电力系统超高速保护的形态学-小波综合滤波算法

提出了一种用于电力系统超高速保护的形态学－小波综合滤波算法。该算法着力解决暂态行波中滤除随机噪声和脉冲噪声的困难，利用数学形态学设计的前置滤波单元在有效抑制各种噪声的同时，较好地保持了行波波头的基本形状。小波变换算子则可有效地检测出行波波头并进行精确定位，从而为各种行波保护或暂态保护提供可靠的判据。ATP仿真结果验证了本算法的有效性。同时，该形态学－小波综合算法的计算量较单一的低通滤波器的多尺度小波变换的计算量小，有利于工程实现。     

基于模糊自适应形态滤波器和S变换的暂态电能质量扰动检测

提出一种基于模糊自适应形态学滤波器与S变换结合的暂态电能质量扰动检测方法。该方法根据数学形态学理论和模糊控制原理构造一种模糊自适应形态学滤波器,对扰动波形进行预处理,以滤除信号中的随机、脉冲等多种噪声,可较好地保留信号的基本特征,对于滤波后的信号波形,利用S变换幅值包络线对暂态电能质量扰动起止时间进行检测。最后通过对噪声背景下含电压骤升、电压中断和电压骤降电磁暂态现象的电压信号进行仿真验证,结果表明该方法具有计算简单、快速和准确的特性和优点。     

基于形态-复小波暂态电能质量扰动检测及定位

针对暂态电能质量扰动的实际检测过程中,存在着较强的脉冲噪声和白噪声干扰,影响暂态信息准确提取的问题,设计了有效的滤波算法以在保留信号特征的前提下最大限度地抑制噪声干扰影响,该法是将基于数学形态学的广义形态滤波器作为复数小波变换的前置滤波单元,形成的一种新型形态-复小波变换综合检测算法。仿真结果表明,基于该算法的滤波器不仅可很好地解决电能质量扰动分析中滤除随机噪声和脉冲噪声的困难,还可较好地保持扰动信号的形状和特征。另外用Daubechies实小波构造了相应的正交紧支对称复小波,由其提供的复合信息可准确地检测出扰动并进行时间定位。分别用电压暂降、暂态振荡、短时谐波畸变及微小扰动对所提方法进行了数字仿真验证,结果证实了基于形态-复小波变换综合检测方法的正确性和有效性。     

小波包变换在电能质量扰动检测中的应用

鉴于小波包变换能够均匀划分信号频带,聚焦任意频率,是暂态电能质量扰动分析的良好工具,提出了在噪声环境中电能质量扰动检测和定位的有效方法,即利用小波包变化模极大值原理定位电力系统短时扰动并确定扰动持续时间。仿真表明,通过小波包一、二次分解和重构能更好地提取扰动特征信息,从而为电能质量的检测、评估及治理提供依据,且该算法计算简单、快速、有效。     

利用复值小波变换检测轻微的电力系统扰动

在分析利用复值小波变换系数的相位信息分析信号突变的方法的基础上,针对利用小波变换算法得到的相位图不连续的问题,提出了改进相位图.改进相位图克服了原相位图中相位波形不连续的问题,且能更清楚地观察到波形畸变时相位的变化.仿真分析表明,利用改进相位图可以实现电力系统轻微扰动的检测.此方法为及时发现和检测电力系统中的故障提供了良好的手段.     

基于数学形态学和短窗功率算法的电能质量扰动检测方法

提出了一种基于数学形态学和短窗功率算法的电能质量扰动检测及定位方法.根据数学形态学基本原理及其形态变换构造了一种简单实用的形态滤波器并将其运用于扰动信号预处理中,以同时滤除随机和脉冲噪声.该滤波方法能在滤除多种噪声的同时,较好地保留了扰动信号的基本形态特征,较之小波方法和传统形态滤波方法更为有效.根据扰动位置能量的变化,对滤波后的信号利用短窗功率算法以准确地检测出扰动并进行时间定位.分别用电压暂升、暂降、中断和短时电压波动对该方法进行验证,Matlab仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于提升复小波的暂态电能质量扰动的检测与定位

针对暂态电能质量扰动信号的检测与定位,提出一种基于第2代小波变换的提升复小波的提升算法。通过Euclidean分解算法得到复小波提升方案;利用该方案对常见的几种扰动信号进行提升变换,将变换后的幅值和相位信息用于暂态电能质量扰动的定位检测及扰动幅度估计;并与第1代小波变换进行比较。仿真结果表明,所提算法具有简单、运行速度快、检测精度高等优点,能够准确定位暂态电能质量扰动信号和计算扰动信号的变化幅度。     

基于数学形态学和网格分形的电能质量扰动检测及定位

提出一种基于数学形态学和网格分形的电能质量扰动检测及定位方法。首先利用数学形态学理论构造一种多结构并行复合形态滤波器对扰动波形进行预处理，以滤除信号中的随机、脉冲等多种噪声；然后对滤波后的波形，根据网格的变化规律进行分析，提出一种简单快捷的奇异性检测判据，以准确快速地检测出扰动并进行时间定位。分别用电压骤降、电压骤升、谐波及其组合扰动对所提方法进行验证。数字仿真结果证实了其正确性和有效性。     

基于小波——形态学和Hilbert的谐波计算

充分利用小波和数学形态学的优势,有效地将两者结合,再用Hilbert变换来提取谐波的幅值和频率,有效地克服了FFT方法和相位分析方法的缺点。首先将谐波信号进行小波分解,得到一系列小波系数,再对每一层的小波系数利用数学形态学进行平滑处理,最后通过对小波变换产生的每个频率分量对应的波形进行Hilbert变换及拟和计算,得到谐波的幅值、相位和频率,实现了对电力系统谐波的准确分析。仿真表明,该方法能够准确地检测出电力系统谐波,具有很好的实用价值。     

基于小波－数学形态学和Hilbert的谐波分析

充分利用小波和数学形态学的优势,有效地将两者结合,再用Hilbert变换来提取谐波的幅值和频率,有效地克服了FFT方法和相位分析方法的缺点。首先将谐波信号进行小波分解,得到一系列小波系数,再对每一层的小波系数利用数学形态学进行平滑处理,最后通过对小波变换产生的每个频率分量对应的波形进行Hilbert变换及拟和计算,得到谐波的幅值、相位和频率,实现了对电力系统谐波的准确分析。仿真表明,该方法能够准确地检测出电力系统谐波,具有很好的实用价值。     

短时电能质量扰动检测的一种新方法

将DCT(离散余弦变换)变换和差变算法结合起来进行短时电能质量扰动的检测。对含强噪声的短时电能质量扰动采样信号(电压凹陷、电压凸起和电压间断)进行DCT变换,从所得DCT系数中提取出差变信号,通过DCT系数和差变序列检测出扰动的幅值和起止时间。仿真结果表明,用该方法检测扰动,分析过程简单,利用DCT系数的噪声鲁棒性能实现强噪声环境下的扰动信号检测,且检测精度较高。     

形态小波在低压系统短路故障早期检测中的DSP实现

本文将具有多结构元素的广义形态开滤波器作为三次B样条二进小波变换的前置滤波单元,形成一种新型的形态小波滤波器,并应用于低压系统短路故障早期检测中.该滤波器可以较好地抑制各种噪声、保护故障特征,并从整体上降低了算法的复杂程度,使之在硬件上实时实现成为可能.本文研制了以美国TI公司新近推出的TMS320F2812 DSP为核心的短路故障早期检测系统,在此系统上实时实现了上述形态小波滤波算法.计算机仿真及实验结果均证实了该算法能够有效滤除低压系统中常见的白噪声及脉冲噪声,同时也证实了该算法在低压系统短路故障早期检测应用中的有效性.     

基于改进小波阈值函数和奇异值分解的电能质量扰动检测定位

为了在噪声环境下准确提取电能质量扰动特征,本文提出基于改进小波阈值函数去噪和奇异值分解的电能质量扰动检测定位方法。首先构建改进小波阈值函数对含噪电能质量扰动信号降噪,利用经验模态分解的信号频带划分能力,实现降噪后扰动信号各模态的有效分离,再采用希尔伯特变换提取各模态幅值、频率等特征信息,同时基于奇异值分解实现对扰动信号的起止时刻的有效定位。最后分别采用不同类型的电能质量扰动信号进行仿真实验,实验证明本文提出的算法不仅具有良好的抗噪性能,同时具有较高的定位准确度和良好的鲁棒性。     

基于数学形态学和HHT的谐波和间谐波检测方法

非线性电力元件的应用使电力系统的谐波污染问题日益突出。为准确检测谐波和间谐波参数,提出了基于数学形态学和希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的谐波和间谐波检测方法。为有效抑制多种噪声,对现有数学形态滤波器进行了改进,使之保留了原信号的主要特征,并运用经验模态分解处理消噪后的信号,得到了一组经验模态函数分量。对每个经验模态函数分量进行希尔伯特–黄变换,可准确得到其瞬时频率和瞬时幅值,实现了在噪声背景下对谐波和间谐波的检测。仿真结果验证了该方法的可行性与有效性,表明其可提高谐波和间谐波的检测精度。     

二进小波变换结合自适应滤波用于局放检测

在局部放电在线监测和实时信号处理中,干扰较大时单纯依靠传统的硬件滤波较难准确提取有用信号,而在软件抗干扰中,传统多抽头自适应滤波器的参数设置也较难,有时会导致收敛很缓慢甚至不稳定。为此,提出了一种将二进小波变换与自适应滤波结合的局放信号检测算法,先对信号作简单的单抽头自适应LMS算法滤波,然后对滤波结果进行基于āTrous算法的二进小波变换来提取有用信号。通过对仿真白噪、窄带周期干扰及现场实测数据处理表明,该算法有很好的去噪性能,稳定性和实时性优于传统的自适应滤波,满足大部分工程要求,为工程实际应用提供了有效的去噪手段。     

A de-noising scheme for enhancing wavelet-based power qualitymonitoring system

By means of the wavelet transform (WT), a power quality (PQ) monitoring system could easily and correctly detect and localize the disturbances in the power systems. However, the signal under investigation is often corrupted by noises, especially the ones with overlapping high-frequency spectrum of the transient signals. The performance of the WT in detecting the disturbance would be greatly degraded, due to the difficulty of distinguishing the noises and the disturbances. To enhance the capability of the WT-based PQ monitoring system, this paper proposes a de-noising approach to detection of transient disturbances in a noisy environment. In the proposed de-noising approach, a threshold of eliminating the influences of noises is determined adaptively according to the background noises. The abilities of the WT in detecting and localizing the disturbances can hence be restored. To test the effectiveness of the developed de-noising scheme, employed were diverse data obtained from the EMTP/ATP programs for the main transient disturbances in the power systems as well as from actual field tests. Using the approach proposed in this paper, remarkable efficiency of monitoring the PQ problems and high tolerance to the noises are approved     

基于小波变换抑制局部放电监测中平稳性干扰的滤波器的研究

根据局部放电（ＰＤ）信号的非平稳统计特性,提出了一种用于抑制窄带干扰和测试设备产生的随机性干扰的新方法。该方法将多分辨分析和硬阈值结合起来构成一种基一皮变换的平稳－非平稳滤波器（ＷＴＳＴ－ＮＳＴ）,用于提取局部放电信号。实验结果表明,该方法能有效地实现局部放电信号和器材怕信号的分离,并具有计算时间短、提取出的ＰＤ信号波形畸变小等优点,有用于局部放电的在线检测中。     

基于形态小波的低压系统短路故障早期检测

低压配电系统中存在着较强的脉冲噪声及自噪声干扰，影响了短路故障特征的准确提取。为充分利用短路后电流变化率剧增这一重要故障信息以对短路故障进行早期检测，必须设计有效的滤波算法，在保留故障信号特征的前提下最大限度地抑制噪声干扰的影响。该文将数学形态学滤波器作为多尺度小波变换的前置滤波单元，形成一种新型的形态小波算法模型，并应用于低压系统短路故障早期检测中。该模型兼顾了数学形态学滤波器与多尺度小波变换各自的优点，可以较好地提取故障特征、抑制各种噪声，并能够在硬件上实时实现。计算机仿真结果和在以TI TMS320F2812 DSP为核心的硬件系统实验证实了该模型的有效性。