小波包变换在风电场谐波分析中的应用

含有变频器的风力发电机组在并网发电时会给电力系统注入时变谐波.快速傅里叶变换(FFT)是目前谐波分析的主要方法,但是它不适合处理非平稳时变信号.提出利用小波包变换(WPT)的方法对电流信号进行分析.基于Daubechies小波,采用适当的采集频率和小波包分解树,使谐波频率落在小波包频带并利用其小波包系数重构出各次谐波.可以实现信号频带的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性,还具有分辨非平稳时变谐波的能力.仿真结果显示小波包变换的谐波分析能力更好,能根据要求分离任意次谐波.     

基于Daubechies小波的谐波分析算法

针对基于傅里叶变换(FFT)的谐波分析方法易受噪声干扰和对暂态谐波处理精度差的缺点,提出了一种基于小波包变换的谐波分析算法.该算法能实现信号频带的均匀划分,通过选择适当的采样频率和小波包分解树,可使所关心的谐波频率落在小波包频带的中心,从而减少频谱泄露,有效提高频谱分析精度.通过对比研究表明该算法抗干扰能力明显优于FFT方法,仿真和实验结果进一步表明了该算法的有效性.     

基于小波包变换有源电力滤波器的研究

通过小波包变换可以实现信号频带的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性,将小波包变换技术应用于有源电力滤波器的检测环节中,设计了基于小波包变换检测谐波的单相小波包滤波器,并在此基础上通过仿真验证了APF三相检测电路的可行性。     

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.     

小波包变换(WPT)频带划分特性的分析

小波包变换(WPT)建立在二进小波变换的基础上，理论上可以实现信号频带的均匀划分，可以更好地提取信号的时频特征，但是小波包变换得到的频带不是按频率大小连续排列，给实际的信号分析带来混乱。本文利用离散傅立叶变换原理分析了向下采样对信号的影响，分析了小波包变换得到的频带的特点，在此基础上，分析WPT频带划分的特点，通过仿真验证，本文得到的结论是正确的，从而为小波包变换在电力系统中的广泛应用打下了良好的基础。     

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。     

基于小波包除噪的电能质量扰动检测方法

小波包变换能够实现信号频带的均匀划分，在任意频率聚焦，是分析暂态电能质量扰动时频特性的良好工具。但是电气信号中的电磁噪声严重影响了小波包的检测特性。该文提出了一种小波包除噪算法。通过仿真验证，该算法可以消除扰动检测中的噪声影响，从而为噪声环境中电能质量扰动的检测和定位提供了良好的依据。     

基于多频带小波变换的电力系统谐波分析新方法

提出了４种多频带小波函数及其相应的多频带小变换,多频带小波变换具有很好的频带特性,能准确地分辨分信号中所需要的一次以上的谐波分量,抑制其它谐波成份。此外,还把多频带小波变换换应用到电力系统谐波分析,并证明了利用多频带小波变换方法在某些应用中是有效的。     

基于单节点重构改进小波包的电力系统谐波分析算法

在传统小波包算法中,虽然提高了频率分辨率,但是各子带存在产生虚假频率成分的情况,应用于电力系统谐波分析将产生严重的频率混叠现象.应用单节点重构改进小波包快速算法,利用快速傅里叶变换(FFT)和快速傅里叶逆变换(IFFT)对各子带信号进行处理,并调整滤波器组使子带频带顺序排列.通过仿真实例将改进算法的结果与传统算法进行对比,结果证明,改进算法能更有效地避免重构信号中的频谱混叠和交错现象.     

基于小波包变换和功率谱估计的间谐波检测新方法

为实现对电力系统间谐波的精确检测,本文针对小波包变换存在的分解频带不连续的问题,从理论上分析其原因,找出了小波包分解系数与频带的对应关系,用小波包分解树结构对电网信号进行均匀划分,得出新的小波包变换WPT(WaveletPacketTransform)法。在此基础上,通过计算子频带的功率谱密度,可以精确检测到信号中的频率成分。利用MATLAB仿真,验证了新WPT法的正确性,从而为电力系统间谐波检测提供了一种新方法。     

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。     

基于谐波小波包理论检测微弱信号的研究

谐波小波作为一类小波,存在明确的函数表达式,算法实现简单,时频定位准确,且在频域具有良好的盒形谱特性。作为谐波小波变换的延伸,谐波小波包变换能够实现对任意频段的无限细化,将信号分解到感兴趣的频段。在此基础上,提出将谐波小波包理论用于微弱信号的检测。利用谐波小波包变换对微弱信号进行处理,成功实现了对微弱信号的时域重构和频域提取。通过仿真实验,说明谐波小波包方法在微弱信号检测方面,是一种有效的手段。     

语言信号时频谱分析

文中采用两种方法对语音信号时频谱进行研究.首先采用小波变换对语音信号进行五层的小波分解,从分解后的各层信号去分析语音信号的时频特征;然后本文还采用傅立叶变换对语音信号的语谱图进行分析.两种时频分析方法的结果基本一致,小波分析能同时对语言信号的时域和频域进行分析;而傅立叶变换只能在时域或者频域对语音信号进行分析.     

Performance evaluation of WPT based islanding detection for grid-connected PV systems

Recent developments in power electronics technology have emerged towards the generation of electrical power from the renewable energy sources. Among renewable energy sources, solar energy has garnered more importance because of less maintenance and environmental friendly. In grid connected mode, distributed power generation system (DPGS) requires reliable islanding detection technique to find the electrical grid status and operate the grid connected inverter effectively. This paper investigates a comparative performance analysis of wavelet transform (WT) and wavelet packet transform (WPT) based detection in a three-phase grid connected PV inverter system under various power quality disturbances and islanding situation. The WT and WPT coefficients are determined by applying db4 wavelet basis functions, which are obtained optimally for analyzing perturbations that occur in grid connected PV system. The wavelet transform produces large errors due to spectral leakages in frequency bands. On the other hand, WPT provides uniform frequency subband with better time frequency resolution over WT. Finally, the feasibility of proposed WPT based islanding detection method is verified by simulating the system in MATLAB/SIMULINK environment. The simulated results demonstrate the better performance of WPT over WT technique and proved as an accurate, fast and reliable detection technique.     

小波变换在电力系统谐波检测方面的应用

针对傅里叶变换的谐波检测方法无法同时实现时-频变域分析这一缺点,提出了小波变换这一新方法对谐波进行分析。通过小波变换对电力系统中的谐波电流进行分解,得到信号的基波分量和高次谐波分量。针对电力系统中的突变信号,提出了基于小波变换的模极大值的奇异性检测方法,通过小波变换模的极值点在多尺度上的综合表现,来表示信号的突变特征,并通过仿真实例验证该算法的有效性。     

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。