本文從理論上分析了目前廣泛應用的兩種零預測算法，即小二進制參數的辨識和快速傅里葉變換的改進。西安斷路器建立了單相短路電流仿真模型。在含有直流衰減分量和諧波分量的短路電流信號中加入不同信噪比的高斯白噪聲。對含有噪聲的信號進行量化，模擬電網的頻率波動。得到了同步采樣和異步采樣下短路電流的離散時間序列，并分別用兩種算法預測了短路電流的過零點。建立了短路電流測量平臺，對測量到的短路電流波形進行分析，并對零點進行預測。

對理論和實測短路電流進行零點預測的結果表明：理想狀態下改進快速傅里葉算法的預測精度優于小二乘參數辨識，但對數字化測量系統的信噪比、模數轉換的有效位數和電網頻率的穩定性等要求較高；小二乘參數辨識算法對噪聲和擾動等的耐受能力高于改進快速傅里葉算法。

斷路器作為整個供電系統中的重要設備，其可靠性是電力系統安全運行的保證。因此，提高斷路器分斷操作的智能化水平，對電網安全運行具有重要意義。斷路器在開斷短路電流的過程中，存在暫態變化過程，短路電流中存在隨時間衰減的非周期分量，且非周期衰減分量隨機不確定，這給精確預測短路電流過零點增加了難度。如何快速計算短路電流的特征參數以預測其過零點是斷路器可控開斷短路電流必須解決的首要問題。

斷路器相控分斷短路電流的基本原理是：采用數字信號處理算法對短路電流離散采樣數據進行分析，估算短路電流的特征參數，預測短路電流過零點，以提前發出控制指令。

針對短路電流零點預測，有學者采用改進半波傅里葉算法，依靠半個周波加兩個采樣點的數據窗口預測短路電流的過零點，計算精度達到 1ms。

有學者采用一種基于小二乘法發展出來的WLMS算法，對電流參數進行估計，可以在10ms內實現短路電流過零點的預測，預測誤差在 1ms以內。

有學者對安全點算法、自適應算法及改進半波傅里葉算法進行對比，得出自適應算法適用于不含諧波分量情況下，當存在諧波分量，自適應算法并不適用，當諧波分量中存在偶次諧波，改進半波傅里葉算法不適用。

有學者采用改進快速傅里葉算法，通過對短路電流分解計算，數字處理只需要6個采樣數據，但未對存在諧波分量情況進行分析。

綜上所述，現有的短路電流零點預測方法都是采用數字算法加以實現。但是，為將實際連續變化的短路電流轉換成可供分析的數字信號，需要采用電流互感器和模擬放大電路對短路電流信號進行變換和調理，需要采用模數轉換器將調理后的電信號轉換成離散時間序列，這樣才能運用數字信號處理算法對離散短路電流時間序列進行分析，預測出短路電流過零點，適時發出控制指令，使斷路器觸頭在短路電流過零附近分斷。因此，短路電流零點預測的實現不僅與所運用的數字信號分析算法有關，還受諸多因素限制，包括模擬測量環節的信噪比、模數轉換的有效位數和被控電力線路的頻率穩定性等。

本文介紹了短路電流同步分斷零點預測原理，建立了單相短路電流仿真模型，搭建了短路電流實驗平臺；運用小二乘參數辨識和改進快速傅里葉算法對含暫態分量和諧波分量的短路電流進行分解和重建，預測短路電流過零點；并從采樣精度、噪聲干擾、電網頻率偏移、諧波分量等幾個方面對兩種算法的優缺點和適用性進行了對比和實驗驗證。

總結

為實現短路電流零點預測技術，從測量電路信噪比、模數轉換有效位數、電網頻率偏移、諧波分量和暫態分量影響等方面對小二乘參數辨識和改進快速傅里葉算法二種短路電流零點預測算法進行了對比，并對實測數據進行了分析。

1）理想狀態下，無論是否含有諧波分量，改進快速傅里葉算法精度均優于小二乘參數辨識。

2）在添加高斯白噪聲情況下，小二乘參數辨識的耐受能力為20dB，改進快速傅里葉算法的耐受能力為90dB；在電網頻率偏移干擾情況下，兩種算法的抗擾能力基本相同；改進快速傅里葉算法對短路電流數字化測量系統模數轉換精度有較高的要求。

3)小二值識別的適用性高于改進的FFT算法，但在低噪聲的情況下，可以選擇改進的FFT算法。