基于第二代小波变换和矢量量化理论的电能质量扰动分类方法

提出了一种将第二代小波变换和矢量量化相结合的电能质量扰动分类方法。该方法采用第二代小波变换对电能质量扰动信号进行时频分析，采用基于模极大值的小波变换后处理方法提取时频分析结果中表征扰动特征的模极大值、生成扰动特征量组，通过将扰动特征向量组送入基于矢量量化的树形分类器实现了对电能质量扰动的分类。仿真结果表明该方法噪声鲁棒性良好、简单可靠、分类准确率高、实时性好。     

基于离散余弦变换和小波变换的电能质量扰动信号检测方法

综合离散余弦变换和小波变换模极大值原理在时频分析中的优点,提出了基于离散余弦变换和小波变换的电能质量扰动信号检测方法.先通过离散余弦变换检测出各种基频干扰(电压暂降、电压暂升和电压间断)和各次谐波(包括暂态谐波),再利用小波变换模极大值原理检测出暂态振荡和暂态脉冲,并实现扰动时间和扰动幅值的测定.该方法具备较强的抗噪能力,仿真结果验证了该方法的有效性.     

采用TT变换的电能质量扰动检测与分类方法

针对电能质量扰动的检测与分类问题,提出一种基于TT变换和规则树的检测与识别方法。首先依据TT变换矩阵对角线元素的离散傅里叶变换所得的频率特性曲线和TT变换模矩阵对角线元素序列,提取3个特征量,初步判断是否含有谐波;然后对不含谐波的扰动,通过TT变换模矩阵对角线序列定位扰动起止时刻并计算扰动幅度;对于含有谐波的扰动,运用二次TT变换模矩阵行均值曲线突变点检测扰动时刻,运用一次TT变换模矩阵列均值曲线计算扰动幅度;最后,运用简单的规则树实现扰动分类。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于分段改进S变换的复合电能质量扰动识别

针对存在多种单一电能质量扰动的复合扰动分类识别问题,提出了一种基于分段改进S变换和RBF神经网络相结合的复合电能质量扰动识别新方法。首先对离散S变换进行了分段改进,将时域分辨率和频域分辨率进行分段处理,通过分析改进S变换得到的模时频矩阵,绘制了能够反映扰动信号不同突变参数的特性曲线。其次利用统计方法优化计算提取了10种用于模式识别的特征量,并用局部逼近的RBF神经网络设计了分类器对提取的特征样本进行训练和分类,最后在不同噪声环境下对5种单一扰动及谐波+电压暂降、电压暂降+闪变等6类复合电能质量扰动的分类识别进行了仿真验证。仿真结果表明,该方案时频处理、分类能力和学习速度等方面均优于普通改进S变换+全局逼近网络的方法,且鲁棒性强,能准确识别多种单一扰动及两种扰动同时存在的复合电能质量扰动。     

电能质量的S变换仿真

针对电能质量扰动信号的特征,介绍了一种基于S变换的信号检测与分类的方法.该方法利用S变换模矩阵来检测电能质量扰动信号,并对其进行分类.对影响电能质量的8种扰动信号(电压凹陷、电压隆起、短时中断、电压尖峰、电压缺口、谐波、间谐波和瞬态振荡)进行了仿真.仿真结果表明,该方法可以准确地确定扰动发生时刻和持续时间,能够对电能质量扰动信号进行简单、直观地分类.     

基于改进S变换和GA-SVM的电能质量扰动识别与分类

电能质量扰动的准确识别与有效分类是改善与治理电能质量问题的前提,针对当前电能质量扰动识别与分类存在的不足,提出一种基于改进S变换和遗传算法(genetic algorithm, GA)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的电能质量扰动识别与分类方法。首先,在S变换高斯窗函数中引入调节因子,依据信号特征分频段选择调节因子,以提高电能质量扰动分析的时频分辨率。其次,结合S变换模时频矩阵提取时频特征曲线,构建电能质量扰动初始特征集。最后,基于遗传算法进行扰动特征优选和支持向量机参数优化,并利用GA-SVM完成电能质量扰动分类。对14种电能质量扰动的分类进行测试,验证所提方法的有效性与鲁棒性。     

基于二维离散平稳小波的电能质量扰动分类

针对电能质量扰动分类这一难题，提出一种基于二维离散平稳小波的分类方法。首先对信号进行一层二维小波变换，得到一个低频分量和水平、垂直和斜线3个高频分量，利用这4个部分的信号能量组成特征向量，再通过水平高频系数的模极大值将稳态和暂态扰动分开，分别建立稳态和暂态神经网络实现分类。该方法只需要采用最简单的小波函数db1对信号进行一层小波变换，对噪声不敏感，简单易行。仿真结果表明了该方法的有效性。     

采用小波变换检测和定位电能质量扰动

从小波变换能够突出信号局部特征的特性出发,探讨了多尺度小波变换模极大值与信号突变点之间的关系,分析了对电网电压跌落及周期脉冲等典型电能质量扰动进行检测与定位的方法.为验证方法的有效性,进行了相应的仿真研究.结果证实了小波变换能更精确地检测和定位电能质量扰动.     

基于马尔可夫变迁场和EfficientNet的复合电能质量扰动识别

新型电力系统中电能质量扰动问题愈加复杂和严重,多种电能质量扰动同时出现,导致传统算法识别准确率降低。 提出一种基于马尔可夫变迁场和EfficientNet的复合电能质量扰动识别算法。采用马尔可夫变迁场将电能质量扰动信号可视化映射为二维特征图像;通过EfficientNet卷积神经网络处理图像数据,实现扰动信号的特征提取;利用神经架构搜索自动调节卷积神经网络超参数进行网络训练,建立电能质量扰动分类识别模型。仿真结果表明,所提方法能够准确高效地提取扰动信号特征,对复合电能质量扰动分类效果好且抗噪声能力强。     

基于并行隐马尔科夫模型的电能质量扰动事件分类

为满足电能质量扰动准确分类的需求,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MaximalOverlapDiscrete WaveletTransform, MODWT)和并行隐马尔科夫模型(ParallelHiddenMarkovModel, PHMM)的电能质量扰动分类方法。首先利用MODWT提出一种实用的电能质量扰动检测算法,该算法无需设定检测阈值,可准确获取扰动时段的起止时刻。接着提取扰动时段的电压谐波成分并组成特征向量。然后用PHMM分类器对扰动信号进行分类识别。PHMM方法克服了人工神经网络方法收敛性较差、训练时间较长的缺陷,使分类器性能大大提升。通过应用于现场实测扰动数据表明,所提出的方法适用于多种类型的电能质量扰动检测,分类正确率高,训练速度快,具有良好的应用价值。     

利用S变换时频等值线图与幅值包络向量实现电压凹陷的分类

提出了一种基于S变换的电压凹陷分类方法.该方法基于各种电压凹陷在三相幅值凹凸性、凹陷持续阶段特定谐波成分以及幅值突变次数等方面的不同特征,通过应用具有良好时频分析能力的S变换提取这些特征,并采用修正一阶中心矩、时频等值线图、相位变化曲线等环节实现对电压凹陷的分类.分类过程简明,可对故障、故障自清除、感应电动机起动以及变压器励磁等多种原因引起的电压凹陷进行正确分类.仿真验证了该方法的有效性.     

基于分段改进S变换和随机森林的复合电能质量扰动识别方法

各类分布式设备和智能设备接入电力系统,使得电力系统对电能的波动越来越敏感,这导致对电能质量扰动(PQD)的识别和处理变得越来越重要。通过将分段改进S变换(SMST)和随机森林(RF)算法相结合,提出了一种用于复杂噪声环境下PQD识别的新方法。首先,基于检测误差和峰度对SMST的不同频段进行分别调参,并使用SMST提取待检测信号的75种时频特征,构成原始特征集。然后,改进分类回归树(CART)的节点分裂过程,加入了离散值处理策略并使用Gini指数的下降作为新的节点分裂规则。同时,在下次节点分裂前,将基尼指数下降值为零的特征从特征集中删除。最后,使用改进的CART算法构建了RF分类器并对复合PQD信号进行分类。实验证明,在不同的信噪比条件下,新方法均能有效识别多数单一PQD信号和常见的双重复合PQD信号。虽然新方法在运行效率方面仍有一定的改进空间,但其在不同层面上的改进均能有效提升PQD识别精度,且平均分类精度明显高于各类传统PQD识别方法。     

基于 SAR 图像分块匹配的目标识别方法

提出基于分块匹配的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。 对待识别 SAR 图像进行 4 分块处理,分别进行分析和匹配。 对于每个 SAR 图像分块,采用单演信号描述其时频分布以及局部细节信息,进而构造特征矢量。 采用稀疏表示分类( SRC)分 别对 4 个分块的单演特征矢量进行分类,获得相应的重构误差矢量。 对于 4 个重构误差矢量,利用多组随机权值矢量对它们进 行加权并对所有的结果进行统计分析。 最后,基于统计特征构造决策变量用于测试样本的类别确认。 利用 MSTAR 数据集进行 实验,结果表明了方法的有效性。     

采用模糊支持向量机的模拟电路故障诊断新方法

为了解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题,有效提高分类的准确度,提出了一种模拟电路故障诊断的新方法。首先对采集的信号进行时-频域联合特征提取并采用新的模糊隶属度函数确定训练样本的隶属度,消除噪声和野点对故障诊断的影响;然后将训练集输入模糊支持向量机分类方法训练获得故障诊断模型;最后将测试集输入训练好的模糊支持向量机分类模型,实现对不同故障类型的识别。将该方法应用于CTSV滤波电路进行故障诊断仿真实验,结果显示该方法不仅能正确分类单故障而且能有效分类多故障,平均故障诊断率达到98.2%,为模拟电路故障诊断开辟新的途径。     

Power quality disturbance classificationbased on time-frequency domain multifeatureand decision tree

Accurate classification of power quality disturbance is the premise and basis for improving and governing power quality. A method for power quality disturbance classification based on time-frequency domain multi-feature and decision tree is presented. Wavelet transform and S-transform are used to extract the feature quantity of each power quality disturbance signal, and a decision tree with classification rules is then constructed for classification and recognition based on the extracted feature quantity. The classification rules and decision tree classifier are established by combining the energy spectrum feature quantity extracted by wavelet transform and other seven time-frequency domain feature quantities extracted by S-transform. Simulation results show that the proposed method can effectively identify six types of common single disturbance signals and two mixed disturbance signals, with fast classification speed and adequate noise resistance. Its classification accuracy is also higher than those of support vector machine (SVM) and k-nearest neighbor (KNN) algorithms. Compared with the method that only uses S-transform, the proposed feature extraction method has more abundant features and higher classification accuracy for power quality disturbance.     

基于S变换和IWOA-SVM的复合电能质量扰动识别

针对目前复合电能质量扰动（PQD）信号特征冗余,分类识别准确率低的问题,提出了一种基于S变换和改进鲸鱼算法支持向量机（IWOA-SVM）的复合电能质量扰动识别方法。首先,利用S变换对7种单一电能质量扰动和生成的13种复合扰动信号进行时频分析,使复杂扰动信号的特征得以凸显。设计特征提取方法,从实频矩阵中尽可能地获取便于分类的信号特征信息;其次,引入自适应权重因子和随机差分变异策略对WOA进行优化,提升其搜索能力;最后建立IWOA-SVM分类预测模型,优化SVM高斯核函数参数,以获得更好的鲁棒性和泛化能力,对提取的特征样本进行自动分类和识别。实验结果表明,所提方法分类识别准确率高,能有效识别多种复合PQD信号,有助于评估与治理电能质量问题。     

基于S变换模时频矩阵相似度的短时电能质量扰动分类

提出了一种基于S变换模时频矩阵相似度的短时电能质量扰动分类方法。首先,建立各种扰动的标准模时频矩阵,然后计算扰动信号模时频矩阵与标准模时频矩阵的相似度,按照相似度最大的原则将扰动分类。该方法直接利用S变换结果,而不用增加其它算法或变换,原理简单、计算方便。仿真结果显示,该分类方法在不同噪声水平下均能达到满意的分类正确率,是一种有效的短时电能质量扰动分类方法。     

基于小波分解和数据挖掘中决策树算法的电能质量扰动识别方法

针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点，提出了一种基于小波分解和数据挖掘中决策树算法的电能质量扰动(power quality disturbance，PQD)识别方法。建立了正弦信号和6 种常见PQD 信号的数学模型，通过小波分解得到了上述信号的特征量，结合决策树方法实现了对PQD 的自动分类，并通过合理选择小波类型、分类算法和去噪方法提高了PQD 的分类精度。实验结果验证了该识别方法的准确性和高效性。     

电能质量扰动检测的研究综述

快速、准确、有效的电能质量扰动检测是电网故障分析与治理的前提和基础,在电力监测、电能质量评估及电网和用户的安全中扮演了重要角色。针对当前国内外相关研究成果进行整合归纳总结。首先,分析了电能质量扰动检测对象,归纳电能质量扰动检测的难点问题。其次,详细综述电能质量扰动检测方法的最新研究进展,将其分为时域分析、频域分析、时频域分析、参数估计、人工智能五大方面,并分别对这五个方面的方法进行讨论、对比分析各自利弊等。最后,指出暂态扰动及其组成的混合扰动检测方面存在的问题,并对今后的发展趋势进行展望。