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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
根据电能质量扰动信号的非平稳性,通过对小波变换原理的分析,从小波变换能够突出信号局部特征的特性出发,探讨了多尺度小波变换模极大值与信号突变点之间的关系,分析了利用小波变换对电网电压暂降及周期脉冲等典型电能质量扰动进行检测与定位的方法。为验证方法的有效性,以电压暂降扰动和周期脉冲扰动检测为例进行了相应的仿真研究,结果证实了利用小波变换能更精确地检测和定位电能质量扰动。  相似文献   

2.
综述了基于变换的方法在电能质量扰动分析中的应用,分别对基于小波变换、短时傅里叶变换、S变换的分析方法在电能质量扰动检测与扰动类型识别中的应用加以讨论。文中分析了在应用这些方法时涉及到的关键问题以及目前的解决情况,指出了现有一些文献中取得的好的成果及存在的一些问题,并就值得进一步研究的问题以及今后的主要研究方向进行了展望。  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
基于小波变换和模糊逻辑的暂态电能质量扰动分类   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对暂态电能质量扰动现象的内在特征,提出了小波变换和模糊逻辑相结合的暂态电能质量扰动分类方法。该方法使用小波变换提取扰动的时间特征,将扰动持续时间、扰动幅度、扰动频率、电压变化率绝对值作为暂态电能质量扰动的特征向量,输入到4输入2输出的模糊逻辑推理系统,自动判别暂态电能质量的扰动类型及扰动强度。在Matlab平台上使用该方法对应用电磁暂态仿真工具EMTDC仿真得到的暂态电能质量扰动波形进行分析,效果良好,验证了该方法的有效性。  相似文献   

5.
采用小波变换检测和定位电能质量扰动   总被引:6,自引:1,他引:6       下载免费PDF全文
从小波变换能够突出信号局部特征的特性出发,探讨了多尺度小波变换模极大值与信号突变点之间的关系,分析了对电网电压跌落及周期脉冲等典型电能质量扰动进行检测与定位的方法。为验证方法的有效性,进行了相应的仿真研究。结果证实了小波变换能更精确地检测和定位电能质量扰动。  相似文献   

6.
针对配电网暂态电能质量扰动类型众多和噪声环境复杂等因素造成的暂态电能质量扰动精准辨识难度大等问题,论文深入研究了一种基于多变换和谱峭度的智能配电网暂态电能质量精准检测与辨识方法.该方法先通过小波变换消除信号中的噪声,然后对消噪后的信号进行小波变换检测出暂态电能质量扰动的幅值和时刻,并利用谱峭度对信号的冲击成分敏感及抗噪能力强等特性,通过对消噪后的信号短时傅里叶变换的谱峭度计算辨识出暂态脉冲、暂态振荡和短时电压变动,通过对短时电压变动扰动进行希尔伯特-黄变换检测出短时电压变动中的电压暂降、电压中断和电压暂升的瞬时频率和瞬时幅值,进而辨识出电压暂降、电压中断和电压暂升.该方法避免了HHT对暂态脉冲、暂态振荡的无用检测,具有计算过程简单、检测精确度高、辨识精确性高、通用性强等诸多优势.  相似文献   

7.
从小波变换能够突出信号局部特征的特性出发,探讨了多尺度小波变换模极大值与信号突变点之间的关系,分析了对电网电压跌落及周期脉冲等典型电能质量扰动进行检测与定位的方法.为验证方法的有效性,进行了相应的仿真研究.结果证实了小波变换能更精确地检测和定位电能质量扰动.  相似文献   

8.
电能质量扰动小波变换检测与识别方法的发展   总被引:3,自引:3,他引:3  
电能质量扰动问题近年来已经成为众多领域关注的焦点,国内外学者提出了一系列对电能质量扰动进行分析的方法。介绍几种常用的电能质量扰动检测和识别方法,重点分析了基于小波变换以及小波变换与其他方法如时域分析法、d-q变换、人工神经网络等相结合的电能质量扰动识别方法,比较了各种方法的特点,指出了该领域研究发展的前景。  相似文献   

9.
结合国内外采用S变换应用于电能质量扰动分析的现状,对基于S变换的电能质量扰动检测、识别以及其他方面的应用进行了分类和总结。分析了S变换结合各种人工智能与数学工具在进行电能质量扰动分析时的优势和不足,介绍了近年来利用广义S变换、改进S变换和双曲S变换等其他形式S变换在电能质量扰动分析中的应用情况。最后对S变换应用于电能质量扰动分析的发展趋势以及值得进一步研究的问题进行了展望。  相似文献   

10.
罗卫华  孙云莲 《电网技术》2006,30(15):81-84
介绍了目前的电能监测设备,讨论了电能质量监测与分析方法,分析了傅里叶变换、短时傅里叶变换、Wigner谱分析和小波变换的不足之处,提出可以将独立分量分析法(independentcomponentanalysis,ICA)应用于电能质量的监测与分析中。基于ICA的原理通过2个实验模拟了电网中出现电压跌落、电压上升、欠电压、电压波动、瞬时脉冲等电能质量扰动的情况,对含强噪音与干扰的电网电压进行了监测和分析,并用仿真试验验证了将ICA应用于电能质量监测与分析的正确性和有效性。  相似文献   

11.
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。  相似文献   

12.
根据S变换和希尔伯特-黄变换的时频分析特点,提出一种电能质量复合扰动的分类识别方法。通过 S变换提取出扰动信号的基频和高频特征,并结合希尔伯特-黄变换提取出扰动前后信号的瞬时振幅。通过分析各扰动信号的特点,定义了相应的特征函数作为分类识别的判据,从而实现对电能质量复合扰动的正确分类,并准确定位出暂态扰动的起始、终止时刻。实验结果表明,通过 S 变换和希尔伯特-黄变换的融合,可准确地检测出电能质量扰动信号所属类别和扰动特性,以及扰动信号的起始、终止时刻。  相似文献   

13.
针对暂态电能质量的检测分析,分别在强弱两种噪声背景下运用S变换的不同方法对暂态多扰动信号进行定位检测.对于暂态多扰动的分类辨识,运用了基于S变换和分类树相结合的暂态电能质量多扰动分类辨识方法,首先运用S变换对暂态多扰动信号进行时频分析,然后提取扰动信号的特征量,最后生成用于对暂态多扰动信号进行分类的决策树分类辨识方法,...  相似文献   

14.
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  相似文献   

15.
Accurate classification of power quality disturbance is the premise and basis for improving and governing power quality. A method for power quality disturbance classification based on time-frequency domain multi-feature and decision tree is presented. Wavelet transform and S-transform are used to extract the feature quantity of each power quality disturbance signal, and a decision tree with classification rules is then constructed for classification and recognition based on the extracted feature quantity. The classification rules and decision tree classifier are established by combining the energy spectrum feature quantity extracted by wavelet transform and other seven time-frequency domain feature quantities extracted by S-transform. Simulation results show that the proposed method can effectively identify six types of common single disturbance signals and two mixed disturbance signals, with fast classification speed and adequate noise resistance. Its classification accuracy is also higher than those of support vector machine (SVM) and k-nearest neighbor (KNN) algorithms. Compared with the method that only uses S-transform, the proposed feature extraction method has more abundant features and higher classification accuracy for power quality disturbance.  相似文献   

16.
针对目前电网电能质量扰动识别与分类中采用的SVM分类器参数难以选择的问题,提出了一种基于粒子群(PSO)优化SVM的电能质量扰动识别新方法。利用MATLAB软件对实际电网中常见的5种扰动信号进行建模,将检测到的电压信号经复小波变换后作为PSO-SVM的输入样本进行训练和测试。仿真结果表明,该方法能够快速、可靠地对电能质量扰动进行识别与分类,对电网的电能质量监测具有较高的应用价值。  相似文献   

17.
基于S变换的电能质量扰动支持向量机分类识别   总被引:64,自引:7,他引:64  
采用s变换和支持向量机进行电能质量扰动的分类识别。作为连续小波变换和短时傅立叶变换的发展,S变换引入了宽度与频率成反向变化的高斯窗,具有与频率相关的分辨率。由于S变换具有良好的时频特性,因而非常适合于进行电能质量扰动信号特征提取。首先通过S变换进行扰动信号特征提取,然后构造支持向量机分类树进行扰动分类。算例表明该方案具有分类准确率高,对噪声不敏感,训练样本少等优点,是电能质量扰动识别的有效方法。  相似文献   

18.
王丽霞 《电气开关》2012,50(3):61-64
电能质量扰动参数是定义和分类电能质量扰动,评估电能质量水平的重要依据.提出了一种基于数学形态学和瞬时无功功率分解的电能质量扰动参数估计方法,该方法将电能质量扰动分为不同的类型,通过dq变换,广义形态滤波和高帽变换结合的方法对基波幅值变化类扰动进行分析,对分析结果进行参量计算用以估计电能质量扰动参数.仿真结果验证该方法是行之有效的.  相似文献   

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