电能质量扰动及其在线监测装置的设计

电能质量在线监测是获取电能质量信息的唯一途径。在引入电能质量基本概念基础上,对电能质量扰动类别进行了阐述;针对电能质量扰动的基本特征,提出了一种集中分布式的电能质量扰动在线监测系统方案,并对系统核心部件——电能质量在线监测装置进行了设计和开发。     

基于DDRTS的电能质量实时仿真平台

正确检测和分析电能质量扰动对治理和改善电能质量具有重要意义.基于数字动态实时仿真系统DDRTS构建了电能质量实时仿真与分布式监测平台.该平台应用DDRTS提供的电磁暂态仿真软件进行电能质量扰动实时仿真,通过高速接口设备将电网各节点的仿真数据实时输出给电能质量监测装置.利用该仿真测试平台可实现各种电能质量扰动的实时仿真,进行电能质量检测和分析方法的验证以及电能质量监测装置和分布式监测系统的性能测试.     

基于Hoeffding Tree的电能质量在线扰动分类

为满足电能质量扰动事件的在线分类需求,提出了一种基于Hoeffding Tree的电能质量扰动在线分类方法。对电能质量在线扰动分类中的关键技术进行了研究,提出用小波变换和离散傅里叶变换相结合的判别方法检测电能质量扰动,该算法采用自适应滑动数据窗算法,能够根据扰动持续时间提取完整的扰动事件。以小波信号能量以及基波有效值构成特征向量,利用Hoeffding Tree算法构建增量式分类训练模型。仿真结果表明,所提方法的准确度和效率均满足电能质量扰动事件在线检测和分类的要求。     

电网暂态电压扰动信号的监测软件研究

电网暂态电压扰动信号的监测是关系到电能质量改善的首要问题。针对电网暂态电压扰动信号的识别及捕获进行研究,基于虚拟仪器技术设计出了监测软件,通过仿真及在线运行测试实验验证了该软件的可行性及可靠性。使用该软件可以获取可靠的数据源和暂态扰动信号的有用信息,以便进一步分析和评价电能质量。     

基于虚拟仪器的暂态电能质量实时监测系统

针对目前电能质量实时监测的问题,提出了一种利用移动小波变换算法检测和分析电力系统暂态电能质量扰动的方法,并基于虚拟仪器设计了一套暂态电能质量实时分析系统,该系统可根据用户要求选择不同的工作模式实现在线或离线分析,能够对扰动信号进行准确的定位和分析。最后,通过可编程的交流电源产生各种常见暂态扰动信号,对本系统功能进行测试,实验分析结果表明,该系统具有良好的实时性和可靠性。     

基于S变换的电能质量扰动异常数据识别

提出一种新的电能质量异常数据剔除方法,用于电能质量在线监测及测试波形数据中的异常数据发现。根据实际可能出现的异常类型,建立异常波形库,对异常波形进行S变换,形成异常波形模板库。在进行异常数据识别的过程为对待测波形进行S变换后和异常波形模板库进行对比,对于和异常库中信号相近的扰动波形,认为是异常数据,从而完成电能质量扰动波形数据的异常剔除工作。所述方法已经用在了实际电能质量监测系统中,实践证明了方法的有效性。     

基于CVI的电网暂态电压扰动信号的监测评价软件研究

针对电网暂态电压扰动信号的在线识别及捕获进行了研究 ,并对监测点的暂态电能质量进行离线分析评价 ,设计出了基于虚拟仪器技术的监测评价软件 ,通过仿真及在线运行测试证明该软件可行 ,可靠性良好。     

电能质量指标及其算法的研究

论述了国家标准规定的电力系统电能质量的各项技术指标,归纳了电能质量常用的算法,探讨了监测电能质量的必要性.设计并实现了电能质量在线监测装置,对电能质量的各项指标进行了监测.所设计的系统采用工业级的微控制器ARM9构成,同步采样速度为每周波128点,采用快速傅立叶算法(FFT)计算出63次以下各次谐波的含量,并对各项电能质量技术指标进行实时在线计算,系统还具有以太网接口,便于实现网络监测系统.最后,对所研制的电能质量监测系统进行了测试,并给出测试波形.     

基于DDRTS的电能质量实时仿真平台

正确检测和分析电能质量扰动对治理和改善电能质量具有重要意义。基于数字动态实时仿真系统DDRTS构建了电能质量实时仿真与分布式监测平台。该平台应用DDRTS提供的电磁暂态仿真软件进行电能质量扰动实时仿真,通过高速接口设备将电网各节点的仿真数据实时输出给电能质量监测装置。利用该仿真测试平台可实现各种电能质量扰动的实时仿真,进行电能质量检测和分析方法的验证以及电能质量监测装置和分布式监测系统的性能测试。     

一种基于分层分析系统的电能质量扰动分类方法

建立了电能质量监测和分析系统,对改善电能质量、避免设备损坏和电力系统故障有重要的作用.提出了一种基于分层分析系统的电能质量扰动分析算法,来提高电能质量扰动分类的准确性及对噪声的适应性.采用多种信号处理算法方法,萃取能反映信号扰动参数的特征并逐层进行分析,最后综合判定信号的扰动类型.在不同噪声水平的情况下,通过对6种常见的单一电能质量扰动信号和4种复合扰动信号的仿真,验证了该方法的有效性和准确性.