电能质量监测的数据采集系统

电能质量监测技术是目前电力系统领域的研究热点,电能质量监测的难点是对突变的、暂态的、非平稳电能质量扰动的检测。文章介绍了一种以数字信号处理器TMS320VC5402为核心的数据采集分析系统,通过在该平台的DSP上运行扰动分析算法,提取电网节点的扰动情况并记录特征信息。文章主要叙述了数据采集分析系统的硬件设计,该方案具有采样率高、实时性好和良好性价比的优点。     

基于小波变换和FFT的电能质量扰动分类

根据电能质量扰动的特点,提出了小波变换（WT）和FFT相结合的电能质量扰动分类方法。该方法的主要思想是：利用小波变换对突变点敏感的特性,用其进行突变点检测和定位,以有无模极大值来区分暂态和稳态扰动;利用FFT频域分析的优势,对其进行频谱分析,以扰动信号频谱的不同特点,对暂态和稳态扰动信号分别进行进一步分类;采取检测突变点间电压有效值的方法,对短时电压扰动信号进行进一步的分类。仿真分析表明该方法对于简单和复杂电能质量扰动信号均具有准确的分类能力。     

基于微分熵与RQA的电能质量扰动分析

基于非线性混沌和相空间重构理论,将电能质量扰动信号序列重构到高维相空间,进行递归图(RP)分析。采用微分熵法对电能质量信号进行相空间重构,避免分别求取嵌入维数和延迟时间的不一致性;引入递归定量分析(RQA)进行扰动的定量分析,克服传统特征提取方法对过程平稳的严格要求。利用能够表征信号发散程度的RQA参数-确定率(DET)和分层率(LAM)组成电能扰动信号识别的特征向量,根据不同电能质量扰动信号各自的分布情况,来区分不同的电能质量扰动信号。通过对6种电能质量扰动信号进行实验分析,结果表明:该方法不仅能够很直观地识别电能质量扰动信号,还能利用RQA的特征量对信号进行具体的定量分析,为电能质量扰动分析提供了高效、直观的方法。     

可扩展的在线电能质量监测系统

为了实时监测不同规模大小的电力系统上的电能质量,设计了一种可扩展的在线电能质量监测系统.该系统基于模块化的设计思想,将传统的电能监测系统划分为电流检测模块、电压检测模块和主控制模块,实际应用中可以根据所要监测的电力系统的规模大小灵活配置多个电流电压检测模块来同时监测不同通道上电能质量情况,并能够通过与远程主机实现通信,实现历史数据维护和数据分析,很好地满足了现代电能监测系统网络化,实时性和灵活性的要求.     

有源电力滤波器的故障诊断与监测系统设计

针对有源电力滤波器(APF)主电路中的IGBT及其驱动器容易引发开路故障,以及如何利用虚拟仪器技术取代传统的电能质量分析装置对APF进行实时监测等问题,通过对APF中IGBT的开路故障进行分析,设计了其相应的故障诊断硬件电路,同时设计了监控系统中的电网电流信号、APF运行温度采样信号的硬件电路,并分析说明了电路工作原理。设计了一种基于Lab VIEW软件的实时监测系统,通过将采样数据发送到该监测系统,实现了利用上位机对APF运行的实时监测功能。最后进行了对电网电压、谐波电流等信号的实时采样,以及对IGBT开路故障的模拟测试。实验及研究结果表明,该系统能够实现对APF的运行状态进行实时监测,同时能够实现IGBT及其驱动器的故障诊断功能,系统故障诊断精确性高、响应迅速。     

基于混沌关联积分的暂态电能质量扰动分类

关联积分曲线基于时间序列重构,能够更全面反映时间序列扰动变化,并且作为扰动识别的特征量,可以避开关联维无标度区间确定这一问题。根据暂态电能质量信号在不同扰动下其关联积分曲线所呈现出的特有形态特征,将关联积分曲线作为扰动识别的特征量。不同扰动信号的关联积分曲线区别较大,直观明了。该方法操作简单方便,可以省去烦琐的数值分析,且具有较高的精确度和实用性。对几种典型的暂态扰动信号进行识别和分类,仿真结果证明了其有效性和优越性。     

基于嵌入式Linux和DSP的在线电能质量监测系统

为了对电网电能质量进行精确的实时监测和分析,讨论了一个在线电能质量监测系统的设计方案,该系统采用了ARM和DSP的双处理器设计,以运行嵌入式Linux系统的AT91SAM9261为主控单元,TMS320VC5510为核心电能质量算法处理单元,实现了对电网电能质量的在线实时监测,并能够通过与远程主机通信对电网电能质量进行远程监控和历史数据分析。     

一种改进的暂态电能质量扰动检测方法研究

针对希尔伯特-黄变换算法(HHT)在检测电能质量扰动时端部存在失真及瞬时幅值分量不稳定等问题,提出了一种基于局部均值分解法(LMD)和Teager能量算子的暂态电能质量扰动检测算法,采用LMD算法分解扰动信号,提取所需能量信号,然后利用Teager能量算子法对该能量信号进行检测。最后,以不同的扰动信号为研究对象进行了试验,验证了改进算法的有效性。     

基于小波包改进阈值方法的电能质量信号消噪

为了改善暂态电能质量扰动信号的消噪效果,提出了一种小波包改进阈值的消噪方法。在分析了软阈值消噪方法和硬阈值消噪方法的基础上,对阈值量化函数进行了改进,并通过小波包变换对消噪效果进行了强化。改进后的新阈值消噪法能有效克服＂硬阈值法不连续、软阈值法有偏差＂的缺点。对暂态电能质量扰动信号消噪处理的仿真结果表明,该新方法在消噪的同时能够减少信息的损失,在不同信噪比下都能有效地去除白噪声,其消噪效果优于软阈值函数消噪法。     

基于S变换与PNN的电能质量多扰动检测

针对电能质量检测与分类需求,提出了一种基于S变换与概率神经网络的电能质量扰动检测和分类方法,应用S变换对电能质量扰动样本信号进行时频分析,提取信号的特征量,利用获得的特征量训练概率神经网络,并进行分类.仿真实验证明基于S变换与概率神经网络融合的电能质量多扰动分类方法训练速度快、分类准确度高,在训练样本数少、噪声影响大和多扰动信号并存时分类识别效果好.在此基础上研制了基于虚拟仪器的电能质量扰动检测系统,给出了系统构成与工作流程,现场试验验证了系统的准确性.     

基于线性预测机制的电能质量扰动检测装置

以DSP芯片TMS320VC5510为硬件开发平台,利用线性预测原理对电能质量扰动信号进行监测.文中重点阐述了监测装置的硬件整体实现方案及软件设计流程.仿真结果说明线性预测原理能够很好的监测扰动信号,该装置有很好的实用价值和应用前景.     

基于S变换和人工神经网络的电能质量扰动识别

本文提出了一种基于S变换和人工神经网络的电能质量扰动识别方法.首先通过S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,实现了各种扰动的有效检测,然后对该检测输出信号进行特征提取,得到包含扰动时频特性的训练和测试样本集,并运用人工神经网络进行扰动训练识别,最终实现电能质量扰动信号的自动分类.测试结果表明,该方法能有效识别参数大范围内随机变化的各种电能质量扰动.     

基于USB的便携式电能质量数据采集分析系统

针对电能质量分析问题,设计了基于单片机和USB的电能质量检测装置,完成对电网信号数据的实时采集和处理。介绍了系统的总体结构以及数据处理的方法。采用便携式笔记本电脑通过USB接口联接系统,对系统进行数据分析、人机界面及系统控制。为提高计算的准确性,采用基于加窗插值的FFT算法分析电力系统谐波,并对算法的实现进行了详细的描述。最后,使用智能功率测控仪对系统进行了测试,实验表明该系统的准确性和稳定性。     

电能质量监管系统网络化拓扑结构的设计

研究一种有着网络化、信息化、社会化和智能化的电能质量监测与管理分析系统。此系统集成了监测、通信、管理和控制等功能,可有效进行电能质量的实时监测、上位机与下位机的通信以及对多谐波源的谐波责任监管等。首先在分析国内外文献基础上,通过有效合理的电能质量监测终端优化布局,建立了一种基于无线网络的网络化电能质量监测拓扑,该拓扑结构能够及时有效地进行电能质量监测信息与智能决策的对接,从而实现电力用户和管理部门之间的信息共享。     

采用最优多分辨率快速S变换的电能质量分析

为兼顾电能质量信号分析的类型识别与参数估计需要,设计一种最优化多分辨率快速S变换(OMFST),用于电能质量信号识别与参数估计。首先,分析不同时-频分辨率下时间-幅值曲线与频率-幅值曲线中,扰动起、止处峭度与扰动参数估计误差间的关系;之后,根据离差最大化法,确定不同频率范围内最优窗宽调整因子,并通过3次样条插值法进行拟合,自适应调整不同扰动信号识别和参数估计所需最优窗宽;然后,针对扰动信号基频与扰动所在的中、高频频域范围进行OMFST处理;最后,从原始信号、原始信号傅里叶谱和OMFST变换结果中提取5条特征,构建基于模糊决策树的扰动分类器,识别13种电能质量信号,并估计电能质量信号参数。仿真实验和实测数据分析表明,新方法能够满足电能质量复合扰动参数估计需要,参数估计误差低于广义S变换等方法,同时保留了良好的分类能力。     

基于Win CE系统的电能质量在线监测的研究

分析传统电能质量监控装置的局限性,介绍电能质量监测系统运行于Win CE实时操作系统下,采用DSP、ARM、CAN总线和工控机的硬件设计方案,该方案较好地满足了用户对电力系统实时性、稳定性及在复杂条件下工作的要求。     

电力系统电能质量监测系统的实现

本文论述电力系统电能质量监测的必要性,综述了电力系统电能质量指标,给出了功率和电能质量的常用算法.设计了基于32位DSP(TMS320VC33)+ARM9+FPGA的电能质量实时监测系统,给出了电压跌落实测波形.最后在实际应用中验证了算法的可行性和装置的可靠性.     

基于LabVIEW的微网电能质量监测评估系统

针对现阶段微网电能质量实时监测和综合评估系统软件缺失的问题,对微网电能质量合理的综合评估方法进行了研究,探讨了一种基于LabVIEW编程平台的电能质量监测评估系统的设计方案.首先,提出了一种基于改进的层次分析法（AHP）和灰色理论相结合的微网电能质量综合评估方法.然后,利用LabVIEW和Matlab Script语言混合编程优势,通过LabVIEW平台开发了一套可实现微网电能质量实时监测、合理评估和综合管理的智能系统,并利用学校的微网模型对该系统进行了测试.研究结果表明,该系统能实时监测微网各项电能质量指标,具有报警录波功能,同时可对微网的综合电能质量作出合理的评估,可生成报表以汇总微网各单项电能质量指标和综合电能质量评价结果,具有良好的工程化应用前景.     

一种用于电网系统的多组合实时监测装置的设计

设计了一种用于电网系统的多组合实时监测装置,能够实现对电力系统中的设备进行整体的实时监测,有效解决了以往监测设备只能单对单监测的单一性问题,适合在任意电力系统中安装。该监测装置包括监测部分、第一CPU、控制部分、传输部分和中心系统。监测部分将监测信号传输至第一CPU,并通过传输部分传输至中心系统;中心系统与外置PC端或手机端传输连接。该检测装置结构简单,使用方便,有一定的推广价值。     

基于改进S变换的电能质量扰动分类新方法

提出一种改进的S变换(MST)方法并应用在电能质量扰动识别中。针对S变换(ST)窗函数固定、时频分辨率不能调节的问题,对S变换中的窗函数引入参数p、q进行改进,使时频分辨率的调节更加灵活。提出确定p、q的评价指标,使得p、q的求取具有一定自适应性和理论依据。用MST提取电能质量扰动的特征向量,根据电能质量扰动信号的MST分析结果,提出4种扰动特征作为特征向量,解决了特征向量冗余的问题。仿真数据和工程数据实验分析结果表明,该方法具有更好的抗强噪声性,使电能质量扰动分类精度更高。为复杂信号特征提取提供了一种有效途径,也为电能质量分类提供了一种新的方法。