基于小波变换的暂态电能质量扰动检测与定位研究

本文深入探讨了暂态电能质量扰动检测与定位的小波变换方法。首先,分析了小波变换的基本原理及其快速计算的多分辨率方法,然后研究了小波变换极值与信号突变、噪声的相关性,在此基础上,详细阐述了应用小波变换进行暂态电能质量扰动检测与定位的原理过程,最后,运用Matlab软件进行了计算机仿真,给出了各种态电能质量扰动检测与定位检测与定位的仿真结果。理论分析和仿真结果显示应用小波变化对暂态电能质量扰动进行检测和定位,具有精确、实时、易实现等优点,是一种较理想的暂态电能质量扰动检测与定位方法。     

基于db4小波的配电网暂态电能质量扰动的检测与定位

针对暂态电能扰动持续时间短、变化速率快的特点,给出一种基于小波变换的暂态电能扰动检测方法。该方法使用db4小波对暂态电能信号进行采样、多尺度分解进而判断信号突变点,能精确地对配电网中常见的暂态电能扰动问题检测与定位,并与其它阶数db小波变换结果进行了比较。仿真结果表明,该方法能够快速、准确地对暂态电能扰动信号检测与定位,精度较高,满足实际工程需求。     

基于小波变换与希尔伯特-黄变换的微电网暂态电能质量扰动检测及辨识研究

由于可再生能源接入微电网会给其带来很多电能质量问题,因而对微电网的电能质量信号进行检测及辨识十分必要。但在对电能质量信号进行采集与检测的过程中极易受到噪声的干扰,有效地降低信号中的噪声且完整地保留下反映信号突变特征的奇异点是检测其电能质量扰动的基础。而传统检测方法基本只适用于稳态电能质量扰动且抗噪性较低。为提高在噪声条件下检测的准确性,本文提出了一种基于小波变换和希尔伯特-黄变换的微电网暂态电能质量扰动检测及辨识的方法。该方法使用小波阈值去噪方法消除信号噪声,并利用小波变换和希尔伯特-黄变换对微电网暂态电能质量扰动进行辨识及检测,同时进行了计算机仿真验证,仿真结果表明:该方法去噪效果明显、辨识效果显著、检测精度高、实用性强。     

一种广义S变换及模糊SOM网络的电能质量多扰动检测和识别方法

针对暂态电能质量电压多扰动信号的检测与分类问题,提出一种基于广义S变换及模糊SOM神经网络的暂态电能质量检测和识别方法。针对常见的电压多扰动信号,特别是两种扰动叠加的情况,采用广义S变换对扰动信号的时频特征进行提取,并取变换后的时间幅值平方和均值和特征频点作为神经网络的输入样本,采用模糊SOM神经网络进行训练,再用新的多扰动数据进行网络检验。仿真与实验结果表明,广义S变换能有效提高电能质量多扰动特征检测,模糊SOM神经网络能精确对其进行分类,该方法能够较好的解决电压多扰动叠加情况的定性和定量分类问题。     

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。     

基于小波变换与傅里叶变换相结合的电能质量监测方法

介绍了至今为止国家标准中规定的各项电能质量指标的计算方法,提出了一种将小波变换与短时傅里叶变换相结合的方法对电能质量的暂态和稳态问题监测的方法,其中小波变换选用Mallat算法,短时傅里叶变换窗函数选用Hanning窗。利用小波变换Mallat算法对暂态电能质量问题进行实时监测,并且区分稳态扰动与暂态扰动,再对各频段进行短时傅里叶变换去分析,从而能够很好的对时域和频域进行分析。MATLAB的仿真结果验证了该方法的准确性和有效性     

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。     

基于二进小波变换的电能质量扰动检测

电能质量扰动起止时刻和持续时间是描述扰动的重要属性,为了对电能质量进行分析与评估,需要对其进行检测。小波变换的局部模极大值对应信号的突变点,可以用来检测电能质量扰动。连续小波变换的计算量大,存在较大冗余,而多分辨率分析的方法由于进行了二抽取,难以直接根据变换结果进行检测,需要重构信号,因此,采用了二进小波变换对电能质量扰动进行检测。使用电磁暂态分析程序ATP仿真软件对电能质量扰动信号进行了仿真,用样条小波进行二进小波变换,检测结果表明在分解尺度一上可以实现较为准确的检测。     

暂态电能质量扰动的小波谱峭度法检测与辩识研究

针对暂态电能质量扰动和噪声的复杂性,探讨了基于小波谱峭度理论的暂态电能质量扰动检测与辨识方法。在分析了小波谱峭度理论基本原理的基础上,重点阐述了运用Morlet小波谱峭度方法检测暂态电能质量扰动的实现过程。首先,使用Morlet小波将主动配电网中的暂态扰动信号进行小波去噪与变换;然后,利用分解后得到的一系列小波系数计算其谱峭度最大值及峭度谱;其次,通过均方根值算法计算出其有效值相对值,完成对扰动信号的检测与辨识;最后,借助于计算机仿真验证所述方法的可行性和准确性。理论分析和仿真结果证明:该方法检测速度快、检测结果辨识度高、通用性强;辨识准确度度满足工程应用,实用性强。     

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。     

暂态电能质量的在线检测与识别系统

设计了一套以虚拟仪器为平台的暂态电能质最在线检测与识别系统,提出了一种以移动离散小波变换为核心,结合有效值算法和模糊逻辑的设计方案,实现了目前常见6种暂态扰动信号的在线检测和识别,并通过扰动发生和结束时刻、扰动持续时间、扰动强度和扰动类型5项指标来对各种暂态电能质量信号进行描述,最后通过实验验证了所设计系统良好的实时性...     

基于小波变换和改进Prony方法的电能质量扰动分析

传统的电能质量分析方法通常只针对某一类特定的电能质量扰动问题进行分析,为了实现对常见电能扰动信号进行有效的区分与辨识,提出小波分析与Prony方法相结合的分析算法。首先引入小波多分辨分析(multi-resolution analysis),选取合适的小波函数对扰动信号进行分解,判断分解信号是否存在模极大值点,从而区分出稳态与暂态电能质量扰动问题。对于暂态扰动问题,优化了Mallat重构层数,提取出暂态扰动波形,以实现对扰动类型的判断。对于稳态扰动问题,改进Prony方法对于系统阶数估计的过程,提高了参数辨识精度。最后对混合扰动信号进行分析,并使用Matlab进行了仿真和实验验证。仿真和实验结果表明,该算法能准确地识别出各种类型的电能质量扰动信号。     

基于混合模糊Petri网的电力系统故障暂态识别方法

提出一种基于混合模糊Petri网(hybrid fuzzy Petrinets,HFPN)的电力系统故障暂态信号识别新方法。该方法将小波变换特征提取、模糊逻辑和模糊Petri网相结合构成混合模糊Petri网,有效解决了单一的模糊Petri网无法识别故障暂态信号的缺陷,也改善了原有识别方法推理过程不容易被人理解的不足。对故障发生后1/4个周期内的三相电流和零序电流,应用小波变换提取小波能量,再经过模糊推理系统得到模糊值作为特征量,最后应用模糊Petri网进行识别。大量PSCAD/EMTDC仿真试验结果表明:该故障识别方法能快速准确地识别各类故障暂态信号,识别速度快,并且以概率的形式给出发生各种故障的可能性;基于HFPN的图形化表示方法清晰直观,不受故障时刻、过渡电阻、故障位置等因素的影响,对噪声信号和不同线路都具有较好的适应性。     

基于小波变换和Prony算法的振荡瞬变和电压波动检测

近年来,电能质量扰动信号的检测已成为国内外研究的一个热点。就振荡瞬变与电压波动这两种电能质量现象提出了新的检测方法。对于振荡瞬变现象,现有的方法往往只能实现扰动定位检测,难以提供振荡频率、幅值、持续时间等必要特性参数。提出了基于小波变换和Prony算法的检测方法,利用小波奇异性检测特性实现扰动定位检测,同时还利用Prony算法直接求取其特征参数。对于电压波动,IEC推荐的闪变仪不适合分析时变的或含多种调制频率的波动信号,并且只能提供基于统计评价的闪变值。提出的基于小波变换的检测方法,利用小波奇异性检测特性检测出波动的起止时刻：利用小渡多分辨分析理论测量出波动分量含有的各调制频率及对应幅值,最后计算出闪变值。基于Matlab和Simulink／PSB软件的仿真结果都表明了提出的两种检测方法的有效性。     

风电并网暂态电能质量扰动的检测与识别

风能的随机性、间歇性和波动性等特性使得电力系统的电能质量在风电并网运行时受到了十分复杂的影响,因此针对风电并网运行中的暂态电能质量问题,文中提出了一种基于db4小波变换和有效值法的新方法对暂态电能质量扰动进行检测与识别,并通过详尽的理论分析和Matlab仿真对该方法进行了验证。研究结果表明该方法能有效地完成对暂态电能质量扰动的检测与识别,为检测与识别电力系统在风电并网运行时的暂态电能质量扰动提供了一种切实可行的新方法。     

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.