提高接地電阻測試儀的措施，在電力系統的保護和控制中經常需要由電氣測量量計算工頻量及其他周期分量和非周期分量，這些計算量的精度直接影響后續系統狀態分析和控制效果的優劣。通常，采用*小二乘法或傅氏算法對數據進行分析計算。理論上，*小二乘法比較適用于線性系統，特別適合于所有觀察結果置信度相同的情況。但是，在電力系統運行中，當系統發生變動時，卻不能被看作是一個線性系統，因此這種方法的濾波特性較差，計算精度很難保證。文獻通過遞推或遞歸*小二乘法減少計算量，但是計算精度沒有提高。提出了一種*佳權重*小二乘法，但并未提高計算精度，而且還增大了計算量。傅氏算法的濾波特性好，但所需數據窗長，不僅受非周期分量影響，其計算諧波分量的精度也較差。提出一種改進算法對衰減直流分量進行補償，理論上可以消除直流分量對基波及各次諧波幅值和相位的影響，但是實際電氣測量量必然存在一定誤差，因此該算法計算結果仍有較大誤差。針對此問題，上海來揚科技有限公司專業人士提出的*佳平方逼近算法，這種方法不但能夠同時計算出電流、電壓模型中的基波和各次諧波幅值及相角，而且在具有較高計算精度的前提下，通過改進*佳平方逼近算法，減少了計算量、提高了計算速度，使其與*小二乘法計算速度相當。該算法可以在電力系統中得到廣泛的應用。
　　2仿真分析
　　2.1數學仿真
　　根據電力系統的特點，本文對系統含有低頻分量和不含低頻分量的2種情況分別進行了仿真分析。以電流分析為例，首先建立含有衰減直流分量及非整倍數頻率分量的仿真模型。
　　對于電力系統繼電保護，2次諧波主要應用于變壓器差動保護，3次諧波能應用于定子接地等電機保護，5次諧波能應用于小電流接地選相，其他高次諧波在電力系統中還沒有明確的應用。所以一般計算到5次諧波就能滿足當前繼電保護的需要。
　　原始波形和本算法計算出的基波到5次諧波及直流分量幅值變化的波形可以看出，即使在有高次諧波和衰減的直流分量及噪聲的影響下，對各次諧波幅值的計算依然準確，其中本算法計算出的基波誤差不超過0.2％，2次諧波誤差不超過0.897％，3次諧波誤差不超過0.964％，4次諧波誤差不超過4.25％，5次諧波誤差不超過0.223％，直流分量誤差不超過9.7％。而在相同情況下，用*小二乘法計算出的基波*大誤差為1.604％，2次諧波的*大誤差為4.35％，3次諧波的*大誤差為5.45％，4次諧波的*大誤差為21.3％，5次諧波的*大誤差為5.67％，并且其計算出的直流分量振蕩。
　　當電力系統發生低頻擾動時，建立相應的數學仿真模型。
　　原始波形和通過本算法計算出的基波到5次諧波幅值變化波形。提高接地電阻測試儀的措施，計算出的基波誤差不超過2.102％，2次諧波誤差*大不超過4.83％，3次諧波和5次諧波*大誤差不超過6.4％。
　　而在相同情況下，用*小二乘法計算出的基波誤差為2.244％，2次諧波誤差為5.52％，3次諧波和5次諧波*大誤差為6.5％。基波到5次諧波幅值變化波形可見，即使還有較大低頻分量，本算法計算出來的基波，2次、3次和5次諧波的誤差也不是太大，比傅氏算法精度高，與*小二乘法相當，但是比*小二乘法穩定性高，滿足電力系統分析的要求。在CPU使用AthlonXP2500＋（主頻1833MHz），并在Matlab7.0中進行計算的情況下，*小二乘算法所需時間為0.2587ms；用本算法進行計算時，所需時間0.2641ms。可見，本算法在提高了計算精度的情況下，運算時間與*小二乘算法相差不大。
　　通過上述數學仿真模型驗證了本算法在含有高次諧波和非周期分量情況下，依然能夠準確計算出基波和各次諧波的量值，而且計算精度受低頻分量大小影響比較小，穩定性高。
　　如何提高信號分析的**指數

3.2暫態仿真通過電磁暫態仿真程序ATP（AlternativeTran－sientsProgram）對輸電線路三相接地故障進行仿真分析。提高接地電阻測試儀的措施，其中，采樣頻率為2kHz，0.04s發生三相接地故障。仿U1，U2為電源；M，N為母線）。
　　當發生三相金屬性故障時，通過本算法對采集到的A相電流數據進行計算，分析其基波和各次諧波幅值，圖6當接地電阻為100Ω時，通過本算法對采集到的A相電流數據進行分析，計算其基波和各次諧波幅值，0.03￣0.07sA相電流波形及本算法計算所得基波至5次諧波幅值變化波形可見，故障20ms后，本算法計算出電流基波的誤差為0.1468％。而*小二乘法計算出電流基波的誤差為1.0427％。
　　故障20ms后，本算法計算出電流基波的誤差為0.7956％，而*小二乘法計算出電流基波的誤差為1.3769％。
　　由此可見，在1個周期后，本算法能準確計算出基波的幅值，完全能滿足保護測距和故障定位的要求。
　　3結語
　　通過不同數學仿真及對各種故障類型下ATP仿真試驗數據的分析結果表明，本文所提出的改進*佳平方逼近算法能夠準確、快速地計算出測量量中的周期分量。相對于*小二乘算法，本算法計算精度高、穩定性好；相對于傅氏算法，本算法能準確提取各次諧波分量，而且計算精度受非周期分量大小的影響很小，因此應用此方法能夠有效提高對電力系統測量信號分析的精度。