基于多尺度形态学和Kalman滤波的基波分量提取

针对Kalman滤波在提取基波分量时存在暂态噪声抑制能力差和噪声统计特性不精确的缺点,提出了一种新的基波分量提取算法。采用改进的数学形态滤波器对采集信号进行多尺度分析得到平滑信号和细节信号,改进的滤波器使用不同形状的结构元素,有效地提高噪声抑制能力。利用平滑信号更新Kalman滤波器的观测值,减少故障信号暂态噪声的干扰,提高了滤波算法的收敛速度;利用细节信号实时在线计算测量噪声的方差,提高了滤波算法的收敛精度。在Matlab/Simulink环境下搭建仿真模型对算法进行验证与测试,仿真结果证实了算法的可行性和有效性。     

微机保护算法分析

本文介绍了微机保护中常用的三种算法，分析了它们的原理和特点，指出了每一种算法的适用范围。     

基于小波多尺度变换的电力电缆局部放电去噪方法研究

由于强烈的白噪声、周期性窄带信号以及随机脉冲信号等外部干扰因素,电力电缆局部放电在线监测技术中的局部放电信号提取工作一直是一个重点研究课题。本文对小波多尺度变换进行了深入研究,分析了电力电缆局部放电信号及其干扰在小波多尺度变换后的不同特性。去噪结果表明该方法适用于抑制电力电缆局部放电在线监测中的噪声干扰。     

基于小波变换的超高速行波保护和故障定位算法

提出了利用故障后产生的电流行波实现输电线路超高速保护和高精度故障定位的算法。借助于小波分析工具,将电流行波信号进行小波变换,通过分析线路两端电流行波初始波头模极大值的极性来判别区、内外故障;同时利用模极大值对应的时间差来实现故障距离的测定。论文详细分析了影响行波保护和故障定位的各种因素,提出了相应的应对措施。大量的PSCAD/EMTDC仿真结果表明,算法能够实现线路超高速保护和高精度故障定位双重功能。     

基于小波变换的超高速行波保护和故障定位算法

提出了利用故障后产生的电流行波实现输电线路超高速保护和高精度故障定位的算法。借助于小波分析工具,将电流行波信号进行小波变换,通过分析线路两端电流行波初始波头模极大值的极性来判别区、内外故障;同时利用模极大值对应的时间差来实现故障距离的测定。论文详细分析了影响行波保护和故障定位的各种因素,提出了相应的应对措施。大量的PSCAD/EMTDC仿真结果表明,算法能够实现线路超高速保护和高精度故障定位双重功能。     

用于计算机实时控制和保护的一种综合滤波算法

提出了一种综合滤波算法设计原理，用这种设计原理，可以滤波用户任选的谐波分量，得到无数具有相应滤波功能的算法，得出待求物理量的实部、虚部或幅值，相位角，而且数字滤波器是该算法设计的中间结果。此外，国内外一些著名算法，如傅里叶分析法，沃尔希函数法，有限脉冲响应法等都可由该算法推出。     

基于小波变换的行波差动保护

行波差动保护在原理上具有灵敏可靠及良好的选择性等优点,而且不受分布电容电流、母线结构、过渡电阻、电流互感器饱和等因素的影响.但传统的行波差动保护要求实时传送所有高速采样数据,目前的通信手段难以胜任;若降低采样频率,则保护的灵敏度和可靠性将会降低.文中在对行波的小波分析的基础上,提出了基于小波变换的行波差动保护原理和算法.新的保护仅利用行波故障信息中的关键信息--行波波头信息,显著减少了数据通信量,使之能够适应现有的通信手段,同时提高了保护的灵敏度和可靠性.分析和仿真表明该保护动作快速、灵敏、可靠,可作为超(特)高压输电线路主保护.     

微机距离保护的阻抗算法和特性分析

分析了常用微机距离保护所采用的阻抗算法原理和动作特性,以实现距离保护可靠切除区内相间故障和单相接地故障,而区外故障不误动的功能。     

基于小波变换的微机保护数字滤波器

根据小波理论的原理,具体地推导了快速小波变换的算法和小波包矩阵合成的算法,得到了基于小波原理的数字滤波器,这种滤波器对系统的高频分量和衰减的直流分量都有很好的滤除效果．     

一种用于微机继电保护的实用滤波算法

选取2个与数据窗长有关的三角函数作为滤波函数构成一对正交的滤波器,提出一种实用的滤波算法,利用1／4周期数据窗计算出相量,通过合并计算后得到1／4周期整数倍数据窗长的相量计算结果,从而实现了保护的快速性,特别是用于线路光纤纵差保护时,会减轻保护通道的负担。通过对算例的仿真计算表明,所提出的实用滤波算法具有较好的计算精度及快速性,具有很好的实际工程应用性。     

基于小波分析和智能补偿的三相电力混合滤波算法

在分析传统电力滤波方法的基础上,针对检测电网侧谐波分量和负荷侧谐波分量的复合滤波控制方法无法抑制电网参数对滤波和无功补偿影响的不足,引入智能补偿因子。提出基于小波分析和智能补偿的三相电力混合滤波算法。利用小波算法检测电网电流和载荷电流谐波分量,该结果作为样本利用遗传神经网络进行训练,预测当前电网参数对滤波效果的影响程度,计算智能补偿因子,对混合滤波控制进行补偿。实验结果说明,基于小波分析和智能算法对混合滤波控制进行补偿,是提高其动态性和降低谐波量的有效途径。     

基于多相结构小波滤波器组的高效测量算法研究

介绍了小波子带功率信号分解方法的原理与算法,提出了多相结构小波电参量测量方法,分析推导了双通道IIR正交多相小波滤波器组的结构,得到一种新型电参量信号的高效测量算法,解决了传统测量算法(FFT)、普通小波测量算法(FIR、IIR直接Ⅰ型)计算量大,时间复杂度高的问题。实验结果表明:采用文章高效测量算法,测量电流有效值、电压有效值、有功功率和无功功率,算法所需的时间小于FFT测量算法和普通小波测量算法的四分之一,测量算法的准确度优于1×10~(-4),表明多相结构小波电参量高效测量算法计算时间短、测量准确度高。     

小波变换与形态学运算相结合的脉搏波检测算法

提出了1种基于小波变换模极大值与形态学运算相结合的脉搏波检测算法.该算法采用Symlet小波的Mallat算法对脉搏信号作多分辨率分解,利用数学形态学运算突出信号的峰谷点特征,将小波变换模极大值检测原理与形态学峰谷检测算法相结合,实现了对脉搏波的准确检测和精确定位.     

天牛须搜索算法实现小波滤波器直接频域逼近

针对频域法构造小波滤波器方法较少、稳定性无法保证、逼近精度不高等问题,基于天牛须搜索算法提出了一种小波滤波器直接频域逼近方法.首先根据小波滤波器电路的基本要求设计逼近有理式,然后加入电路实现所需的稳定性、正实性和初值为零的约束条件,建立小波滤波器逼近的频域优化模型.再以高斯小波和Marr小波为例,使用天牛须搜索算法求解...     

基于改进卡尔曼滤波算法的短期负荷预测

对于电网的安全运行,短期的负荷预测是必不可少的。电力系统的负荷通常是随着时间呈现出一定范围的非线性波动,这里根据电力系统中负荷特性的变化规律,提出了一种通过引入修正因子改进卡尔曼滤波算法的方法,实现了电力短期负荷预测。通过对成都地区的负荷进行短期预测,说明这种方法较传统的卡尔曼滤波具有更高的预测精度,同时与其他的新型智能算法相比,具有收敛速度快、耗时短等优点。通过MATLAB仿真,说明这种改进后的算法对实现短期负荷预测提供了一条新的途径。     

基于自适应卡尔曼滤波残差分析的雷击故障定位

雷击是引起电力传输和配电系统中瞬态、故障和停电的重要原因。为提高在含噪环境下雷击故障点检测的准确性与可靠性,提出了一种基于最大似然(KF-ML)卡尔曼滤波残差分析的雷击故障定位方法。首先通过比较短路故障电流与雷击故障电流之间的瞬态特性差异来区分出短路故障和雷击故障。当行波波头到达时,估计的滤波残差呈现出尖锐的奇异性。通过比较初始行波到达两端的时间,确定雷击侧和故障侧,进一步根据双端测距法可以计算出雷击点距离。同时通过初始雷击行波到达故障侧的时间和来自故障点的反射波时间来获得故障点距离。通过模拟雷电流的仿真分析表明了该方法能有效检测到行波波头,并将其应用在不同条件下的雷击定位和故障定位测试中,且灵敏度高。     

小波变换构成母线新型保护

提出了一种基于小波变换的新型母线保护。利用小波变换提取母线内、外部故障时的暂态特征．通过比较母线各回路暂态电压、电流小波变换输出波形的相似性实现母线内、外部故障的准确、快速识别。通过EMTP的大量仿真计算，验证了所提保护原理的正确性和有效性。     

利用小波分析实现EHV输电线路暂态保护初探

介绍了连续小波变换定义、基于多分辨分析的Mallat快速小波分解算法 ,研究了小波在电力系统应用中的几个关键问题。基于输电线路故障暂态电流的特点和暂态保护基本原理 ,建立了基于小波变换的暂态保护启动判据和跳闸判据。仿真分析了一实际电网EHV输电线路在不同故障点及不同故障时刻该暂态保护方案的可行性。     

基于自适应卡尔曼滤波残差分析的谐波检测

针对卡尔曼滤波在电力系统谐波检测精度不高的问题,提出了基于最大似然卡尔曼滤波残差分析的谐波检测方法。最大似然卡尔曼滤波通过使用最大似然自适应地优化误差协方差矩阵和初始条件参数,实现对谐波扰动幅值的预估与校正,克服了传统卡尔曼滤波精度不高和易发散的问题。同时,利用估计残差的奇异性可检测谐波干扰的起止点。仿真结果表明,该方法能准确检测出动静态谐波信号的幅值,其估计残差可以快速准确地识别出谐波干扰出现的起止时刻。     

基于卡尔曼滤波的高精度弹道滤波算法研究

在弹道轨迹估计中,卡尔曼滤波算法是一种普遍使用的算法,常规卡尔曼滤波算法适用于线性离散系统.对于非线性离散系统模型,为了提高滤波的精度,减小系统模型误差以及未知的量测噪声和过程噪声统计特性对滤波精度的影响,提出了一种带有噪声统计估计器的拟线性最优平滑滤波算法.将该算法应用到弹道系统模型中,对弹道轨迹进行滤波估计.通过计算机建模仿真改进的算法和传统的拟线性最优平滑滤波算法,得到的实验结果表明,改进后的算法可以减小由于系统模型不精确带来的误差,很大程度上提高了弹道轨迹滤波估计的精度.