基于参数辨识方法的谐波源定位

根据非线性负荷产生谐波的特点,建立了负荷时域等值模型。在系统侧和用户侧负荷参数未知的情况下,利用公共耦合点上电压、电流的物理关系,采用以参数辨识方法跟踪辨识负荷阻抗,确定谐波源,同时引入量化的电流非线性度来划分各负荷的谐波责任。仿真结果表明,该方法简单可行,不受背景谐波影响。     

电力系统非线性负荷谐波源的仿真分析

从理论上推导出电力系统中的非线性负荷在吸收系统基波功率的同时向系统发出谐波,从而成为系统的谐波源.并从功率方向着手,根据非线性负荷的不同作用机理建立不同的仿真模型分别验证了两种不同类型的非线性负荷谐波功率流向.实验结果表明,非线性负荷使系统电压、电流发生畸变,向系统发出谐波功率,从而验证了理论分析的正确性.     

电力系统非线性负荷谐波源的仿真分析

从理论上推导出电力系统中的非线性负荷在吸收系统基波功率的同时向系统发出谐波,从而成为系统的谐波源。并从功率方向着手,根据非线性负荷的不同作用机理建立不同的仿真模型分别验证了两种不同类型的非线性负荷谐波功率流向。实验结果表明,非线性负荷使系统电压、电流发生畸变,向系统发出谐波功率,从而验证了理论分析的正确性。     

基于奇异值分解和TLS-ESPRIT的电能质量扰动信号检测方法

为了能有效地改善电能质量,准确地对电能质量扰动信号的发生及结束时间以及其特征参数进行检测是其前提。文章提出将奇异值分解与TLS-ESPRIT算法相结合来对暂态电能质量扰动进行检测。首先利用基于奇异值分解的方法对暂态电能质量信号进行定位,可以得到较为准确的定位效果。然后以定位点为界,向前及向后各取一个周期的采样信号,对得到的信号利用TLS-ESPRIT算法进行计算,可以估算得到信号的幅值、频率等特征参数。利用这些参数可进一步对扰动类型进行判别。仿真实验结果表明,该方法仅需较短的采样信号,对电压暂降、电压暂升、频率偏差、谐波、谐波加暂降、暂态振荡等多种电能质量扰动信号有较高精度的检测效果。     

基于负荷时域等值模型非线性度的谐波源定位

谐波源定位是划分电网谐波污染责任的关键理论和技术难题。基于产生谐波污染的非线性负荷的非线性度特性,研究负荷非线性度与负荷谐波发射水平的关系,提出了一种适合于单相和三相负荷的谐波源定位方法。该方法利用负荷时域等值模型确定负荷非线性特征,用删除残差法对负荷线性参数进行识别,计算负荷非线性度,以此确定负荷谐波发射水平,判定PCC点处主要谐波源,该算法能有效减少测量噪声影响。实验仿真及实际工程数据分析验证了该方法的有效性和准确性。     

基于改进小波阈值函数和奇异值分解的电能质量扰动检测定位

为了在噪声环境下准确提取电能质量扰动特征,本文提出基于改进小波阈值函数去噪和奇异值分解的电能质量扰动检测定位方法。首先构建改进小波阈值函数对含噪电能质量扰动信号降噪,利用经验模态分解的信号频带划分能力,实现降噪后扰动信号各模态的有效分离,再采用希尔伯特变换提取各模态幅值、频率等特征信息,同时基于奇异值分解实现对扰动信号的起止时刻的有效定位。最后分别采用不同类型的电能质量扰动信号进行仿真实验,实验证明本文提出的算法不仅具有良好的抗噪性能,同时具有较高的定位准确度和良好的鲁棒性。     

奇异值与特征值分解在谐波源定阶中的等价性

现代谱估计理论较好的解决了随机白噪声下平稳的电力系统谐波和间谐波模型的求解问题,算法的关键在于准确的确定谐波和间谐波源的个数,称为"定阶",定阶的方法有奇异值分解和特征值分解两种.本文通过理论推导论证两种定阶方法本质上是等价的,并对实测的电弧炉电流波形,采用Esprit进行仿真验证.     

基于奇异值分解理论的谐波放大分析方法

电网中的谐波危害十分严重,随着网络结构日趋复杂化,因谐振造成的谐波污染问题变得更加突出。为了更好地研究分析电网谐振规律,提出一种基于奇异值分解理论的谐波放大分析方法。该方法通过提取谐波源与响应之间传递函数矩阵中的关键信息,获取网络中节点电压和支路电流的谐波放大规律。理论分析和算例分析结果验证了所提出的谐波放大分析方法的有效性。     

基于实测数据的用电负荷谐波源建模研究

谐波分析问题一直是提高电能质量过程中的难题,为此,提出一种基于实测数据的用电负荷谐波源建模方法。首先对用电负荷对象进行分析,提出非线性负载等效为恒流源方法,建立用电负载的恒流源模型,然后通过实例建立实测数据下的用电负荷的恒流源模型,并与真实数据进行对比,确定该模型的准确性。     

基于阻抗分离的工业谐波源非侵入式识别方法

针对传统非侵入式负荷识别方法难以直接应用于工业谐波源负荷识别的问题,本文提出一种基于阻抗分离的工业谐波源非侵入式识别方法。首先,构建等值阻抗参数计算模型,分析多负荷并联网络中综合等值阻抗与各支路等值阻抗间的关联关系;然后,采用改进型复局部均值分解和复值快速独立分量分析,分离支路等值阻抗信号;最后,通过分析支路等值阻抗信号特征以识别谐波源负荷类型。仿真与实测结果表明,本文识别方法具有较好的工程实用性和适应性。     

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。     

基于奇异值分解和总体最小二乘-旋转矢量不变技术的电力系统基波频率测量方法

提出一种电力系统基波频率测量方法。首先,基于奇异熵增量及其增量微分来确定有效信号的重构阶次,通过奇异值分解的逆过程来对电网电压信号进行重构,从而消除了噪声、扰动等影响,提取出其中的基波信号,然后利用总体最小二乘-旋转矢量不变技术算法进行频率估计。仿真结果表明,提出的方法在噪声环境下、电网电压信号发生了频率偏移、出现谐波及瞬时脉冲、谐波及暂态振荡等复合扰动的情况下,有效地提取出了基波信号并较为准确地估算出了其频率值。     

基于奇异值分解的PMU数据恢复法

同步相量量测单元(phasor measurement units,PMUs)因其同步性、快速性和准确性成为电网动态实时监测最有效的手段之一,并得到迅速发展。但由于通信堵塞、硬件故障、传输延迟等因素,现场PMU通常存在不同程度的数据丢失问题,严重制约其在电力系统中的应用与发展,甚至威胁电网安全。该文通过分析现场PMU量测信息,归纳了3种数据丢失类型;提出基于奇异值分解的动态数据成分分析方法,并采用盖氏圆法确定其最优特征成分数,可有效提取原始信号中各特征分量。进一步,提出基于训练、验证与丢失数据分类的数据恢复迭代计算方法,实现系统动态条件下仅利用单通道PMU量测信息的高精度数据恢复。通过仿真与实测数据验证该方法的可行性和准确性。该方法解决传统方法对系统动态信号丢失数据恢复失真的问题,为PMU量测信息更好的应用于电力系统的各个方面提供保证。     

基于门限电压法的谐波源定位

为确定系统公共耦合点处的主要谐波源,提出一种基于门限电压进行判断的配电系统谐波扰动源定位新方法。门限电压值可基于系统侧等值谐波源和等值阻抗得出,该值对应于系统侧和用户侧发出相等谐波电流的临界状态。通过直接对比系统公共耦合点处所测的谐波电压与门限电压即可判定出主要谐波源的位置。进一步采用基于随机变量协方差特性的系统参数估计法,有效规避了背景谐波波动对估算结果的影响,从而保证了门限电压法的高鲁棒性。仿真分析和实际算例结果均验证了所述方法的有效性。     

奇异值分解和Teager能量算子的电压暂降方法

针对噪声干扰严重影响电压暂降检测分析精度的问题,提出一种采用奇异值分解和Teager能量算子（Teager energy operator,TEO）进行电压暂降检测的改进算法,即采用 Hankel矩阵对电压暂降信号进行奇异值分解法（singular value decomposition,SVD）,从而获得降噪后的供电点上电压暂降近似信号;利用Teager能量算子跟踪该近似信号的瞬时幅值;最后通过仿真算例验证该方法的可行性和有效性。     

基于小波变换和奇异值分解的串联电弧故障检测方法

根据线路中电流信号的变化来检测电弧故障,小波变换是一种常用的检测方法,但是单纯利用小波变换对于正常情况和电弧故障的区分并不明显,而且其结果存在很大的冗余。针对这一问题,提出了采用一种基于小波变换和奇异值分解的串联电弧故障检测的方法。利用电弧模拟发生装置产生串联故障电弧,采集在多种负载下线路正常工作和发生串联电弧故障时的电流。首先对采集的电流信号进行离散小波变换,得到离散小波系数序列,构造特征矩阵;然后对特征矩阵进行奇异值分解,并定义电流信号的特征参数,利用特征参数作为串联电弧故障检测的依据。试验结果表明:正常情况和电弧故障下的特征参数区分明显且没有交叉,易于确定阈值,利用该方法进行串联电弧故障检测的准确率较高,且大大压缩了小波变换结果的冗余性。     

基于改进奇异值分解法的电力系统弱节点研究

本文建立了ZIP负荷和感应电动机负荷静态模型的综合负荷模型,并推导了计入综合负荷模型后的潮流雅克比矩阵。并在改进奇异值分解法的基础上,利用弱节点判断指标,分析了不同负荷模型对系统弱节点的影响。通过对IEEE30节点系统进行仿真计算,取得了满意的计算结果,从而验证了本文建立综合负荷模型及相应弱节点指标的正确性和可行性。     

采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法

配电开关振动信号具有非线性非平稳特性,蕴含有机械状态信息。提出一种采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法,对振动信号做希尔伯特-黄变换以进行带通滤波,构造其时频矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,可将振动信号的特征信息分解到不同的时频子空间,以得到的时频矩阵奇异值作为振动信号的特征量,用于表征配电开关的机械状态。对配电开关在正常及卸掉A相触头绝缘拉杆、机械结构卡涩、底座螺丝松动等3种典型故障情况下实测振动信号的时频矩阵奇异值做模糊c均值聚类,结果表明该特征量能够准确、有效地表征配电开关的机械状态。