基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法

提出了一种基于Mallat算法和快速傅里叶变换的电能质量分析方法。将小波消噪应用于采样信号，根据信号的突变点检测结果，将采用Mallat分解算法得到的第一层和第二层高频系数作为区分稳态和非稳态扰动的判据，进而求出扰动的持续时间。根据多分辨分析的频带划分原理，采用Mallat重构算法提取出了暂态扰动波形，并编制了可准确判别电压骤降、骤升和断电等短期变化扰动的识别子程序。对于稳态扰动，提出可将快速傅里叶变换作为区分谐波和闪变的一种手段。Matlab的仿真结果验证了该方法的准确性和有效性。     

基于变换的电能质量分析方法

对电能质量问题和基于变换的电能质量分析方法进行了综述,文中给出了各种电能质量扰动现象的分类与特征,对傅里叶变换,短时傅里叶变换、小波变换和二次变换这4种变换分析方法的基本原理及其在电能质量领域的应用作了详细论述,阐明了各种方法的特点及其适用条件,最后提出了电能质量研究的方向。     

基于傅里叶和小波变换的电网谐波分析

正确提取电网谐波是进行电能质量分析的前提.根据电网谐波中既存在稳态谐波分量又有暂态谐波分量的特点,将傅里叶变换和小波变换方法结合起来对电网谐波进行分析,得出谐波分析的傅里叶小波综合算法.通过对单独傅里叶变换以及单独小波变换的对比分析,得知该文算法的优越性.同时通过对具体信号的仿真,验证了该算法的可行性.     

暂态电能质量实时监测和分析系统

一套完整的电能质量监测装置要求能够同时对各种稳态和暂态电能质量信号进行实时监测和分析,而现有的监测装置仅有少数具有暂态监测和分析功能,且只涉及到电压暂降、电压暂升和短时电压中断这3种扰动信号.为了对目前各种常见暂态电能质量扰动信号进行实时监测和分析,提出了一种以移动离散小波变换算法为核心,虚拟仪器为平台的设计方案,所设...     

基于变换的电能质量扰动识别方法研究

综述了基于变换的方法在电能质量扰动分析中的应用,分别对基于小波变换、短时傅里叶变换、S变换的分析方法在电能质量扰动检测与扰动类型识别中的应用加以讨论。文中分析了在应用这些方法时涉及到的关键问题以及目前的解决情况,指出了现有一些文献中取得的好的成果及存在的一些问题,并就值得进一步研究的问题以及今后的主要研究方向进行了展望。     

基于多变换-谱峭度的配电网暂态电能质量扰动检测与辨识方法研究

针对配电网暂态电能质量扰动类型众多和噪声环境复杂等因素造成的暂态电能质量扰动精准辨识难度大等问题,论文深入研究了一种基于多变换和谱峭度的智能配电网暂态电能质量精准检测与辨识方法.该方法先通过小波变换消除信号中的噪声,然后对消噪后的信号进行小波变换检测出暂态电能质量扰动的幅值和时刻,并利用谱峭度对信号的冲击成分敏感及抗噪能力强等特性,通过对消噪后的信号短时傅里叶变换的谱峭度计算辨识出暂态脉冲、暂态振荡和短时电压变动,通过对短时电压变动扰动进行希尔伯特-黄变换检测出短时电压变动中的电压暂降、电压中断和电压暂升的瞬时频率和瞬时幅值,进而辨识出电压暂降、电压中断和电压暂升.该方法避免了HHT对暂态脉冲、暂态振荡的无用检测,具有计算过程简单、检测精确度高、辨识精确性高、通用性强等诸多优势.     

基于谐波滤波器组的电能质量扰动数据压缩方法

提出一种基于谐波滤波器组的电能质量扰动数据压缩方法,该方法采用谐波滤波器组实现原始信号中稳态分量与暂态分量的分离,并通过插值离散傅里叶变换(IpDFT)算法来高精度估计谐波分量参数,然后对确定的稳态分量和暂态分量分别采用参数量化和小波变换进行压缩。最后,利用实际的电能质量扰动数据测试了该方法,结果表明,该方法对于各种类型的电能质量扰动信号均有效,同时在压缩比相同时,与通用小波压缩方法相比具有更好的压缩性能。     

基于小波变换和改进Prony方法的电能质量扰动分析

传统的电能质量分析方法通常只针对某一类特定的电能质量扰动问题进行分析,为了实现对常见电能扰动信号进行有效的区分与辨识,提出小波分析与Prony方法相结合的分析算法。首先引入小波多分辨分析(multi-resolution analysis),选取合适的小波函数对扰动信号进行分解,判断分解信号是否存在模极大值点,从而区分出稳态与暂态电能质量扰动问题。对于暂态扰动问题,优化了Mallat重构层数,提取出暂态扰动波形,以实现对扰动类型的判断。对于稳态扰动问题,改进Prony方法对于系统阶数估计的过程,提高了参数辨识精度。最后对混合扰动信号进行分析,并使用Matlab进行了仿真和实验验证。仿真和实验结果表明,该算法能准确地识别出各种类型的电能质量扰动信号。     

基于STFT变换和DAGSVMs的电能质量扰动识别

提出了一种基于短时傅里叶变换和DAG(Directed Acyclic Graph)支持向量机的电能质量扰动检测和识别方法.将扰动信号通过Blackman窗短时傅里叶变换,得出时域最大幅值向量,然后把它作为特征向量输入到DAG支持向量机来实现电能质量扰动类型的识别.其中,时域最大幅值向量不仅能反映各种扰动的特征,还能显示电压突升、电压暂降、电压中断和暂态振荡等扰动的发生时刻和持续时间.仿真测试表明,该方法能有效识别各种电能质量扰动,而且识别正确率高,训练时间短,实时性能较好.     

基于STFT变换和DAGSVMs的电能质量扰动识别

提出了一种基于短时傅里叶变换和DAG(Directed Acyclic Graph)支持向量机的电能质量扰动检测和识别方法。将扰动信号通过Blackman窗短时傅里叶变换,得出时域最大幅值向量,然后把它作为特征向量输入到DAG支持向量机来实现电能质量扰动类型的识别。其中,时域最大幅值向量不仅能反映各种扰动的特征,还能显示电压突升、电压暂降、电压中断和暂态振荡等扰动的发生时刻和持续时间。仿真测试表明,该方法能有效识别各种电能质量扰动,而且识别正确率高,训练时间短,实时性能较好。     

基于小波变换和模糊逻辑的暂态电能质量扰动分类

针对暂态电能质量扰动现象的内在特征,提出了小波变换和模糊逻辑相结合的暂态电能质量扰动分类方法。该方法使用小波变换提取扰动的时间特征,将扰动持续时间、扰动幅度、扰动频率、电压变化率绝对值作为暂态电能质量扰动的特征向量,输入到4输入2输出的模糊逻辑推理系统,自动判别暂态电能质量的扰动类型及扰动强度。在Matlab平台上使用该方法对应用电磁暂态仿真工具EMTDC仿真得到的暂态电能质量扰动波形进行分析,效果良好,验证了该方法的有效性。     

一种基于小波包变换的电力系统谐波检测方法

非线性设备的大量使用和分布式电源的投入使得谐波污染愈加严重,文中提出了一种基于小波包变换的谐波检测方法,能对电能质量进行有效的分析。该方法在五层db40小波包变换的基础上,利用希尔伯特变换做移频运算,避免了中间频段小波混叠对检测精度造成的不利影响,并将各次谐波分量转移到精度较高的边频带进行小波包分解并重构信号,实现了各次谐波的高精度检测,同时通过Matlab工具对不同算法的仿真进行了比较和误差分析。仿真表明,相比于传统傅里叶变换,该算法具有高分辨率时频分析能力,能有效定位暂态干扰;与经典小波包变换相比,测量精度也有了较为明显的提高,实验结果一致显示了该算法的可行性和优越性。     

基于小波变换和Prony算法的振荡瞬变和电压波动检测

近年来,电能质量扰动信号的检测已成为国内外研究的一个热点。就振荡瞬变与电压波动这两种电能质量现象提出了新的检测方法。对于振荡瞬变现象,现有的方法往往只能实现扰动定位检测,难以提供振荡频率、幅值、持续时间等必要特性参数。提出了基于小波变换和Prony算法的检测方法,利用小波奇异性检测特性实现扰动定位检测,同时还利用Prony算法直接求取其特征参数。对于电压波动,IEC推荐的闪变仪不适合分析时变的或含多种调制频率的波动信号,并且只能提供基于统计评价的闪变值。提出的基于小波变换的检测方法,利用小波奇异性检测特性检测出波动的起止时刻：利用小渡多分辨分析理论测量出波动分量含有的各调制频率及对应幅值,最后计算出闪变值。基于Matlab和Simulink／PSB软件的仿真结果都表明了提出的两种检测方法的有效性。     

基于小波变换的暂态电能质量扰动检测与定位研究

本文深入探讨了暂态电能质量扰动检测与定位的小波变换方法。首先,分析了小波变换的基本原理及其快速计算的多分辨率方法,然后研究了小波变换极值与信号突变、噪声的相关性,在此基础上,详细阐述了应用小波变换进行暂态电能质量扰动检测与定位的原理过程,最后,运用Matlab软件进行了计算机仿真,给出了各种态电能质量扰动检测与定位检测与定位的仿真结果。理论分析和仿真结果显示应用小波变化对暂态电能质量扰动进行检测和定位,具有精确、实时、易实现等优点,是一种较理想的暂态电能质量扰动检测与定位方法。     

暂态电能质量扰动的小波谱峭度法检测与辩识研究

针对暂态电能质量扰动和噪声的复杂性,探讨了基于小波谱峭度理论的暂态电能质量扰动检测与辨识方法。在分析了小波谱峭度理论基本原理的基础上,重点阐述了运用Morlet小波谱峭度方法检测暂态电能质量扰动的实现过程。首先,使用Morlet小波将主动配电网中的暂态扰动信号进行小波去噪与变换;然后,利用分解后得到的一系列小波系数计算其谱峭度最大值及峭度谱;其次,通过均方根值算法计算出其有效值相对值,完成对扰动信号的检测与辨识;最后,借助于计算机仿真验证所述方法的可行性和准确性。理论分析和仿真结果证明:该方法检测速度快、检测结果辨识度高、通用性强;辨识准确度度满足工程应用,实用性强。     

基于线调频小波变换的谐波快速可视化识别方法

线调频小波变换是傅里叶变换、短时傅里叶变换和小波变换的一般形式。在介绍高斯线调频小波变换算法的基础上,提出用线调频小波变换可视化地检测和识别出谐波的特性,即根据对电能质量谐波扰动信号的线调频小波变换矩阵的等高线图,可视化地区分出谐波是固定不变、线性时变或非线性时变,先识别谐波的大致类型,为选取合适的信号分析工具提供保证。仿真结果表明,线调频小波变换的等高线图可以很好地检测出电能质量信号扰动发生的时刻和持续时间。     

基于小波包变换的电能质量扰动数据压缩

正交小波包变换可以对信号进行多频带分解，并根据被分解信号的特征，自适应地选择相应的频带，弥补正交小波变换的不足。将正交小波包变换与门限阀值相结合，应用于电能质量扰动数据压缩，并对其中最佳小波包的选取、门限阀值确定、算法实现等问题进行了讨论。对用电消耗信号、电压间断信号及暂态谐波失真信号进行了压缩仿真，并比较了这些信号在不同分解层次和门限限定系数取值时的压缩效果，结果验证了该方法的可行性和有效性。