基于小波多孔算法的暂态电能质量检测方法

为消除噪声对暂态电能质量信号检测的影响，在使用小波多孔算法分析的基础上，利用电能质量信号突变时小波变换产生的小波系数在不同尺度上的相关性及信号在不同尺度的非相关性，提出尺度相关检测法，可快速准确地提取出电能质量的突变信号，实现对暂态电能质量问题的监测。     

基于广义S变换的暂态电能质量检测方法

针对目前暂态电能质量问题检测的问题,本文提出一种基于广义S变换的暂态电能质量检测方法。引入尺度调节系数k,并且通过对比分析选择最佳参数。利用广义S变换得到模时频矩阵,利用其在高频处的时间幅值曲线进行定位分析得到扰动信号发生的起止时刻,再根据最大频谱曲线、基频幅值曲线与定位结果提取4个的扰动特征量,并利用简单的分类规则树方法进行识别。最后给出相应的仿真验证,验证所提方法的有效性。     

暂态电能质量评估指数

引用IEEE 1159-1995标准中有关暂态电能质量事件的分类和定义,介绍以此定义为基础的SARFI指数及其评估暂态电能质量的方法,最后给出了相应的例子进行说明.     

基于提升复小波的暂态电能质量扰动的检测与定位

针对暂态电能质量扰动信号的检测与定位,提出一种基于第2代小波变换的提升复小波的提升算法。通过Euclidean分解算法得到复小波提升方案;利用该方案对常见的几种扰动信号进行提升变换,将变换后的幅值和相位信息用于暂态电能质量扰动的定位检测及扰动幅度估计;并与第1代小波变换进行比较。仿真结果表明,所提算法具有简单、运行速度快、检测精度高等优点,能够准确定位暂态电能质量扰动信号和计算扰动信号的变化幅度。     

风电并网暂态电能质量扰动的检测与识别

风能的随机性、间歇性和波动性等特性使得电力系统的电能质量在风电并网运行时受到了十分复杂的影响,因此针对风电并网运行中的暂态电能质量问题,文中提出了一种基于db4小波变换和有效值法的新方法对暂态电能质量扰动进行检测与识别,并通过详尽的理论分析和Matlab仿真对该方法进行了验证。研究结果表明该方法能有效地完成对暂态电能质量扰动的检测与识别,为检测与识别电力系统在风电并网运行时的暂态电能质量扰动提供了一种切实可行的新方法。     

基于DSP的暂态电能质量小波变换检测方法

介绍一个基于DSP的暂态电能质量小波变换检测新方法,分析暂态电能质量小波变换测量的基本原理,阐述暂态电能质量小波变换测量运算的DSP实现电路与编程策略;模拟实验结果证明该方法的有效性.     

基于S变换的暂态电能质量扰动检测与仿真

出了基于S变换的暂态电能质量扰动检测的新方法.介绍了S变换的基本原理和利用S变换的幅值矩阵检测电能质量扰动的实现方法.仿真试验表明该方法可以实时准确检测扰动的起止时刻、持续时间和扰动幅度,适用于电能质量扰动的监测和辨识系统.     

一种快速暂态电能质量扰动定位方法

暂态电能质量扰动是目前电能质量研究中的主要问题之一,如何快速、准确定位电力系统中暂态电能质量扰动是一件复杂而有意义的工作.文中从时域出发,提出一种Hilbert变换和后差分相结合的方法,快速定位暂态电能质量扰动.该方法首先利用Hilbert变换提取暂态电能质量扰动信号的包络,然后采用后差分定位扰动信号.实验结果及分析表明,该方法简单、快速、准确,适合实时性要求较强的场合.     

基于S变换的暂态电能质量扰动检测与仿真

提出了基于S变换的暂态电能质量扰动检测的新方法。介绍了S变换的基本原理和利用S变换的幅值矩阵检测电能质量扰动的实现方法。仿真试验表明该方法可以实时准确检测扰动的起止时刻、持续时间和扰动幅度,适用于电能质量扰动的监测和辨识系统。     

基于数字图像处理技术的暂态电能质量扰动分类

为改进暂态电能质量扰动分类方法的准确性,先将暂态电能质量扰动一维数据信号通过归一化处理转换为二维灰度图像,再应用伽马校正、边缘检测及峰谷检测等数字图像处理方法增强扰动特征,得到新的灰度图像和二值图像。提取二值图像的形态学特征值组成特征向量。通过概率神经网络实现暂态电能质量扰动分类。对所提方法进行了仿真计算和比较分析。结果表明,所提出的暂态电能质量扰动分类新方法改进了扰动分类的准确性,是一种有效可行的方法。     

基于虚拟仪器的暂态电能质量实时监测系统

针对目前电能质量实时监测的问题,提出了一种利用移动小波变换算法检测和分析电力系统暂态电能质量扰动的方法,并基于虚拟仪器设计了一套暂态电能质量实时分析系统,该系统可根据用户要求选择不同的工作模式实现在线或离线分析,能够对扰动信号进行准确的定位和分析。最后,通过可编程的交流电源产生各种常见暂态扰动信号,对本系统功能进行测试,实验分析结果表明,该系统具有良好的实时性和可靠性。     

基于形态学的暂态电能质量扰动检测

针对扰动检测过程中存在的脉冲噪声和白噪声影响暂态电能质量信息准确提取的问题,文章设计了一种基于LMS的多结构复合形态滤波算法,该算法具有在保留信号的有效成分的基础上最大限度地滤除噪声的功能。文章使用电压暂降、电压暂升、电压中断等对所提方法进行了仿真实验。仿真结果表明,基于LMS的多结构复合滤波算法得到的信噪比是多结构自适应复合滤波算法的1.01倍左右,是小波变换的1.1倍左右,即该算法能有效地滤除暂态电能质量扰动分析中的随机噪声和脉冲噪声;而且,该算法可较好地保持扰动信号的形状和特征。     

利用小波变换分析配电网电能质量扰动

小波变换具有良好的时频局部化特性，可以同时提取信号的时频特性，是分析电能质量问题的有力工具。文中介绍了利用小波变换分析配电网中常见的因开关动作、变压器磁饱和及电力电子装置引起的电能质量扰动问题。经仿真分析，验证了小波变换能够更好地提取扰动的特征信息，从而为电能质量问题的检测、评估、分类以及治理提供了依据。     

基于局部均值分解的暂态电能质量扰动检测方法

局部均值分解(LMD)是一种新的非线性、非平稳信号时频分析方法,可以将复杂的多分量信号分解为若干个乘积函数(PF)的线性组合,并通过所有PF分量的瞬时频率和瞬时幅值组合,得到原始信号的时频分布。采用波形匹配延拓对LMD进行改进,改善其端点效应问题,并用直接法求取PF分量的瞬时频率,将其应用于暂态电能质量扰动的检测分析。LMD可以有效地对扰动的起止时刻进行定位,具有较高的瞬时频率和瞬时幅值检测精度。仿真结果表明了LMD方法用于暂态电能质量扰动分析的可行性和有效性。     

基于S变换的暂态电能质量扰动检测

针对暂态电能质量扰动信号特性,提出了一种基于S变换(S-Transfom)的信号分析法.S变换是由连续小波变换和短时傅立叶变换相结合发展而来,引入了宽度与频率成反向变化的高斯窗,不仅具有与频率相关的分辨率,更具有良好的时频特性,是一种有效的非平稳信号分析方法.通过算例验证了S变换在暂态电能质量扰动信号分析中,可提供有效、准确的分析结果.     

电能质量扰动检测的研究综述

快速、准确、有效的电能质量扰动检测是电网故障分析与治理的前提和基础,在电力监测、电能质量评估及电网和用户的安全中扮演了重要角色.针对当前国内外相关研究成果进行整合归纳总结.首先,分析了电能质量扰动检测对象,归纳电能质量扰动检测的难点问题.其次,详细综述电能质量扰动检测方法的最新研究进展,将其分为时域分析、频域分析、时频...     

应用组合分类法对暂态电能质量扰动分类

有机地结合贝叶斯分类法、感知准则函数分类法和最小错分样本数准则分类法的理论优点,提出了一种新的组合分类方法。该方法保留贝叶斯法的最优特点,去除其使用的必备条件,保留了最小错分样本数准则分类法可对交叉样本分类,去除其计算复杂的缺点。与常用的最小错分样本数准则函数分类法以及贝叶斯分类法、感知准则函数分类法相比,该组合分类法在理论上具有最优分类、可对交叉样本分类、计算简便的优点。在对暂态电能质量扰动分类的仿真分析过程中,充分显示了新方法的上述优点。     

应用组合分类法对暂态电能质量扰动分类

有机地结合贝叶斯分类法、感知准则函数分类法和最小错分样本数准则分类法的理论优点,提出了一种新的组合分类方法.该方法保留贝叶斯法的最优特点,去除其使用的必备条件,保留了最小错分样本数准则分类法可对交叉样本分类,去除其计算复杂的缺点.与常用的最小错分样本数准则函数分类法以及贝叶斯分类法、感知准则函数分类法相比,该组合分类法在理论上具有最优分类、可对交叉样本分类、计算简便的优点.在对暂态电能质量扰动分类的仿真分析过程中,充分显示了新方法的上述优点.     

暂态电能质量的在线检测与识别系统

设计了一套以虚拟仪器为平台的暂态电能质最在线检测与识别系统,提出了一种以移动离散小波变换为核心,结合有效值算法和模糊逻辑的设计方案,实现了目前常见6种暂态扰动信号的在线检测和识别,并通过扰动发生和结束时刻、扰动持续时间、扰动强度和扰动类型5项指标来对各种暂态电能质量信号进行描述,最后通过实验验证了所设计系统良好的实时性...     

基于数学形态学与后差分算法的微网暂态电能质量扰动定位方法

微网技术优点突出,但是由于微网中分布式电源的自身特性、微网特殊的网络性质和运行特点都对微网的电能质量产生影响,特别是暂态电能质量扰动问题,扰动定位则是治理这一问题的基础和前提。为此,提出了基于数学形态学与后差分的微网暂态电能质量扰动定位方法。该方法首先用第一级形态滤波器对噪声进行预处理,并进行Park变换,将基频分量转换为直流分量,然后采用直线型结构元素的第二级形态滤波器进行消噪,最后采用后差分算法快速、准确定位扰动信号。MATLAB/SIMULINK仿真结果及分析表明,该方法简单、快速、准确,适合实时性要求较强的场合。