基于LabVIEW的光伏逆变器性能监测系统

采集的数据都是首先存在缓存中的，然后在每次发送FIFO 半满或者全满信号的时候才会传到LabVIEW 主程序中。

因此，基于以上考虑，最后选择的是主/从模式的基本结构。基本框架如图3 所示。

图3 主从模式基本框架

2.2 信号采集模块

为了保证采集数据的连续性及程序运行的可靠性，采集部分的程序的运行时间需较为精确，不至于产生时间上的累计误差。循环时间间隔定为1s。

同时，为了所得数据的连续性，不能在循环体内使用延时。因此为了保证循环体能够按照精确时间间隔进行循环，在循环体内只保留采集的部分，将所有的设置移到循环体外。同时需要注意由于采集卡硬件的原因，采样频率并不能随便选取，需要设定能被10M 所整除的采样频率，不然所设定的采样频率和真实的采样频率会有偏差，造成时间上的偏差。

主循环体内程序如图4 所示。主要的设置已经放置在循环外，在图中未显示。这款采集卡使用的通信方式为事件，即当FIFO 为半满或全满的时候向CPU 发送事件，CPU 响应之后取出FIFO 的数据，然后开始下一轮的采集。

图4 采集部分程序

最终运行结果显示，在较长时间里，主循环都能精确保证1000ms 的循环间隔。

2.3 数据分析模块

逆变器输出的波形质量是对光伏逆变器性能评估的一个重要组成部分。对于光伏并网逆变器，输出的波形质量需要满足一定的并网标准。

由于输出的电压是电网电压，所以主要关注的是输出并网电流的一些特性还有逆变器的效率。

首先是对并网电流的谐波分析。采用的方式一般为快速傅里叶变换( FFT) 。FFT 变换是DFT( 离散

傅里叶) 变换的快速算法。DFT 的公式为:

式中x( n) 是采样值; N 是采样点数。

使用FFT 变换的时候有三种固有的效应会造成结果产生误差，分别是频谱混叠、栅栏与泄露效应。

频谱混叠主要是因为采样频率太低，被采样信号的最高频率2 倍大于奈奎斯特频率所产生的结果，在所得的频谱中会产生假频的成分，对于真实的信号成分造成影响，从而产生误差。在实际中，我们选择较高的采样频率，并且在信号输入部分加入了信号调理部分即抗混叠滤波器，这样可以有效减少频谱混叠带来的影响。

栅栏效应产生的原因是由于得到的频谱是离散化的，并非连续的。而相邻两个频点的频率间隔如下:

Δf = 1 /T ( 2)

式中T 为一次采集的时间。对于我们所选取的1s，则相邻两个频点间的差为1Hz，即为所有的整数频率点，但是在大多数时候我们所需要分析的频率点并不是正好分布在这些离散的频率点上的，而是在这些点之间，比如电网的频率会在50Hz 附近波动，从而无法观测到真实频点的能量。解决方法可以是加长采样时间，但系统实时性降低，故一般采用的方法为特定的插值算法。

频谱泄露的主要现象是由于采样频率并不是被测信号的整数倍的时候，则信号的能量会扩散到整个频谱上。产生原因是由于我们采样的点数是有限的，DFT 变换会将隐性得将采样点在整个周期内进行延拓，如图5 所示。当采样周期不是信号频率的整数倍时，在延拓时的边缘部分会产生阶跃，这个阶跃的频谱是分布在整个频谱上的。

图5 DFT 变换中的周期延拓

因此可以得到非同步采样是造成栅栏效应和频谱泄露的根本原因。本系统通过对采集得到的数据加窗来抑制频谱泄露所造成的影响。

对于电能质量分析，一般选用余弦窗函数。不同的窗函数的选择原则一般为: 如果测试信号含有多个频率分量，频谱表现得十分复杂，且测试的目的更多关注频率而非能量的大小。在这种情况下一般选择主瓣较窄的窗函数，Hanning 窗是一个很好的选择。如果测试目的更多关注某周期信号频率点的能量值，那么其幅度的准确性则更加的重要，可以选择一个主瓣稍宽的窗，这种情况下flattop 窗是一个很好的选择。