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本文从理论上分析了目前广泛应用的两种零预测算法，即小二进制参数的辨识和快速傅里叶变换的改进。西安断路器建立了单相短路电流仿真模型。在含有直流衰减分量和谐波分量的短路电流信号中加入不同信噪比的高斯白噪声。对含有噪声的信号进行量化，模拟电网的频率波动。得到了同步采样和异步采样下短路电流的离散时间序列，并分别用两种算法预测了短路电流的过零点。建立了短路电流测量平台，对测量到的短路电流波形进行分析，并对零点进行预测。
对理论和实测短路电流进行零点预测的结果表明：理想状态下改进快速傅里叶算法的预测精度优于小二乘参数辨识，但对数字化测量系统的信噪比、模数转换的有效位数和电网频率的稳定性等要求较高；小二乘参数辨识算法对噪声和扰动等的耐受能力高于改进快速傅里叶算法。
断路器作为整个供电系统中的重要设备，其可靠性是电力系统安全运行的保证。因此，提高断路器分断操作的智能化水平，对电网安全运行具有重要意义。断路器在开断短路电流的过程中，存在暂态变化过程，短路电流中存在随时间衰减的非周期分量，且非周期衰减分量随机不确定，这给精确预测短路电流过零点增加了难度。如何快速计算短路电流的特征参数以预测其过零点是断路器可控开断短路电流必须解决的首要问题。
断路器相控分断短路电流的基本原理是：采用数字信号处理算法对短路电流离散采样数据进行分析，估算短路电流的特征参数，预测短路电流过零点，以提前发出控制指令。
针对短路电流零点预测，有学者采用改进半波傅里叶算法，依靠半个周波加两个采样点的数据窗口预测短路电流的过零点，计算精度达到 1ms。
有学者采用一种基于小二乘法发展出来的WLMS算法，对电流参数进行估计，可以在10ms内实现短路电流过零点的预测，预测误差在 1ms以内。
有学者对安全点算法、自适应算法及改进半波傅里叶算法进行对比，得出自适应算法适用于不含谐波分量情况下，当存在谐波分量，自适应算法并不适用，当谐波分量中存在偶次谐波，改进半波傅里叶算法不适用。
有学者采用改进快速傅里叶算法，通过对短路电流分解计算，数字处理只需要6个采样数据，但未对存在谐波分量情况进行分析。
综上所述，现有的短路电流零点预测方法都是采用数字算法加以实现。但是，为将实际连续变化的短路电流转换成可供分析的数字信号，需要采用电流互感器和模拟放大电路对短路电流信号进行变换和调理，需要采用模数转换器将调理后的电信号转换成离散时间序列，这样才能运用数字信号处理算法对离散短路电流时间序列进行分析，预测出短路电流过零点，适时发出控制指令，使断路器触头在短路电流过零附近分断。因此，短路电流零点预测的实现不仅与所运用的数字信号分析算法有关，还受诸多因素限制，包括模拟测量环节的信噪比、模数转换的有效位数和被控电力线路的频率稳定性等。
本文介绍了短路电流同步分断零点预测原理，建立了单相短路电流仿真模型，搭建了短路电流实验平台；运用小二乘参数辨识和改进快速傅里叶算法对含暂态分量和谐波分量的短路电流进行分解和重建，预测短路电流过零点；并从采样精度、噪声干扰、电网频率偏移、谐波分量等几个方面对两种算法的优缺点和适用性进行了对比和实验验证。
总结
为实现短路电流零点预测技术，从测量电路信噪比、模数转换有效位数、电网频率偏移、谐波分量和暂态分量影响等方面对小二乘参数辨识和改进快速傅里叶算法二种短路电流零点预测算法进行了对比，并对实测数据进行了分析。
1）理想状态下，无论是否含有谐波分量，改进快速傅里叶算法精度均优于小二乘参数辨识。
2）在添加高斯白噪声情况下，小二乘参数辨识的耐受能力为20dB，改进快速傅里叶算法的耐受能力为90dB；在电网频率偏移干扰情况下，两种算法的抗扰能力基本相同；改进快速傅里叶算法对短路电流数字化测量系统模数转换精度有较高的要求。
3)小二值识别的适用性高于改进的FFT算法，但在低噪声的情况下，可以选择改进的FFT算法。
