小波能量谱和神经网络法识别雷击与短路故障

现有行波测距装置可以同时对线路雷击和普通短路故障进行检测与定位,但其不能将两者区分开来,为此提出了一种基于小波能量谱和神经网络理论的输电线路雷击与短路故障的识别方法。首先,利用小波变换将故障测距装置采集到的各种电流行波信号分解为不同频带的重构信号,并计算信号在各个频带内的能量,提取小波能量谱,然后构造信号的小波能量分布特征向量,将其作为BP神经网络分类器的输入,最终实现雷击与短路故障的识别。仿真结果显示,该方法在不同故障相角和过渡电阻的情况下均能达到满意的识别正确率,是一种有效的线路雷击与普通短路故障识别方法。     

一种低压谐波抑制的新方法

介绍一种新的谐波抑制装置—通用滤波器UHF(UniversalHarmonicFilter)或线性滤波器(Lineator),它是无源滤波器领域里新的进展。它采用带有小容量滤波电容器的T型电抗器反极性接入电源与负荷之间。使得经过绕组中的反串互感减少了供电系统与非线性负荷之间的电压降落,同时,在谐波条件下供电系统支路形成一个高阻抗。这样,就使大部分谐波电流流入滤波器支路,而流入系统的谐波电流大大减少。使用SIMULINK,对装有UHF的三相六脉波整流器装置的工作特性进行数字仿真并与单调谐滤波器相比较,分析结果表明采用UHF对谐波有更好的抑制效果。     

基于特征空间求根法的非整数次谐波估计方法

现有傅里叶算法在含有非整数次谐波的情况下存在着频谱泄漏和栅栏效应,AR模型谱估计和多信号分类法(MUSIC)法能提高频率分辨率,但对噪声敏感,容易产生虚假频率。提出基于特征空间求根法进行频率的精确估计,对修正的信号自相关矩阵进行特征值分解,利用信号子空间和噪声子空间的正交性构造多项式,进行多项时求根,得到单位圆上的根进行频率估计,在此基础上通过三角回归法,解一超定方程组得到相应的振幅和相位。并与MUSIC法在无噪声和有噪声情况下进行仿真比较,证明了该方法在提高分辨率、减小估计偏差和提高数据精度的有效性。     

一种低压谐波抑制的新方法

介绍一种新的谐波抑制装置一通用滤波器UHF(Universal Harmonic Filter)或线性滤波器(Lineator)，它是无源滤波器领域里新的进展。它采用带有小容量滤波电容器的T型电抗器反极性接入电源与负荷之间。使得经过绕组中的反串互感减少了供电系统与非线性负荷之间的电压降落，同时，在谐波条件下供电系统支路形成一个高阻抗。这样，就使大部分谐波电流流入滤波器支路，而流入系统的谐波电流大大减少。使用SIMULINK，对装有UHF的三相六脉波整流器装置的工作特性进行数字仿真并与单调谐滤波器相比较，分析结果表明采用UHF对谐波有更好的抑制效果。     

基于奇异值总体最小二乘法的间谐波估计算法

通过分析噪声误差,提出采用奇异值总体最小二乘(singular value decomposition total least squares,SVDTLS)算法进行间谐波频率估计,即同时考虑矩阵方程两边的噪声干扰,采用SVDTLS算法求解该情况下的最小范数解,通过对增广矩阵进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD),采用简单实用的与信噪比相关的主奇异值个数确定方法对分解的右奇异矩阵进行存储计算,得到了较精确的间谐波频率估计结果。仿真结果表明,该算法具有良好的抗噪性能和数值稳定性,在低信噪比情况下可准确提取信号的频率。