基于 IDBO-ARIMA 的电力变压器振动信号预测

为解决电力变压器振动信号因非平稳特性而导致难以预测的问题,提出一种基于改进蜣螂优化算法的差分整合移动平 均自回归预测模型。 首先,利用 ADF 检验和 KPSS 检验对变压器原始振动信号进行平稳性检验,若不平稳则进行差分处理直至 信号平稳。 其次,通过在蜣螂优化算法中引入周期突变机制以提升算法的寻优能力,并利用改进后的蜣螂优化算法对差分整合 移动平均自回归模型参数 p 和 q 进行定阶,实现对变压器振动信号的预测。 最后,利用某个 0. 4- / 0. 4-kV,15-kVA 三相双绕组 干式变压器实际采集的振动数据,验证所提出模型的有效性。 仿真结果表明,该模型的平均绝对百分比误差可达 3. 77%,而差 分整合移动平均自回归模型、长短时记忆网络、循环神经网络和卷积神经网络的平均绝对百分比误差分别为 5. 34%、4. 74%、 5. 03%、5. 40%。 因此,所提出的模型可以实现变压器振动信号的精准预测。     

基于EMD去噪和S变换结合的电能质量扰动分析

针对电能质量扰动分析问题,提出了一种基于改进EMD去噪和S变换结合的电能质量分析方法.对所获取信号进行EMD分解,选取其中高频信号IMF分量进行小波阈值去噪,依次重构高频信号IMF分量和原信号,对重构信号做S变换处理,提取电能质量扰动特征,根据S变换的时间、频率、幅值等特征分析电能质量扰动具体情况,判断扰动时间和扰动类型.仿真实验结果表明,通过改进EMD去噪和S变换的结合,可有效去除信号中的噪声分量,提高噪声干扰下电能质量扰动分析的准确率.