基于小波包能量熵的电能质量扰动识别

提出了一种基于小波包能量熵的电能质量扰动识别方法。该方法对仿真的扰动电压信号进行4层小波包分解,提取小波包能量熵特征向量,利用主分量分析法提取电压信号的小波包特征向量并输入到概率神经网络(PNN)进行扰动识别,实现了扰动样本的最优压缩,简化了扰动分类中神经网络分类器的结构,提高了神经网络扰动识别的速度和精度。仿真结果表明,该方法具有良好的扰动识别能力。     

利用小波变换定位与辨识短时电压变动

文章研究了小波变换检测短时电压变动问题,并利用小波变换对这几种典型的暂态扰动进行了MATLAB仿真.仿真结果表明,小波变换不仅能够有效地检测出电压变动发生的起止点从而确定扰动发生的持续时长,还能够准确地辨识电压变动的类型,为暂态电能质量问题的检测与解决提供了依据.     

基于小波变换和FRVM的电能质量扰动分类

针对相关向量机(RVM)计算复杂度大、训练时间长的问题,提出一种基于快速相关向量机(FRVM)的优化算法,其大大减少了相关向量机的训练时间,提高了分类的精度.将它应用于电能质量扰动分类中,首先对电能质量扰动信号进行基于小波变换的时频分析,提取小波变换各层信号的能量与标准信号的能量之差组成特征向量;然后用FRVM对特征量进行分类,进而实现基于小波变换和FRVM的电能质量扰动分类新方法.实验仿真验证了该方法能够对各类电能质量扰动信号进行分类,并且其分类效率和准确率均优于传统的相关向量机分类方法.     

基于db4提升小波的暂态电能质量的检测

暂态扰动是影响电能质量的重要因素之一,对电力用户和电力系统都会产生危害。针对暂态扰动信号具有非平稳性、突变性的特点,分析了db4提升小波变换的特性,提出了更新—预测—更新—预测—更新的结构,选择了合适的采样频率和分解层数,对暂态电能质量扰动信号进行检测与定位。在MATLAB仿真环境下,利用db4提升小波变换对电压暂降、暂升、中断以及暂态脉冲、振荡等几种暂态电能质量扰动信号进行检测与定位,仿真结果表明,该方法可以实现对扰动信号起止时刻更为准确的检测与定位,且计算速度快。     

Daubechies复小波的构造及在电能质量检测中的应用

针对实小波在电能质量扰动检测时不能提取相位信息以及对高频系数提取效果不理想的缺点,提出了正交紧支撑Daubechies复小波的构造方法。即将希尔伯特变换和小波变换结合起来,构造一组复值的滤波器组,然后将其虚部和实部分别进行分析,实现了相位、幅值和适当组合信息等信息的提取。实验仿真结果表明利用该类复小波可提取相位信息,从而更准确地检测出电能质量扰动信号中的突变点,相对实小波能分辨出其扰动的类型,在相同阈值的条件下对电能质量信号进行去噪时,相对实小波及其他复小波去噪后的信噪比有明显的提高。     

基于行波理论的滤波器电能质量扰动控制仿真

传统方法在滤波器电能质量扰动控制时,未对电能扰动的瞬时幅值进行计算,控制效果不佳。为此引入行波理论,分析滤波器噪声产生原因,计算滤波器电能扰动的瞬时幅值,提出了一种新的滤波器电能质量扰动控制方法。分割小波域,在第一个小波域,采用阈值估计法估计期望信号数值大小;在第二个小波域变换含噪信号与小波信号,采用维纳滤波器对信号的小波系数进行估计;通过滤波变换去除含噪信号,获得电能扰动波形的特征参数;根据行波理论计算电能扰动的瞬时幅值,实现对电能质量扰动的准确定位以及类型识别。仿真结果表明,所提方法相比传统方法,具有适应性强、控制效果较好、实时性好等特点。     

基于NNAC算法的电能质量暂态扰动检测

针对当前电能质量检测分析的难点和重点问题,在分析了目前使用最多的方法小波变换优缺点的基础上,提出了基于神经网络自适应控制（NNAC）的电能质量暂态扰动检测算法。给出了电能质量暂态扰动检测的自适应控制结构,采用Hebb学习规则进行权值学习,并对电压暂降、电压瞬升、电压中断和暂态振荡等暂态扰动进行了仿真测试,结果表明所提算法可以很好地检测电网中的暂态扰动信号的类型,确定扰动发生的起始时刻和持续时间,且分析计算简单,速度快,计算所得数据量少,在电能质量扰动检测中更加具有实时性。     

基于小波包和PNN的电能质量扰动定位与分类

根据暂态电能质量扰动现象的本质特征,提出一种基于小波包和PNN的电能质量扰动定位与分类新方法。该方法利用小波包对扰动信号进行采样和分解,提取小波包重构系数并定位信号突变点,然后计算各频段的能量并进行归一化处理,构造能量特征向量作为PNN的输入样本,进行PNN网络训练和测试,最终实现不同扰动信号的分类。Matlab仿真结果表明,该方法能够快速、准确地定位和区分扰动信号。     

基于MPA优化PNN的电能质量扰动识别方法仿真

电能质量扰动的识别精度直接影响着电网电能质量的治理手段及方法。为了解决复杂电网环境下的复合电能质量扰动识别问题，提出了一种基于改进小波阈值法消噪和海洋捕食者算法优化概率神经网络(MPA-PNN)的电能质量扰动识别方法。首先采用改进小波阈值法对8种典型的电能质量扰动信号进行消噪处理，并利用小波变换对消噪完成的信号进行多尺度分解，以其中3个区分度较为明显的维度能量构成输入特征向量，最后利用MPA优化PNN的平滑参数σ,完成电能质量扰动信号识别模型的训练。仿真结果表明，与单一PNN、改进小波阈值法-PNN、改进小波阈值法-GA-PNN等方法进行比较，改进小波阈值法-MPA-PNN方法可以有效降低噪声影响，在识别精度及模型优化速度方面均有一定的提升。     

基于小波变换的电压暂降实时检测方法

电压暂降是最严重的电能质量问题之一,准确、快速地检测电压暂降特征值是实现电压暂降有效补偿的前提。提出了一种基于离散小波变换的电压暂降实时检测方法。该方法从电压过零点开始对电压信号进行1/4个工频周期的采样,对采样信号作预处理,进行离散小波变换获取高频系数向量,并重构高频系数向量得到与采样信号等长的高频系数向量d1,通过d1的模极大值及其极值出现对应的时刻,确定电压暂降幅值及起始时刻。该方法原理简单,易于实现,暂降时延不大于2.5 ms,满足动态电压恢复器对暂降检测实时性的要求。     

基于MAP估计双树复小波的电能质量扰动信号去噪方法

针对电能质量信号的去噪,提出了一种基于MAP估计的双树复小波电能质量扰动信号的去噪方法。首先对带噪信号进行相关性预处理,然后通过MAP方法对双树复小波分解不同层次的细节系数估计噪声方差和信号方差,并计算各层阀值从而得到去噪方案,针对带噪的电压跌落等扰动信号进行仿真,并与传统实小波去噪进行了信噪比和突变点信息保留能力的比较。仿真结果表明,所提算法速度快,去噪效果理想,且易于实现,实用性强,有良好的发展前景。     

Classification of power system disturbances using support vector machines

This paper presents an effective method based on support vector machines (SVM) for identification of power system disturbances. Because of its advantages in signal processing applications, the wavelet transform (WT) is used to extract the distinctive features of the voltage signals. After the wavelet decomposition, the characteristic features of each disturbance waveforms are obtained. The wavelet energy criterion is also applied to wavelet detail coefficients to reduce the sizes of data set. After feature extraction stage SVM is used to classify the power system disturbance waveforms and the performance of SVM is compared with the artificial neural networks (ANN).     

基于DB小波变换的多频时变电压闪变检测仿真研究

电压波动与闪变是评价电力系统电压质量的重要参数,因此电压闪变的检测分析对于电力系统的运维至关重要。为了验证Daubechis(DB)小波变换在电压闪变检测方面的有效性与可行性,采用MATLAB搭建了电压闪变信号模型,采用DB小波变换对多频时变电压闪变信号的检测进行了仿真分析,并将仿真结果与基于平方检测法的仿真结果进行了比较。结果表明,DB小波变换不仅能够检测出电压闪变分量的幅值与频率信息,而且能够根据小波变换的模极大值确定电压闪变发生与结束的时刻,而基于平方检测法的电压闪变信号检测无法直接分离出多个电压闪变分量,也无法检测出电压闪变的起止时刻。仿真结果验证了DB小波变换用于电压闪变检测的有效性与可行性。     

电能质量干扰发生装置的研制

电能质量干扰发生器常用于检验电力设备受电能扰动时的性能,提出了一种基于波形信号发生器加线性功率放大器的电能质量干扰发生器装置的设计方案.以可编程逻辑器件EPM7128、双口RAM和数模转换器为基础,采用直接数字合成技术设计了正弦信号产生电路.利用SM5964单片机对数模转换器的参考电压进行控制来改变波形输出幅度,实现小信号的聚升、跌落、中断和凹陷等功能.通过高压高速集成功率运放PA89A对小信号进行幅度放大,采用高压高频三极管并联技术设计了扩流电路.使用Multisim软件对功率放大电路的参数进行仿真和优化,仿真实验结果表明,该电能干扰发生装置的输出电压幅值在0 ～264 V范围内任意可调,负载电流达到2A,并能实现电压跌落、聚升、中断和凹陷等功能.     

Power quality diagnosis using time frequency analysis and rule based techniques

Diagnosing a power quality disturbance means identifying the type and cause of the disturbance. Fast diagnosis of power quality disturbances is important so as to assist network operators in performing counter measures and implementing suitable power quality mitigation actions. In this study a novel method for performing power quality diagnosis is presented by using the S-transform and rule based classification techniques. The proposed power quality diagnosis method was evaluated for its functionality in detecting the type of short duration voltage disturbances and identifying the cause of the disturbances which may be due to permanent or non permanent faults. Based on the results, this new method has the potential to be used in the existing real time power quality monitoring system in Malaysia to expedite the diagnosis on the recorded voltage disturbances.     

基于独立分量分析的低压电力线信号去噪

针对低压电力线中的噪声,提出了一种运用独立分量分析原理对低压电力线信号进行消噪的方法,详细研究了低压电力线信道噪声特性以及独立分量分析原理,应用基于负熵的FASTICA算法对低压电力线信道载波进行去噪,并与小波去噪的效果进行了比较。实验结果表明,该去噪方法的去噪效果与小波去噪效果接近,其特色是通过电力线信号与噪声信号的盲源分离实现噪声去除,与小波去噪方法相比,该方法更简单容易、去噪效果好、自适应能力强。