人工智能和数学变换用于电能质量的研究综述

由于故障、动态运行和非线性负荷的加入,使动态电能质量问题越来越复杂,因此电能质量的问题重新受到关注。特别是随着小波理论自身的发展和世界范围内小波分析算法研究热潮的兴起,以及各种人工智能技术在电力系统的成功应用,对动态电能质量扰动的起因和来源有了很好的理解,对动态电能质量的识别、检测、分类和统计有了很好的解决办法。为了在现有研究成果的基础上,进一步对动态电能质量进行研究,明确尚需进行的工作,在大量查阅各种国际会议、学术刊物上发表的电能质量论文后,综述了近年来人工智能和傅立叶变换、短窗傅立叶变换和小波变换在电     

基于变换的电能质量分析方法的研究

对电能质量的分析方法进行综合性研究。分别对傅立叶变换和小波变换的基本概念和原理加以阐述,介绍了在谐波分析中最常用的FFT算法、各种改进的FFT算法在电能质量分析中的应用,以及小波变换在电能质量分析中的各种应用,并比较了傅立叶变换和小波变换的不同适用范围,最后,对电能质量问题研究方向提出了自己的看法。     

基于小波变换的谐波测量方法综述

结合国内外谐波检测技术的发展现状,对基于MALLAT算法、小波包变换、连续小波变换、复小波变换、自适应小波的谐波检测以及电能质量分析方法进行了分类和总结,分析了各种小波变换算法在谐波检测中的优点和缺点,同时对目前小波变换在谐波测量中的几个需要解决的问题进行了归纳.最后,对小波变换在电力系统谐波检测中需要重点研究的方向提出了自己的看法.     

基于变换的电能质量分析方法

对电能质量问题和基于变换的电能质量分析方法进行了综述,文中给出了各种电能质量扰动现象的分类与特征,对傅里叶变换,短时傅里叶变换、小波变换和二次变换这4种变换分析方法的基本原理及其在电能质量领域的应用作了详细论述,阐明了各种方法的特点及其适用条件,最后提出了电能质量研究的方向。     

S变换在电能质量扰动分析中的应用综述

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.     

基于小波分析的电能质量扰动信号检测

针对电能质量扰动信号的特性,本文采用小波变换对电力系统的高频、瞬时脉冲、电压切痕扰动信号进行检测.研究表明,该方法能够精确定位扰动信号产生的时刻和持续的时间,通过与快速傅立叶变换FFT的结果进行比较,证实了该方法的准确性和优越性.     

小波变换在电能质量分析中的应用

对小波变换在电能质量问题分析中的应用情况进行了综述,主要内容涉及小波变换的基本概念、应用小波变换对电压下降与电压凹陷的幅值与持续时间的分析、电能质量扰动数据压缩、暂态电能质量问题的分析以及小波变换与人工神经网络结合对电能质量扰动类型的辨识。最后对小波变换在电能质量问题分析中的发展方向进行了展望。     

S变换在电能质量扰动分析中的应用综述

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。     

基于小波测位的闪变检测算法及其实现

小波分析是分析非稳定信号的一种有效方法,是一种很好的电能质量信号的检测和分析工具.该文提出了基于快速小波变换的闪变算法,并将该算法在数字信号处理器(DSP)上实现.该算法可以准确定位闪变分量出现的位置,并从该时刻起进行快速傅立叶变换(FFT),从而得到包络信号的频率及幅值.该方法具有良好的检测闪变分量性能,并有效地节约了DSP计算快速傅立叶变换(FFT)的时间.     

基于小波包变换的电力系统谐波分析

谐波是影响电能质量的重要因素,谐波对电力系统和用电设备产生严重危害和影响.分别利用小波变换和小波包变换对电力系统的谐波进行分析,仿真结果表明两者都能准确地将谐波信号中的基波分离出来.小波包变换能同时分离多个谐波分量,比小波变换可以分解出更丰富的频率信息,为更好地分析和抑制谐波提供了可靠依据.