基于正交优化时频原子分解算法的电能质量扰动匹配特征分析

针对电能质量扰动信号时频局部化信息量较广难以简洁、灵活提取有效细微特征以及匹配追踪收敛速度较差的问题,提出一种应用于电能质量扰动分解重构及扰动特征参量提取的匹配时频原子框架及其改进方法。在Gabor时频原子库离散优化基础上,通过匹配追踪算法对扰动信号进行自适应分解,同时对搜寻的最佳时频原子进行正交变换,减小冗余分量,设定迭代次数或残差阈值作为终止条件,从而获得一系列匹配扰动信号波形特征的正交时频原子及其参量化形式。仿真结果表明,该框架能有效分解提取电能质量扰动信号时频特征参量,相对基于匹配追踪的稀疏分解,改进算法单一扰动匹配特征重构信噪比高达55dB,多重扰动达35dB,均方误差数量级为0.001,匹配扰动特征精度及收敛性能进一步提高,满足电能质量分析要求。     

一种基于线性时频分布和二进制阈值特征矩阵的电能质量分类方法

从电能质量扰动信号中有效提取扰动特征信息并进行正确分类是电能质量监测分析系统需要解决的重要问题.本文提出了一种基于线性时频分布和二进制阈值特征矩阵的电能质量扰动分类方法.首先结合两种线性时频分布(窗口傅里叶变换和S变换)的优点,提取能够表征信号特点的五个特征并对其进行量化和编码;在此基础上,确立了基于二进制阈值特征矩阵...     

基于三次B样条小波的电力故障录波器数据压缩的研究

针对故障录波数据量庞大的特点,在对故障信号如何进行压缩问题的研究中,对故障信号的时-频特征进行了分析,运用三次B样条小波变换的方法应用于故障录波束据的压缩中。在阈值的选取中,提出了最小极大法,并根据实际需要进行了改进。通过仿真分析,得到以下结论:三次B样条小波有不错的信号分解和重构能力,选择合适的阈值将可以达到7.62:1的压缩比且能较好的保留故障特征。     

遗传优化时频参数的电能质量扰动匹配特征分析

针对电能质量暂态扰动信号时频局部化信息量较广难以简洁灵活提取有效细微特征以及匹配追踪算法计算量大的问题,提出一种应用于电能质量扰动特征参量提取及压缩重构的匹配时频原子框架及其遗传优化改进算法。在Gabor过完备时频原子库离散基础上,采用匹配追踪方法(matching pursuit,MP)对扰动信号进行时频原子自适应分解,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)对时频原子参量进行优化计算,从而降低匹配追踪搜索过程的复杂度,获得最佳匹配电能质量扰动信号特征的时频原子参量化解析表示以及匹配特征重压缩构波形。算例仿真表明,该框架重构信噪比高达50 dB,均方误差数量级为0.001,能量恢复系数达到0.99以上,与小波(包)相比,具有更优良的压缩重构性能及多分辨能力,遗传优化时频参量的改进算法,基本保持了 MP 优良的压缩重构性能,计算复杂度缩减率为95.8%,算法收敛性得到提高,匹配扰动信号计算效率提高80~100倍,满足电能质量扰动分析要求。     

改进VMD和阈值算法在局部放电去噪中的应用

为解决局部放电检测中存在白噪声和周期窄带干扰的问题,提出一种结合改进变分模态分解（VMD）和阈值算法的局部放电去噪法。针对VMD在实际应用中难以自适应选取分解参数的问题,提出以能量偏差最小为原则确定分解个数,通过天牛须搜索算法（BAS）优化各分量对应的惩罚因子,以峭度准则筛选出有效分量,从而去除掉窄带干扰噪声;利用3σ准则确定阈值,结合阈值函数进一步去除有效分量中残留的白噪声,重构有效分量。通过对仿真、实测信号去噪分析,并与提升db4小波法、集合经验模态分解（EEMD）阈值法对比。结果表明,该方法具有更好的去噪效果,去噪后波形相似度更高,噪声抑制比更高,能够保留更多的局部放电特征。     

二维离散小波变换在电能质量检测数据压缩中的应用

提出了用二维离散小波变换和能量阈值相结合的方法来解决电能质量扰动信号的压缩问题.利用二维db小波变换对矩阵数据分别进行行卷积和列卷积,把检测数据的高频信号和噪声信号分解在3个不同的方向上,且信号的能量集中在很少的小波系数上.再通过改进的能量阈值法,利用能量均值修正系数设置阈值使得压缩后的能量保留在99%以上,从而保证了重构信号的失真度很小且自适应地消除了加在扰动信号上的噪声.对6种扰动信号进行仿真并与小波包的压缩结果进行比较,结果表明该方法极大地提高了压缩率,并对噪声干扰有很好的去噪能力.     

基于S变换与全局最优阈值的暂态扰动信号降噪*

现有的电能质量扰动信号降噪处理方法容易损失信号中包含的高频暂态扰动细节。提出一种基于S变换与全局最优阈值的扰动信号降噪方法。首先,通过S变换获得扰动信号的时-频矩阵;其次,将S变换模矩阵转化为灰度表示;之后,采用Otsu’s算法,计算全局最优阈值,进行滤波降噪;最后,将降噪后的时-频矩阵进行S变换逆变换获得降噪后的扰动信号。仿真实验证明,新方法能够有效保留信号中的高频扰动成分,降噪效果好,能够满足扰动信号分析要求。     

结合滑动窗奇异值分解的EEMD暂态电能质量扰动检测法

为了解决噪声、模态混叠等原因造成提取电能质量扰动信号的时频特征不清晰的问题,根据电能质量扰动信号具有非平稳、不确定性以及周期性强的特点,应用总体经验模态分解(ensemble empirical model decomposition,EEM D)的方法对电能质量扰动信号进行分解,基于滑动窗奇异值分解(singular value decomposition,SVD)数据压缩方法对EEMD分解得到的一系列固模函数(intrinsic mode function,IMF)分量组成的矩阵进行了重构,并对重构后的IMF分量作Hilbert变换降维,提取了扰动信号时间、频率、幅值上的特征。对比传统的EEMD算法,新方法能更加准确定量地提取各个扰动成分的起始时刻、幅值、频率等扰动特征,同时能够有效抵御噪声的干扰,克服了以往只能通过人为选取IMF分量来提取扰动时频特征过于主观的缺点。算例仿真的结果验证了该方法的有效性。     

基于灰狼算法的局部放电信号快速自动降噪算法

局部放电是电网稳定运行的隐患，有必要对电缆、电气设备的局部放电(PD)进行实时、准确的分布式在线监测。为了解决传统PD信号降噪算法中降噪效果较差、占用算力资源较多、降噪速度较慢、自适应性较差等问题，提出了一种基于灰狼算法优化变分模态分解(GWO-VMD)的PD信号降噪算法。该算法首先利用灰狼优化算法(GWO)自适应选取VMD分解参数k和α获得分解后各模态分量；然后根据最小包络熵选择并重构模态分量；最后利用自适应阈值小波函数对分解重构得到的PD信号进行处理，实现了对PD信号快速有效的自适应降噪。本文对理论PD信号和实测PD信号进行仿真降噪处理，实验结果表明所提GWO-VMD算法在降噪效果、算力资源利用率和降噪速度上有明显提升，可为基于电力物联技术的局部放电在线监测系统边缘计算优化设计提供有益参考。     

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。     

小波软阈值去噪技术在电能质量检测中的应用

小波方法是一种很好的电能质量信号检测和分析工具，但其性能往往受信号中噪声的影响，当噪声比较大的时候，小波方法甚至会失效。文中根据小波变换的时频特性，分析了信号和噪声在小波分解过程中的不同特性，并在此基础上利用改进的软阈值去噪技术对电能质量信号进行信号去噪处理。软阈值方法能根据各小波空间上特征分量和噪声的统计特性设置适当的阈值来消除噪声，并以此恢复小波方法的性能。该方法不仅较好地解决了保护信号局部特征与抑制噪声之间的矛盾，能很好地对各种电能质量信号进行去噪处理，而且达到了数据压缩的效果。仿真计算结果表明，该去噪方法是有效的。     

基于小波包算法的电机故障信号的压缩和重构

提出了基于小波包改进算法的电机故障信号压缩和重构方法,取定误差限后,通过选择分解阶数自动优化调节每个节点的阈值来获得尽可能大的压缩比。分析了小波包分解尺度空间系数V1不压缩和压缩2种方案,以及小波包完全分解和基于熵值的最优分解下各压缩指标随尺度的变化情况,并比较了不同小波的压缩效果。分析结果表明,提出的方法在获得较大压缩比的同时又能不失真地重构原信号,并有效地减少小波包分解和重构的计算量,是一种有效的电机故障信号和压缩和重构方法。     

基于DSP的电能扰动检测连续小波变换算法

小波变换((WT)具有良好的时频局部化特性,可以同时提取信号的时频特性,是分析电能质量问题的有力工具[1].采用连续小波变换(CWT)算法,选用具有良好频域特性的Morlet复值小波对电能扰动信号进行处理,并通过数字信号处理器(DSP)进行验证.测试结果表明,该算法对给定的采样数据,能够准确地得到扰动信号中的各种特征参...     

基于小波理论和HT-LMD的电能质量扰动检测方法

针对含噪声的暂态电能质量扰动检测问题,提出了一种基于小波自适应去噪的改进HT-LMD(HilbertHuang and Local Mean Decomposition)分解检测方法。分析了局部均值分解检测扰动的优缺点以及噪声对LMD检测方法的影响,提出了采用小波分解与重构和自适应阈值技术以及基于正交性判据(Orthogonality Criterion,OC)新的HT-LMD检测方法。小波自适应去噪技术能减弱噪声对LMD分解影响,正交性判据能减少分解的迭代次数。典型暂态电能质量扰动模拟信号和实测信号的检测结果表明,所提方法能在有效提高LMD方法检测电能质量扰动效果同时很好地保留原有暂态扰动信号奇异性特征,提高了检测和定位精度。     

基于改进HHT的电能质量扰动检测方法*

为了精确检测电网中复杂非平稳扰动信号的时频特性,提高希尔伯特-黄变换(HHT)方法的时频定位能力,本文提出一种基于改进HHT的电能质量扰动检测方法。针对电压暂降与短时间中断、谐波和复合扰动信号,该方法采用移动平均法对HHT得到的瞬时幅频参数进行均值化,进而从Hilbert谱中提取信号在不同时间和频率的能量密度,定位扰动信号的起止时刻。仿真结果表明,该方法能够准确、快速地获取谐波信号的频率成分、幅值及突变时刻,分析电压暂降与短时间中断信号的幅值及起止时刻,同样适用于复合扰动信号检测,相对于传统的HHT方法具有更高的精度及时频分辨率。     

基于变分模态分解的电能质量扰动检测新方法

为了更加准确地提取扰动信号特征,提出了基于变分模态分解(VMD)的电能质量扰动检测新方法。该方法由VMD和希尔伯特变换(HT)2个部分组成。首先,对扰动信号进行傅里叶变换以确定VMD的预设分解尺度;然后,利用VMD将扰动信号分解为系列调幅-调频函数之和;最后,对每个调幅-调频函数进行HT,求取瞬时幅值和瞬时频率,进而确定扰动信号特征。较之希尔伯特-黄变换和局部均值分解方法,VMD方法不仅可分析不同时间支集的扰动信号,处理复合扰动和频率相近的奇数次谐波,也不存在模态混叠,获取的瞬时幅值和瞬时频率更加准确。仿真信号和变电站电容器组投入时的电压信号分析结果证明了所提方法的可行性和有效性。     

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。     

基于时频平面脊信息提取的电能质量扰动检测

针对目前电能质量扰动检测方法的局限性,提出了一种基于时频平面脊信息提取的电能质量扰动检测识别新方法。该方法首先基于自适应最优核时频分布理论得到电能质量扰动信号的时频分布,然后提取了时频平面脊信息和基频脊幅值;结合时频平面的脊信息和基频幅值有效实现了对各种电能质量扰动的检测与识别。仿真测试结果表明:该方法表现出很高的时频聚集性,且不受交叉项的影响,清晰地刻画出各种扰动的时频分布特征,快速、准确地实现了各种电能质量扰动的检测与识别。     

三相电能质量扰动信号压缩方法研究

提出了一种基于压缩传感的三相电能质量数据压缩新方法。首先,将时间t内的三相电能质量扰动信号转换为3t时间内的一维信号;然后,将传统的多频带融合问题理论应用于压缩感知稀疏基设计中,构造稀疏基;最后,选取高斯随机矩阵作为观测矩阵,OMP算法作为重构算法,重构三相电能质量扰动信号并利用MATLAB进行仿真。实验结果表明,该方法可以有效压缩三相电能质量数据,实现三相电能质量扰动信号同时处理,并同时检测出多项性能指标参数。