基于多变换-谱峭度的配电网暂态电能质量扰动检测与辨识方法研究

针对配电网暂态电能质量扰动类型众多和噪声环境复杂等因素造成的暂态电能质量扰动精准辨识难度大等问题,论文深入研究了一种基于多变换和谱峭度的智能配电网暂态电能质量精准检测与辨识方法.该方法先通过小波变换消除信号中的噪声,然后对消噪后的信号进行小波变换检测出暂态电能质量扰动的幅值和时刻,并利用谱峭度对信号的冲击成分敏感及抗噪能力强等特性,通过对消噪后的信号短时傅里叶变换的谱峭度计算辨识出暂态脉冲、暂态振荡和短时电压变动,通过对短时电压变动扰动进行希尔伯特-黄变换检测出短时电压变动中的电压暂降、电压中断和电压暂升的瞬时频率和瞬时幅值,进而辨识出电压暂降、电压中断和电压暂升.该方法避免了HHT对暂态脉冲、暂态振荡的无用检测,具有计算过程简单、检测精确度高、辨识精确性高、通用性强等诸多优势.     

基于小波变换与希尔伯特-黄变换的微电网暂态电能质量扰动检测及辨识研究

由于可再生能源接入微电网会给其带来很多电能质量问题,因而对微电网的电能质量信号进行检测及辨识十分必要。但在对电能质量信号进行采集与检测的过程中极易受到噪声的干扰,有效地降低信号中的噪声且完整地保留下反映信号突变特征的奇异点是检测其电能质量扰动的基础。而传统检测方法基本只适用于稳态电能质量扰动且抗噪性较低。为提高在噪声条件下检测的准确性,本文提出了一种基于小波变换和希尔伯特-黄变换的微电网暂态电能质量扰动检测及辨识的方法。该方法使用小波阈值去噪方法消除信号噪声,并利用小波变换和希尔伯特-黄变换对微电网暂态电能质量扰动进行辨识及检测,同时进行了计算机仿真验证,仿真结果表明:该方法去噪效果明显、辨识效果显著、检测精度高、实用性强。     

暂态电能质量扰动的小波谱峭度法检测与辩识研究

针对暂态电能质量扰动和噪声的复杂性,探讨了基于小波谱峭度理论的暂态电能质量扰动检测与辨识方法。在分析了小波谱峭度理论基本原理的基础上,重点阐述了运用Morlet小波谱峭度方法检测暂态电能质量扰动的实现过程。首先,使用Morlet小波将主动配电网中的暂态扰动信号进行小波去噪与变换;然后,利用分解后得到的一系列小波系数计算其谱峭度最大值及峭度谱;其次,通过均方根值算法计算出其有效值相对值,完成对扰动信号的检测与辨识;最后,借助于计算机仿真验证所述方法的可行性和准确性。理论分析和仿真结果证明:该方法检测速度快、检测结果辨识度高、通用性强;辨识准确度度满足工程应用,实用性强。     

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。     

基于离散余弦变换和小波变换的电能质量扰动信号检测方法

综合离散余弦变换和小波变换模极大值原理在时频分析中的优点,提出了基于离散余弦变换和小波变换的电能质量扰动信号检测方法.先通过离散余弦变换检测出各种基频干扰(电压暂降、电压暂升和电压间断)和各次谐波(包括暂态谐波),再利用小波变换模极大值原理检测出暂态振荡和暂态脉冲,并实现扰动时间和扰动幅值的测定.该方法具备较强的抗噪能力,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于改进经验小波变换的电能质量扰动检测新方法

针对经验小波变换(EWT)用于电能质量信号分析时,其频带划分结果易受频谱泄漏和噪声污染干扰的问题,提出一种基于改进经验小波变换(IEWT)的电能质量扰动检测新方法。首先,通过Fourier谱包络动态测度算法确定扰动信号的特征频点,并在原有频带边界的基础上进行延拓;然后,运用IEWT将扰动信号分解为若干调幅-调频(AM-FM)分量之和;最后对扰动分量实施标准希尔伯特变换,以求取扰动幅值、频率和起止时刻。通过算例仿真和变电站实测数据验证了所提方法的有效性,并对其检测结果进行对比分析。实验结果表明,所提方法兼具良好的模态分解能力和抗噪性能,且普适性更强,运算耗时更短,适用于工程实践。     

基于EEMD的HHT在电能质量多扰动分类识别中的应用

现有的电能质量扰动分类识别方法对电能质量多扰动的分类准确性和识别能力较低,本文提出了将基于聚类经验模态分解(EEMD)的希尔伯特—黄变换(HHT)应用于电能质量多扰动的分类识别方法。它依据电能质量多扰动信号就是在电能基波上叠加不同频率和不同幅值波形的特性,首先利用EEMD对含扰动信号分解得到信号的固有模态函数(IMF),滤除残余噪声后,将得到的IMF分量作为特征值对扰动进行分类,再对IMF进行Hilbert变换得到其瞬时频率和瞬时幅值,瞬时频率的突变点反映电能质量扰动的起止时刻,瞬时幅值反映电能质量扰动的幅度,根据对突变点的观测实现对各个扰动的准确识别。Matlab仿真分析结果表明,该方法能够准确的对电能质量多扰动的扰动类型进行分类,并确定电能质量各个扰动信号的时间、幅值和频率。     

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.     

基于改进HHT和决策树的电能质量扰动辨识

为了准确辨识电能质量扰动的类型,以实现电能质量问题的有效治理,提出一种基于改进希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)和决策树的电能质量扰动辨识方法。该方法先采用改进的基于斜率的方法(improved slope based method,ISBM)抑制希尔伯特-黄变换算法的端点效应,然后利用改进的HHT方法进行电能质量扰动信号的分析;从得到的瞬时频率曲线中提取频率成分、扰动持续时间和扰动持续期间频率3个特征量,并从瞬时幅值曲线中获取扰动期间电压幅值;最后构建分类决策树,将这4个特征量作为判断依据,实现扰动信号的分类和识别。根据各类电能质量扰动信号的数学模型,产生大量的测试样本进行仿真测试,结果证明了该方法的有效性和准确性,并且与现有的2种扰动辨识方法进行对比,结果表明该方法具有更高的识别准确率,能准确辨识出电能质量扰动的类型。     

基于小波和神经网络的电能质量辨识方法

本文提出一种新的基于小波和神经网络技术的电能质量辨识方法。对各种电能质量信号进行时域、频域和幅值分析,并从小波变换结果中提取与信号时域、频域和幅值量相关的几个特征量来表征不同电能质量信号。将这些特征量作为神经网络的输入可以实现电能质量的辨识。计算结果表明该方法的有效性和准确性。     

短时电能质量扰动检测的一种新方法

将DCT(离散余弦变换)变换和差变算法结合起来进行短时电能质量扰动的检测。对含强噪声的短时电能质量扰动采样信号(电压凹陷、电压凸起和电压间断)进行DCT变换,从所得DCT系数中提取出差变信号,通过DCT系数和差变序列检测出扰动的幅值和起止时间。仿真结果表明,用该方法检测扰动,分析过程简单,利用DCT系数的噪声鲁棒性能实现强噪声环境下的扰动信号检测,且检测精度较高。     

短时电能质量扰动检测的一种新方法

将DCT(离散余弦变换)变换和差变算法结合起来进行短时电能质量扰动的检测.对含强噪声的短时电能质量扰动采样信号(电压凹陷、电压凸起和电压间断)进行DCT变换,从所得DCT系数中提取出差变信号,通过DCT系数和差变序列检测出扰动的幅值和起止时间.仿真结果表明,用该方法检测扰动,分析过程简单,利用DCT系数的噪声鲁棒性能实现强噪声环境下的扰动信号检测,且检测精度较高.     

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。     

基于离散小波变换和小波神经网络的电能质量扰动检测与分类方法

改善电能质量的前提和关键是准确迅速地对电能质量各扰动进行检测和分类。提出了一种电能质量检测与分类的新方法。电能质量事件经过采样后采用离散小波变换(DWT)进行去噪,获得高信噪比的信号,然后将信号进行分解并提取出8个最优特征向量。选取sym4小波作为母小波,采用基于小波神经网络的方法对电能质量扰动信号进行辨识,从而实现对电能质量扰动的检测与分类。最后,仿真结果验证了所提出方法的有效性与高准确度。     

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.     

基于小波变换和Prony算法的振荡瞬变和电压波动检测

近年来,电能质量扰动信号的检测已成为国内外研究的一个热点。就振荡瞬变与电压波动这两种电能质量现象提出了新的检测方法。对于振荡瞬变现象,现有的方法往往只能实现扰动定位检测,难以提供振荡频率、幅值、持续时间等必要特性参数。提出了基于小波变换和Prony算法的检测方法,利用小波奇异性检测特性实现扰动定位检测,同时还利用Prony算法直接求取其特征参数。对于电压波动,IEC推荐的闪变仪不适合分析时变的或含多种调制频率的波动信号,并且只能提供基于统计评价的闪变值。提出的基于小波变换的检测方法,利用小波奇异性检测特性检测出波动的起止时刻：利用小渡多分辨分析理论测量出波动分量含有的各调制频率及对应幅值,最后计算出闪变值。基于Matlab和Simulink／PSB软件的仿真结果都表明了提出的两种检测方法的有效性。     

小波变换在电能质量暂态信号检测中的应用

随着各种敏感电力电子设备在工业中的广泛应用,包括暂态扰动在内的电能质量问题已成为近年来各方面关注的焦点.对于暂态扰动发生时刻的检测与定位则是电能质量监测和统计中获取相关指标首要解决的问题.对基于连续小波变换的信号奇异性检测原理及其在电能质量暂态信号检测中的应用进行了详细的研究,通过基于标准偏差估计的小波消噪算法,有效排除了噪声干扰,实现了精确的故障时刻定位.     

小波变换在电能质量暂态信号检测中的应用

随着各种敏感电力电子设备在工业中的广泛应用 ,包括暂态扰动在内的电能质量问题已成为近年来各方面关注的焦点。对于暂态扰动发生时刻的检测与定位则是电能质量监测和统计中获取相关指标首要解决的问题。对基于连续小波变换的信号奇异性检测原理及其在电能质量暂态信号检测中的应用进行了详细的研究 ,通过基于标准偏差估计的小波消噪算法 ,有效排除了噪声干扰 ,实现了精确的故障时刻定位