电力通信的小波包消噪

介绍了一种对电力通信信号进行消噪的小波包分析方法，从小波包的构造、小波的选择和去噪阀值的确定几个方面来阐述该方法。小波包变换是基于小波变换的进一步发展，能够提供比小波变换更高的分辨率。通过利用Daubechies构造的具有紧支撑的db小波所构造的小波包变换和小波变换算法的对比来对实际数据进行处理，证明了该方法的可行性。     

利用小波包变换实现噪声环境下特征信号的提取

电力系统暂态或故障时 ,电压电流信号包含了故障的信息 ,文中称包含了故障或暂态信息的电压和电流信号为特征信号 ,利用特征信号可以进行系统分析和故障检测 ,但是特征信号往往被淹没在大量的噪声信号中 ,这样给电力系统分析和检测带来困难。文中分析了电力系统中几种常见的噪声和特征信号的时频特性 ,简单介绍了小波包变换的理论和特点 ,分析了利用小波包变换来消除噪声 ,提取特征信号的理论 ,并通过实例验证了小波包良好的抗噪能力 ,为实现噪声环境下特征信号的提取提供了良好的分析方法 ,为电力系统分析和故障检测提供了良好的工具。     

利用小波包变换实现噪声环境下特征信号的提取

电力系统暂态或故障时,电压电流信号包含了故障的信息,文中称包含了故障或暂态信息的电压和电流信号为特征信号,利用特征信号可以进行系统分析和故障检测,但是特征信号往往被淹没在大量的噪声信号中,这样给电力系统分析和检测带来困难.文中分析了电力系统中几种常见的噪声和特征信号的时频特性,简单介绍了小波包变换的理论和特点,分析了利用小波包变换来消除噪声,提取特征信号的理论,并通过实例验证了小波包良好的抗噪能力,为实现噪声环境下特征信号的提取提供了良好的分析方法,为电力系统分析和故障检测提供了良好的工具.     

复小波包变换抑制PD监测中周期性窄带干扰

为了有效抑制PD测量中的周期性窄带干扰,采用相同滤波器构造小波包和"保持实小波包滤波器的幅频特性,改变其相频特性"构造复小波的方法,构造了与相应实小波包具有相同幅频特性和与相应复小波具有相同相频特性的复小波包;给出了构造复小波包的具体方法,并用描述波形相似程度的NCC和VTP参数以及幅值相对误差,对原始PD仿真信号分解后直接重构的效果进行了定量评价,证明了复小波包构造的正确性和具有很好还原非平稳脉冲信号的能力。最后,用复小波包变换技术对含有不同频率、不同强度窄带干扰的PD混合仿真和实测信号进行了去噪应用,解决了窄带干扰频率在检测仪器频带内用硬件滤波对局放信号有较大损失和用小波包变换去噪效果差的难题。     

GIS局部放电检测中的小波包变换提取信号

在介绍小波包变换算法的基础上，将小波包变换用于白噪声干扰下的气体绝缘组合电器（GIS）局部放电信号提取。对模拟的局部放电信号进行了小波包分解与重构的计算机仿真研究，分析了不同的局部放电波形、噪声水平及采样率对去噪结果的影响，最后对GIS内置传感器实测波形进行了小波包变换去噪。     

GIS局部放电检测中的小波包变换提取信号

在介绍小波包变换算法的基础上，将小波包变换用于白噪声干扰下的气体绝缘组合电器(GIS)局部放电信号提取。对模拟的局部放电信号进行了小波包分解与重构的计算机仿真研究，分析了不同的局部放电波形、噪声水平及采样率对去噪结果的影响，最后对GIS内置传感器实测波形进行了小波包变换去噪。     

基于小波包变换的电压骤降信号分析

电压骤降是暂态电能质量问题中最常见的现象,对其进行准确的检测是控制和治理的前提。小波包变换是小波变换的进一步完善和发展,其均等划分频带特性使之具有比小波更好的时频分辨率。利用此特性,信号被分解到小波包平面,根据有用频带信息,提取电压骤降信号的特征分量;对信号中混有噪声和数据量过大的情况,利用软阈值法同时进行去噪和压缩处理,并对调节系数对软阈值法处理的影响进行了分析。仿真结果表明,小波包变换也是分析电压骤降信号的一种有效方法。     

基于小波包变换的电压骤降信号分析

电压骤降是暂态电能质量问题中最常见的现象,对其进行准确的检测是控制和治理的前提.小波包变换是小波变换的进一步完善和发展,其均等划分频带特性使之具有比小波更好的时频分辨率.利用此特性,信号被分解到小波包平面,根据有用频带信息,提取电压骤降信号的特征分量;对信号中混有噪声和数据量过大的情况,利用软阈值法同时进行去噪和压缩处理,并对调节系数对软阈值法处理的影响进行了分析.仿真结果表明,小波包变换也是分析电压骤降信号的一种有效方法.     

基于小波技术的电网暂态谐波检测

阐述了小波变换、小波包变换和平稳小波变换的基本原理,说明了小波包变换能更有效地进行谐波的检测和分析。针对噪声环境下的谐波信号,提出了具有平移不变特性的平稳小波变换的去噪方法。最后,对电网暂态谐波和间谐波的检测进行了仿真。仿真结果表明,该方法有良好的去噪效果,能够准确地检测暂态谐波信号,为电网中的谐波治理提供依据。     

小波包频带能量分析在馈电线路行波特征提取中的应用

文章提出了一种利用小波包变换对馈电线路行波信号进行特征提取的新方法,应用信号的小波包各频带能量与信号总能量的比值作为特征参量对馈电线路进行故障诊断.试验结果表明,小波包能量谱分析用于馈电线路行波特征提取是行之有效的.     

基于小波的多载波调制技术的电力线通信仿真

为了更有效地利用电力线进行载波通信,在建立了电力线信道噪声模型及衰减模型的基础上,选取不同支集长度的小波基函数,采用复数全小波包多载波调制方法对电力线信道模型的数据通信进行了仿真,分析了选择不同的小波基函数对仿真结果的影响。仿真结果表明,基于小波的多载波技术要比现行的基于傅里叶变换的多载波技术更加适合载波通信,同时,选取不同支集长度的小波基函数会对通信误码率产生影响。     

应用复小波变换对电力变压器局部放电超高频信号去噪研究

以电力变压器超高频局部放电在线检测系统为例,提出了一种基于复小波变换技术的分离局部放电超高频信号和噪声的方法;研究了三步骤去噪算法,对其最优复小波的选择、复小波分解阶数的确定及其阈值算法的选取作了重点研究。针对不同的噪声给出了不同的阈值算法——惩罚阈值法和SURE法的阈值选取能方便地捕捉噪声范围内存在信号分解的微小的细节信息,而普通阈值法和渐进SURE法的阈值选取能有效地去除噪声;最后,给出了在线去除局部放电超高频信号噪声的步骤和方法。结果表明:利用复小波变换技术,抑制电力变压器超高频在线监测的局部放电信号中的噪声是一种极为有效的优化方法。     

基于椭圆IIR滤波器组小波包分析的功率测量方法

小波包分析可以实现信号频带的均匀划分,为电压、电流有效值及有功功率高精度的测量提供了理论依据;但其复杂的计算使它在实时测量中受到了限制.本文提出了将椭圆半带IIR滤波器应用于小波包分析的功率测量新方法,通过研究表明,该方法可以将复杂的计算减少到与快速傅立叶变换(FFT)同等数量级上.仿真和实验结果进一步验证了该方法的可行性.     

基于小波包理论的激波信号去噪研究

超音速弹丸产生的激波信号在采集的过程中受到各种噪声的严重影响,导致了弹道参数测量精度的下降,因而必须对采集到的信号进行去噪处理。首先介绍了激波信号的特点以及成分,就信号降噪方法的选取展开了分析。但是由于激波信号是一个暂态信号,故而采用具有时频分析能力的小波包作为去噪的主要工具。使用小波理论进行去噪的好坏与阈值的选取息息相关,重点就小波包函数、分解尺度以及阈值的选取过程进行了研究。实验结果表明使用小波包对激波信号进行多阈值降噪处理具有良好的效果和优势。     

计及通信资源优化的电力线载波通信路由算法研究

基于电力线载波技术的用电信息采集系统实现全网信息可交互,为负荷需求侧响应、预付费管理、配变监测分析等业务的数据和控制指令提供必要的通信通道,是电力系统实现智能化的关键技术之一。随着电网规模的增大、业务类型和数据量的增多,无论是窄带载波还是宽带载波都将呈现出信道资源紧张,传输能力下降的问题。为保障用电信息采集数据的准确可靠传输,基于业务区分服务模型,本文提出一种计及通信资源优化的电力线载波通信路由算法。算法实现了对不同类型业务的快速分组和传输路径区分计算。根据电力线载波通信网络当前资源现状,同时考虑不同业务类型的QoS需求而制定多目标函数,使业务能够全局优化使用通信资源,在一次路由中满足多服务质量需求。通过实验仿真,证明了本文所提出算法在优化网络资源方面具有较优性,并能够有效避免网络拥塞和传输数据丢失的发生。     

基于栈式降噪自编码器的输变电设备状态数据清洗方法

针对当前输变电设备状态监测数据清洗过程繁琐,易造成信息丢失等问题,利用栈式降噪自编码器对"脏"数据的还原解析能力及异常状态特征提取能力,提出了一种基于栈式降噪自编码器的数据清洗方法。对设备正常工况及异常运行状态数据分别利用栈式降噪自编码器进行训练学习,获取损失函数向量,形成奇异点、缺失数据修复模型和设备异常运行状态数据降噪模型。通过核密度估计确定训练样本损失函数上限和容限时窗,根据测试数据重构误差和异常数据时长与损失函数上限和容限时窗间的关系,对"脏"数据进行分类处理。对某变压器油色谱中总烃含量及某导线温度数据进行清洗,结果表明所提方法能有效辨识奇异点、缺失信息及异常运行状态数据,并对奇异点、缺失值进行修复重构。在设备异常运行时刻,可以有效过滤干扰数据。     

小波去噪与压缩在电厂设备中的应用

为解决600 MW发电机组辅机设备噪音振动数据占用大量存储空间及缓解其数据传送压力问题,针对噪音振动数据的特点提出了一种基于小波阈值去噪和最优小波包压缩的压缩算法。新算法针对小波软硬阈值函数的不足,提出了新的阈值函数对噪音振动数据进行去噪;新算法使用相关系数法获取最优的小波基。仿真表明,改进阈值函数相对原阈值函数在保留高频原始信号的能力和去噪能力方面都有增强;使用改进阈值函数去噪后,小波包压缩能完整的重构信号。最优小波包压缩与改进阈值去噪算法已初步应用于岳阳电厂辅机设备的数据压缩,算法对节省硬盘容量、保护硬盘及高效的数据传送有着重要的作用。     

基于小波包Shannon熵SVM和遗传算法的电机机械故障诊断

针对电机机械多故障同时诊断问题,基于小波包、Shannon熵、支持向量机(SVM)和遗传算法,提出了一种电机机械故障诊断新方法,称之为WPSSG法或多模型融合法。该方法选择容错性强的Shannon熵作为特征参数,通过对振动信号进行基于DMeyer小波的小波包分解,提取振动信号的小波包Shannon熵为特征向量,将特征向量作为多类别SVM的输入,具有较高的去噪能力;在训练SVM时,与传统方法多采用试凑法选择参数不同,该方法采用遗传算法对SVM的参数进行全局寻优,使SVM获得最佳的分类性能,具有更高的识别准确率。采用凯斯西储大学提供的电机机械故障数据进行实验,结果证明该方法具有很好的可靠性和准确性。     

基于EMD方法的电力载波通信中的信号检测

传统的电力载波通信中的信号检测方式已不能满足对更高通信质量的要求。提出了一种采用经验模态分解检测通信信号的新方法:对采集到的一路电网电压信号进行经验模态分解,得到一组固有模态函数,比较它们与通信信号的先验知识间的互相关系数,找出相关系数最大的那个,它就是通信信号。实验结果表明:这种方法在检测电力载波通信中的通信信号是有效且可行的。     

基于小波及小波包变换的电网谐波检测

随着电力电子技术的广泛应用,谐波对电力系统的污染越来越严重,检测、分析和抑制谐波已经成为电力系统环境治理的重要课题。本文运用了小波变换和小波包变换对电网谐波的检测,仿真结果表明小波包变换能分离出更多频率的谐波信息,所以小波包变换能更有效的分析和抑制谐波的危害。