关电磁干扰问题提供参考依据.【期刊名称】《数字通信世界》【年(卷),期】2018(000)008【总页数】2页(P30-31)【关键词】太阳能;光伏逆变器;电磁干扰【作者】陈岩;梁骁;孙鹏飞;冯宝山【作者单位】国家无线电监测中心哈尔滨监测站,哈尔滨 150010;国家无线电监测中心哈尔滨监测站,哈尔滨 150010;国家无线电监测中心哈尔滨监测站,哈尔滨150010;国家无线电监测中心哈尔滨监测站,哈尔滨 150010【正文语种】中文【中图分类】TN061 引言本文将以某太阳能发电场光伏并网逆变器的实测无线电噪声数据为依据，通过逆变器系统开机和关机状态下监测到的频谱变化，对比分析光伏逆变器工作时对周边电磁环境干扰情况。

2 测试方法2.1 测试方案经相关资料查询，逆变器作为一种开关电源式供电设备噪声源，其频谱形式为单载波，并且通常只能在噪声源附近且电磁环境相对“干净”的条件下才能检测到。

结合ITU-R SM.1753-2建议书中提供的无线电噪声测量方式和实际测量条件，本测试将通过采集测试现场关注频率上的均方根电平，以数据比对的方式直观地反映在逆变器工作和关机状态下电磁频谱的变化，以及不同距离下逆变器电磁干扰影响的减弱情况。

2.2 测试系统本次测试所采用的设备如表1所示，现场搭建的测试系统框图如图1所示。

针对逆变器开、关机两种工作场景，由测试天线接收的现场无线电噪声信号，被采集到PR100接收机，并通过网线将数据传入笔记本电脑，经专业软件处理后获得不同工况下的数据样本以供对比分析。

此外，对于重点关注的测试频段，再利用便携式频谱仪进行频段扫描，对可监测的信号做Marker标记记录其电平值，以供进一步的数据量化验证。

表1 测试设备表?图1 电磁环境数据采集框图2.3 逆变器参数表2 光伏并网逆变器技术指标?本次测试的太阳能发电场所采用的逆变器型号为北京能高自动化技术有限公司的SunVert7.2KSO，其具体参数参见表2。