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相似文献
 共查询到16条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
振荡问题已成为现代电网面临的重要问题之一,电力系统中多种类型的振荡可能同时出现且频段跨度极大。针对含泛频带振荡模态的信号,首先通过带通滤波器实现不同频段信号的分离,再利用有高噪声鲁棒性的变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)方法提取各个振荡模态信号,最后通过Prony算法实现对不同模态参数的辨识。仿真与实际算例分析表明,该方法能够对信号中不同类别振荡模态进行有效区分与提取,精确识别出每个模态的信息。无论针对已发生剧烈振荡的信号或是含有潜在振荡的类噪声信号,该方法均能有效地进行模态辨识。  相似文献   

2.
冯双  崔昊  吴熙  冯俊杰  邹常跃  赵晓斌  汤奕 《电网技术》2021,45(8):3025-3033
在双高电力系统中,宽频振荡的发生概率大大增加.然而,传统基于广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)的振荡监测方法一方面监测的振荡频带范围过窄,另一方面其准确性和快速性难以适应复杂的电网运行状态.因此提出一种基于对角化低密度奇偶校验码(low-density parity-...  相似文献   

3.
针对现有信号处理方法无法有效解决电力系统低频振荡信号中的非线性及混叠问题的现状,将一种变分模态分解(VMD)方法引入到低频振荡的模式辨识中,并利用样本熵与快速傅里叶变换(FFT)对VMD无法自适应分解的情况进行了改进。原始信号由改进变分模态分解(IVMD)方法分解为若干模态分量,然后利用Teager-Kaiser能量算子(TKEO)对各分量分别拟合即可获得幅值、频率和阻尼等参数。在构造的测试信号下,令提出方法与VMD、经验模态分解(EMD)、总体最小二乘旋转矢量不变技术(TLS-ESPRIT)和Prony等方法进行模式参数辨识性能对比,结果表明,IVMD方法有效克服了EMD、TLS-ESPRIT和Prony在处理模态混叠、含噪声序列和非平稳信号等方面的不足。最后,通过对IEEE 4机2区域系统和新英格兰39节点系统仿真信号的辨识,验证了该方法在提取电力系统低频振荡模式参数中的有效性。  相似文献   

4.
变分模态分解在电力系统谐波检测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对电能质量分析中的谐波检测问题,将变分模态分解(VMD)应用到电力系统谐波检测中。利用VMD对信号的频带划分能力,实现各谐波模态的有效分离。对谐波信号进行频谱预分析确定VMD模态分解数,采用Hilbert变换提取各谐波模态幅值、频率等特征信息,通过基于奇异值分解的扰动定位方法对暂态谐波起止时刻与幅值变化时刻进行准确定位。不同类型谐波信号仿真实验验证了该方法的有效性,在无噪声与较低信噪比情况下均具有较高检测精度,具有良好的噪声鲁棒性。  相似文献   

5.
电力系统宽频振荡具有宽频域、非线性和时变性的特点,对振荡分类在准确性、快速性等方面提出了更高的要求。为此,提出一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational mode decomposition, AVMD)的多尺度模糊熵(multi-scale fuzzy entropy, MFE)和变量预测模型(variable predictive model-based class discriminate, VPMCD)相结合的宽频振荡分类新方法。首先,对宽频振荡信号进行AVMD,得到固有模态分量(intrinsic mode functions, IMFS)。然后,引入MFE对IMFS进行时域特征描述,同时实现对IMFS构造特征向量的降维处理。最后,采用VPMCD对MFE降维后的特征向量实现宽频振荡的分类检测。通过仿真和实测数据分析,结果表明,所提方法的宽频振荡分类检测准确率比支持向量机(support vector machines, SVM)、BP神经网络方法的分类准确率更高,分类时间更短。  相似文献   

6.
针对共振解调中带通滤波器参数的选取通常比较困难,以及滚动轴承早期微弱故障信号通常被强烈的背景噪声淹没,为此,提出了使变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和谱峭度法共同作用来处理故障信号的方法。首先要重构故障信号,利用VMD分解得到故障信号的本征模态分量(intrinsic mode function,IMF),再计算各分量对应的峭度值对其自适应重构。然后,对重构信号进行快速谱峭度分析,并据此设计带通滤波器。最后,根据重构信号共振解调后的谱线即可准确判断轴承故障。通过处理实测数据进行诊断,结果表明了该方法较传统共振解调法诊断结果更精确。由此可见,谱峭度法在滤波器参数选择上具有可靠性,以及VMD与谱峭度结合能够降低噪声干扰提取微弱故障信号。  相似文献   

7.
断路器的振动信号包含了许多机械信息。为了更加精确的对断路器的故障进行识别,本文提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和支持向量机结合的方法。首先利用局部极值法确定合适的VMD分解模态数。其次通过VMD将信号分解成多个具有紧支性的模态,计算各模态的奇异值作为特征向量,将其输入支持向量机(support vector machine, SVM),训练故障模型。最后通过SVM诊断测试信号,成功对不同故障进行诊断。  相似文献   

8.
杨海运 《电工技术》2023,(1):103-105
解决小电流接地系统单相接地故障的有效识别与故障区段定位问题,可为确保配电网的安全稳定运行发挥重要作用。针对接地故障波形识别困难与区段判别繁琐等不足,基于变分模态分解(VMD)技术构建了暂态零序电流突变极性差异的单相接地故障区段定位判别方法。首先建立了10 kV配电网故障分析模型,获取了线路各监测节点的零序电流波形。其次根据各节点暂态电流,提取暂态波形的特征模态分量作为故障研判依据,提出了比较相邻监测点的突变极性差异法用于判别故障所在区段位置。通过仿真测试,验证了该方法对于不同故障初相角下的配电网故障定位均为有效,具有用于单相接地故障识别的优势。  相似文献   

9.
张竞文  熊立新    夏强  边敦新 《微电机》2022,(4):53-58
为实现开关磁阻电机功率变换器故障诊断,本文提出了一种改进变分模态分解结合奇异值分析的方法,基于经验模态分解自适应特性和中心频率确定变分模态分解的分解数,并对故障相电流进行处理,根据互信息分析选择最佳模态分量构造初始特征矩阵,进行奇异值分解后计算归一化奇异值作为特征向量,输入支持向量机分类器进行故障识别。为验证诊断方法的可行性,建立了仿真模型与其他诊断方法进行了对比;搭建了开关磁阻电机实验台,测试了开路、短路故障状态,仿真和实验结果均表明本文所提方法可减小噪声影响,提高故障识别准确率。  相似文献   

10.
提升负荷预测的准确性对于指导电力系统的生产计划、经济调度以及稳定运行至关重要。提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)神经网络的短期负荷预测模型。利用VMD算法将负荷序列分解成不同的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF),每个IMF结合LSTM进行预测,将各部分预测结果叠加得到VMD-LSTM模型的预测结果。分析实验结果,相比单一LSTM和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)组合LSTM预测方法,该方法能有效的提升负荷预测的准确性。  相似文献   

11.
提出了一种辨识电力系统主导低频振荡模式的新方法。该方法结合了多元经验模式分解(Multivariate Empirical Mode Decomposition, MEMD)、Teager能量算子及预测误差法(Prediction Error Method,PEM),通过多元经验模式分解将含电力系统低频振荡特征信息的信号进行分解,得到多个本征模函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量;借助Teager能量算子的快速响应能力,筛选出含有主导振荡模式的主要IMF分量;最后采用预测误差法辨识出各主导振荡模式的振荡频率和阻尼。分别利用IEEE68节点测试系统和辽宁电网实测PMU数据对所提方法进行分析、验证。结果表明,该方法可有效从电力系统的广域量测信息中辨识出电力系统的主导振荡模式。  相似文献   

12.
为了提高电力谐波信号中谐波/间谐波的检测精度,提出一种基于变分模态分解(VMD)与Teager能量算子相结合的检测新方法。利用相关系数法来确定VMD算法中的模态分解个数K;采用VMD对谐波/间谐波信号进行分解,得到一系列IMF分量;利用Teager能量算子对IMF分量进行解调分析,能够得到分量的瞬时幅值和频率,同时根据时频图中瞬时频率突变点,可准确定位暂态谐波/间谐波的起止时刻。在信噪比较低的情况下,将集合经验模态分解(EEMD)、VMD分别与Teager能量算子相结合进行谐波/间谐波检测的对比。仿真实验对比表明文中所提方法能将稳态、暂态谐波信号进行有效的分离,同时具有较高的检测精度和较好的噪声鲁棒性。  相似文献   

13.
局部放电(Partial Discharge, PD)用于高压电缆在线监测时,采集到的信号包含多种噪声,白噪声是最常见、影响最广泛的一种。为了抑制白噪声的影响,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)的局部放电信号降噪方法。采用变分模态分解对含噪局部放电信号进行分解,得到频率从低到高的模态分量后,计算各个变分模态分量的峭度值,选取脉冲特征分量进行重构,利用小波自适应阈值对重构信号再次降噪。与小波变换阈值法对比在不同噪声环境下的降噪结果,结果从均方误差、波形相似系数定量优于小波标准软阈值降噪法和小波全局硬阈值降噪法。仿真和现场实验结果表明,该方法可以有效去除噪声信号,能够较为完整地保留原始信号波形。  相似文献   

14.
提出了一种基于多元经验模态分解(Multivariate empirical mode decomposition,MEMD)和希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)相结合的电力系统低频振荡模式辨识新方法。针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)只适用于单通道模式辨识的局限性,以及存在模式混叠和辨识效率低的缺点,引入MEMD方法对多通道量测信号进行分解处理,获取各通道中表征不同频率尺度的固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量,实现多通道量测信息的协同分解。在此基础上,引入Teager能量算子筛选出含主导振荡模式的关键IMF。针对主导振荡模式在振荡过程的时变特性,借助HHT追踪各主导振荡模式的瞬时振荡频率和阻尼比。最后,通过16机68节点测试系统仿真数据和辽宁电网PMU实测数据对所提方法进行分析、验证。结果表明了所提方法的准确性和有效性。  相似文献   

15.
ESPRIT是一种可以准确辨识电力系统次同步振荡模态的算法,但在有噪声的情况下模态参数辨识不理想。提出利用经验模态分解滤波进行改进,然后与未经滤波的ESPRIT算法和PRONY算法进行比较以证明其有效性。仿真结果表明,经验模态分解可实现自适应滤波,且基于经验模态分解滤波的ESPRIT算法的准确性进一步提高。鉴于经验模态分解滤波的自适应性和ESPRIT算法辨识的快速、准确特性,可将此方法用于电力系统SSO在线检测,并为大电网的SSO的监测与研究奠定了基础。  相似文献   

16.
准确的误差预测对及时发现互感器运行中的稳定性问题和保证电能贸易的公平性具有重要的意义。提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和卷积神经网络-门控循环单元编解码模型(convolutional neural network-gated recurrent unit encoder to decoder moder, CNN-GRU-ED)的互感器误差超短期预测方法。首先,针对特征数目增多所带来的数据分析问题,利用传递熵(transfer entropy, TE)对原始特征进行降维,得到高相关性特征集。其次,将波动性较强的原始误差序列分解成为高、低频模态分量,同时引入粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)确定VMD的关键参数。最后,对各分量分别建立相应的CNN-GRU-ED预测模型,将预测结果叠加得到最终预测值。以某变电站运行数据进行实验,结果表明所提出的方法在单步和多步预测问题上,相较于其他模型具有更好的预测效果。  相似文献   

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