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.     

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。     

基于变换的电能质量扰动识别方法研究

综述了基于变换的方法在电能质量扰动分析中的应用,分别对基于小波变换、短时傅里叶变换、S变换的分析方法在电能质量扰动检测与扰动类型识别中的应用加以讨论。文中分析了在应用这些方法时涉及到的关键问题以及目前的解决情况,指出了现有一些文献中取得的好的成果及存在的一些问题,并就值得进一步研究的问题以及今后的主要研究方向进行了展望。     

基于S变换和希尔伯特-黄变换的电能质量复合扰动分类识别

根据S变换和希尔伯特-黄变换的时频分析特点,提出一种电能质量复合扰动的分类识别方法。通过 S变换提取出扰动信号的基频和高频特征,并结合希尔伯特-黄变换提取出扰动前后信号的瞬时振幅。通过分析各扰动信号的特点,定义了相应的特征函数作为分类识别的判据,从而实现对电能质量复合扰动的正确分类,并准确定位出暂态扰动的起始、终止时刻。实验结果表明,通过 S 变换和希尔伯特-黄变换的融合,可准确地检测出电能质量扰动信号所属类别和扰动特性,以及扰动信号的起始、终止时刻。     

S变换在电能质量扰动中的分析

S变换是电能质量扰动分析中的一个重要工具。为了对电能质量扰动信号进行准确分析,提出S变换模矩阵幅值求全算法和幅值平方和均值算法。求全算法得到时间和幅值的包络,准确得到扰动量的幅值,平方和均值算法可以准确定位扰动的时间和检测谐波频率分量。通过在Matlab上S变换对电能质量扰动信号的仿真分析并与Daubechies小波及小波包变换分析进行比较,证明S变换对电能质量扰动分析的精确性更高。     

基于S变换的电能质量扰动特征提取

电能质量扰动识别是电能质量检测系统的重要组成部分,也是进一步采取适当措施对其进行治理和控制的前提和依据。通过对扰动信号的S变换提取出扰动信号基频和高频特征,从而实现对电能质量扰动的分类,并通过S变换后的基频和高频特征分别提取出扰动信号前后的瞬时振幅以及扰动起始、终止时刻。实验结果表明,S变换可准确检测出电能质量扰动信号所属类别和扰动特性,以及扰动信号的起始、终止时刻。     

利用关联向量机和S变换识别电能质量扰动

电能质量扰动检测识别对电能质量的监测和治理改善都具有重要作用。为更好地识别电能质量扰动,提出了一种基于关联向量机和S变换的电能质量扰动识别方法。首先,通过S变换提取正弦信号、谐波、电压波动、电压暂降、电压暂升、暂态振荡、谐波暂降及谐波暂升等9种电能质量扰动的主要特征,然后用关联向量机对特征样本进行训练及分类。算例结果表明,该方法能有效地识别出电能质量扰动信号类型,识别时间短,且正确率极高,达98.8%,是应用于实时电能质量监测工程实际的很好选择。     

电能质量扰动小波变换检测与识别方法的发展

电能质量扰动问题近年来已经成为众多领域关注的焦点，国内外学者提出了一系列对电能质量扰动进行分析的方法。介绍几种常用的电能质量扰动检测和识别方法，重点分析了基于小波变换以及小波变换与其他方法如时域分析法、d-q变换、人工神经网络等相结合的电能质量扰动识别方法，比较了各种方法的特点，指出了该领域研究发展的前景。     

基于S变换和分类树的电网暂态电能质量扰动分类辨识

针对暂态电能质量的检测分析,分别在强弱两种噪声背景下运用S变换的不同方法对暂态多扰动信号进行定位检测.对于暂态多扰动的分类辨识,运用了基于S变换和分类树相结合的暂态电能质量多扰动分类辨识方法,首先运用S变换对暂态多扰动信号进行时频分析,然后提取扰动信号的特征量,最后生成用于对暂态多扰动信号进行分类的决策树分类辨识方法,...     

Power quality disturbance classificationbased on time-frequency domain multifeatureand decision tree

Accurate classification of power quality disturbance is the premise and basis for improving and governing power quality. A method for power quality disturbance classification based on time-frequency domain multi-feature and decision tree is presented. Wavelet transform and S-transform are used to extract the feature quantity of each power quality disturbance signal, and a decision tree with classification rules is then constructed for classification and recognition based on the extracted feature quantity. The classification rules and decision tree classifier are established by combining the energy spectrum feature quantity extracted by wavelet transform and other seven time-frequency domain feature quantities extracted by S-transform. Simulation results show that the proposed method can effectively identify six types of common single disturbance signals and two mixed disturbance signals, with fast classification speed and adequate noise resistance. Its classification accuracy is also higher than those of support vector machine (SVM) and k-nearest neighbor (KNN) algorithms. Compared with the method that only uses S-transform, the proposed feature extraction method has more abundant features and higher classification accuracy for power quality disturbance.     

基于变尺度标杆的短时电能质量分类法

短时电能质量扰动特征取决于其频率特征和持续时间,S变换被认为是最适合于分析短时扰动的方法之一。提出了基于S变换的不同类型扰动标杆相似度识别不同持续时间扰动的方法。基于双线性插值的尺度变换建立同类扰动不同持续时间的标杆,该扰动标杆涵盖了同类扰动的不同特征;对被测扰动信号进行S变换,经过尺度变换后统一为与标杆维数相同的矩阵,依据相似度最大原则对扰动类型进行识别。该方法无需额外的分类器,过程简单有效。仿真证明,该方法对噪声不敏感,能较好地解决不同持续时间的电能质量扰动信号的识别问题。     

基于广义S变换的短时电能质量扰动信号分类

提出一种基于广义S变换的短时电能质量扰动信号分类方法。首先对短时电能质量扰动信号进行广义S变换,得到模矩阵,再从模时频矩阵中提取5种统计量特征值,然后利用决策树对扰动信号进行归类,从而实现对短时电能质量扰动信号的自动分类。仿真结果表明,该方法识别正确率高,且对噪声不敏感,适用于实际电网电能质量扰动信号的分析。     

基于S变换的电能质量扰动支持向量机分类识别

采用s变换和支持向量机进行电能质量扰动的分类识别。作为连续小波变换和短时傅立叶变换的发展，S变换引入了宽度与频率成反向变化的高斯窗，具有与频率相关的分辨率。由于S变换具有良好的时频特性，因而非常适合于进行电能质量扰动信号特征提取。首先通过S变换进行扰动信号特征提取，然后构造支持向量机分类树进行扰动分类。算例表明该方案具有分类准确率高，对噪声不敏感，训练样本少等优点，是电能质量扰动识别的有效方法。     

Detection and classification of power quality disturbances using S-transform and modular neural network

This paper presents an S-transform based modular neural network (NN) classifier for recognition of power quality disturbances. The excellent time—frequency resolution characteristics of the S-transform makes it an attractive candidate for the analysis of power quality (PQ) disturbances under noisy condition and has the ability to detect the disturbance correctly. On the other hand, the performance of wavelet transform (WT) degrades while detecting and localizing the disturbances in the presence of noise. Features extracted by using the S-transform are applied to a modular NN for automatic classification of the PQ disturbances that solves a relatively complex problem by decomposing it into simpler subtasks. Modularity of neural network provides better classification, model complexity reduction and better learning capability, etc. Eleven types of PQ disturbances are considered for the classification. The simulation results show that the combination of the S-transform and a modular NN can effectively detect and classify different power quality disturbances.     

基于改进S变换的复合电压暂降源识别特征分析

电压暂降是较常见、影响较大的电能质量问题,识别电压暂降扰动源对改善和治理电压暂降具有重要意义。分析了由线路短路故障、感应电动机启动、变压器投入等单一电压暂降扰动源和复合电压暂降扰动源引起的电压暂降现象,提出采用改进S变换分析复合电压暂降扰动源识别特征。根据基频幅值曲线和2~5倍基频幅值和曲线,从统计量、熵和能量等方面构建电压暂降识别特征指标,将这些特征指标作为支持向量机的输入实现对不同类型电压暂降扰动源的分类识别。仿真结果表明,采用改进S变换构建电压暂降识别特征指标比标准S变换在电压暂降扰动源分类识别上效果更好。     

Power quality analysis using S-transform

This paper presents a new approach for power quality analysis using a modified wavelet transform known as the S-transform. The local spectral information of the wavelet transform can, with slight modification, be used to perform local cross spectral analysis with very good time resolution. The "phase correction" absolutely references the phase of the wavelet transform to the zero time point, thus assuring that the amplitude peaks are regions of stationary phase. The excellent time-frequency resolution characteristic of the S-transform makes it an attractive candidate for analysis of power system disturbance signals. Several power quality problems are analyzed using both the S-transform and discrete wavelet transform, showing clearly the advantage of the S-transform in detecting, localizing, and classifying the power quality problems.     

基于S变换和时域分析的电能质量扰动识别

提出了一种基于S变换(S-Transform,ST)和时域分析的电能质量扰动自动识别方法,该方法利用信号的S变换幅值矩阵和时域信息快速提取与各类电能质量扰动相应的特征,并借助简单的规则树识别特定的扰动,避免了因训练样本不足引起的较大误差,提高了识别效率。仿真试验结果表明,该方法识别率高,抗噪能力强,适用于电能质量扰动监测和辨识系统。     

基于改进多层前馈神经网络的电能质量扰动分类

电能质量扰动分类是电能质量控制的重要工作之一,主要工作包括信号特征提取和分类器构造两个阶段。采用S变换与改进的多层前馈神经网络相结合,提出一种新的电能质量扰动分类方法。首先利用S变换对原始数据进行处理,提取具有代表性的4类典型特征以表征不同种类的扰动类型的特性,之后使用拟牛顿法和自适应因子改进传统的多层前馈神经网络,将特征作为改进的多层前馈神经网络的输入向量,实现自动的分类识别。实验表明,新方法减少了噪声对分类准确率的影响,学习能力强,能够有效的识别电压暂降、电压瞬升、电压中断、暂态震荡、谐波等5种电能扰动。     

基于S变换模时频矩阵相似度的短时电能质量扰动分类

提出了一种基于S变换模时频矩阵相似度的短时电能质量扰动分类方法。首先,建立各种扰动的标准模时频矩阵,然后计算扰动信号模时频矩阵与标准模时频矩阵的相似度,按照相似度最大的原则将扰动分类。该方法直接利用S变换结果,而不用增加其它算法或变换,原理简单、计算方便。仿真结果显示,该分类方法在不同噪声水平下均能达到满意的分类正确率,是一种有效的短时电能质量扰动分类方法。