具有容错能力的电能质量扰动源定位方法

为改善传统符号型定位方法的不足,实现扰动信息不可靠时扰动源的准确定位,提出一种基于遗传算法的电能质量扰动源定位方法。通过对扰动信号高频分量产生机理的分析,利用小波变换提取高频分量,将高频扰动能量的极性作为扰动方向判别的依据,给出了一种扰动方向判别的通用算法。根据系统拓扑结构及监测点布置情况,建立了扰动源定位优化模型,将扰动源定位问题转化成为0-1整数规划问题,采用遗传算法进行求解。仿真结果表明该方法具有定位准确,容错能力强等优点,为扰动源定位问题提供了一种新的解决思路。     

用小波变换和瞬时功率定位电能质量扰动源

为经济合理地精确定位电能质量扰动,根据监测点的电压电流波形,基于小波多分辨率,提出了一种扰动源定位新方法。该法首先对电压电流波形进行小波变换确定扰动的起止时刻,然后基于瞬时功率计算扰动功率和扰动能量,最后通过分析确定扰动源在监测设备的位置。针对电压暂降和电容器投切造成的扰动,运用此法分别依据ATP仿真数据和实际监测数据进行了分析,准确判断了扰动源在监测点的位置。结果表明,只要电网中的监测设备足够多,依据对扰动源定位的方法可实现扰动源的精确定位。     

基于经验模态分解的电能质量扰动信号定位方法

提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的方法来对电能质量扰动信号进行定位。在EMD方法分解过程中,异常数据会在其第1个固有模态分量中引起局部高频突变信号,此高频突变信号具有幅值相对于无扰动时明显增大的特点。利用此特点,对含有电能质量扰动的电网电压进行EMD分解后得到的第1个固有模态分量求取一阶导数,然后对一阶导数进行阈值处理来确定扰动发生及终止的时刻。仿真结果表明,此方法对多种电能质量扰动信号信号有较好的定位效果。     

基于小波变换的电能质量扰动源定位

扰动问题直接影响电能质量,对供用电双方都会带来巨大的损失,只有及时发现扰动源的准确位置才能顺利排除扰动源。对采集的数据进行小波变换,计算暂态扰动功率与稳态扰动能量,进行扰动方向判定。根据监测点之间的连接关系以及功率流向构建监测关联矩阵,对监测关联矩阵与扰动方向矩阵进行运算,实现对扰动源的定位,仿真结果验证了算法的准确性。     

基于数学形态学的电能质量扰动定位方法

提出了一种快速的电能质量扰动检测和定位的方法,在该方法中其检测输出量能够反映出扰动前后被检测电压幅值平方的变化,具有非常明显的检测效果。系统存在噪声的情况下,该方法同样适用。MATLAB／SIMULINK仿真结果证明了这两种方法的有效性。     

带分布式电源的配电网电能质量扰动源定位

为实现带分布式电源的智能配电网发生电能质量扰动时的自动精确定位,提出了一种粒子群优化算法和矩阵算法结合的电能质量扰动源自动定位算法。采用矩阵描述配电网拓扑结构和电能质量监测信息,建立了矩阵粒子群优化模型,构建了一种新的评价函数,通过矩阵粒子群迭代进行全局寻最优解。MATLAB仿真表明,该算法能实现在接入分布式电源情况下的扰动源自动精确定位,并具有定位准确、收敛性好、容错率高等优点。     

基于链表和矩阵算法的电能质量扰动源自动定位

为实现配电网络中发生电能质量扰动事件时的扰动源自动、精确定位,提出一种基于链表和矩阵运算的电能质量扰动事件源三级自动定位算法.采用有根树和链表共同描述网络的拓扑结构,并基于遍历搜索算法自动生成系统链路信息表和监测覆盖矩阵.利用链表法进行扰动馈线子区域的快速预判后,基于矩阵算法实现扰动事件源的初步判定,并定义“虚拟电能质...     

基于数学形态学的谐波检测与电能质量扰动定位方法

提出了一种基于数学形态学的电流（电压）谐波检测方法,通过合理地选择扁平结构元素的长度,该方法能快速、准确地检测出电流（电压）中的谐波分量.以此为基础,提出了一种快速的电能质量扰动检测和定位方法,该方法将电压幅值的平方值作为TOP-HAT变换的输入量,具有较高的检测灵敏性.系统存在噪声的情况下,该方法也有较好的检测效果.MATLAB/SIMULINK仿真结果证明了这两种方法的有效性.     

基于HHT的电能质量扰动定位与分类

针对电能质量扰动定位和识别分类的需求,提出了一种基于HHT的电能质量扰动定位与分类的新方法。采用HHT算法对电能质量扰动信号进行变换,获得瞬时幅值、Hilbert谱和边际谱,并利用Hilbert谱对扰动信号进行定位。从瞬时幅值、Hilbert谱和边际谱中提取特征量,为决策分类树提供判断依据以便进行分类识别。仿真实验结果表明,采用HHT算法与决策分类树相结合的电能质量扰动定位与分类不需训练,提取的特征量少而有效,分类识别的效果较好,具有良好的抗噪性能。     

基于数学形态学的电能质量扰动检测和定位

数学形态学因其在保留信号突变点信息方面有很好的效果,因此常用于短时电能质量扰动的检测和定位,但基于数学形态学的部分方法仍存在对某些过零点扰动检测失效的缺点,文章分析了3种基于数学形态学的扰动检测和定位方法,即基于1阶求导和形态梯度的方法、基于形态梯度和软阈值处理的方法、基于dq分解和高帽变换的方法,通过仿真比较了3种方法在分析电压暂降、电压暂升、电磁暂态振荡等信号方面的适应性,结果发现基于dq分解和高帽变换的方法在检测过零点扰动时具有很好的效果,因此选取这种方法对实测扰动数据进行了检测和定位分析。结果表明,基于dq分解和高帽变换的方法能正确检测与定位出任一时刻发生的扰动,具有较好的适应性与可行性。     

基于扰动功率法的短期电能质量扰动源判定

文中采用扰动功率法对电压骤升、电压骤降、短时停电等短期电能质量扰动进行扰动源的判定,对公共连接点的各个支路,其扰动功率初始峰值极性作为扰动方向判定的依据,极性不同的支路为扰动源所在的支路.仿真结果表明,该方法对判定电压骤升、电压骤降、短时停电等短期电能质量扰动的扰动源有较好的效果.     

基于扰动功率法的短期电能质量扰动源判定

采用扰动功率法对电压骤升、电压骤降、短时停电等短期电能质量扰动进行扰动源的判定,对公共连接点的各个支路,其扰动功率初始峰值极性作为扰动方向判定的依据,极性不同的支路为扰动源所在的支路。仿真结果表明,该方法对判定电压骤升、电压骤降、短时停电等短期电能质量扰动的扰动源有较好的效果。     

基于扰动功率法的短期电能质量扰动源判定

采用扰动功率法对电压骤升、电压骤降、短时停电等短期电能质量扰动进行扰动源的判定,对公共连接点的各个支路,其扰动功率初始峰值极性作为扰动方向判定的依据,极性不同的支路为扰动源所在的支路。仿真结果表明,该方法对判定电压骤升、电压骤降、短时停电等短期电能质量扰动的扰动源有较好的效果。     

基于改进扰动功率法的电压暂降源定位

面对引发电能质量问题的电压暂降,结合电力系统中常见的短路故障类型,提出一种改进的扰动功率法。取扰动电压和扰动电流的乘积作为扰动功率,根据线性电路的叠加原理,故障网络可以等效成正常状态和扰动分量的叠加,利用瞬时扰动功率或其半周波平均值的极性来定位暂降源,最后搭建模型,通过Matlab仿真,结果表明提出的改进的扰动功率法可以准确定位暂降源。     

基于时域变换特性分析的电能质量扰动分类方法

在分析电能质量扰动Clarke变换和Park变换特性的基础上,提取了扰动的四个特征量,并利用这些特征量对5种单一扰动和6种混合扰动进行了较为准确的分类,且算法简单,易于硬件实现,并可以作为电量参数分析和评估的基础。最后,对提出的扰动分类方法进行了仿真分析,仿真结果表明,提出的特征量及分类方法准确、有效和误判率低,识别混合扰动效果较好。     

面向电力扰动数据分析的暂态扰动检测

面向电力扰动数据分析提出了一种暂态电力扰动检测方法。针对IEC推荐的暂态电能质量检测标准中波形对比法的缺陷,将改进型波形对比检测和有效值检测相结合,同时针对电压和电流数据进行检测,对暂态形式的电能质量及非电能质量扰动都具有较高的敏感性。通过应用于现场实测扰动数据表明,该方法能够有效检测出各类暂态电力扰动,较好的解决了检测灵敏度同所需数据量之间的矛盾,能够满足电力扰动数据分析对扰动检测的基本要求。     

大规模电网中低频振荡扰动源的定位方法

由于中国电网规模庞大,低频振荡现象时有发生,如何快速确定低频振荡扰动源并及时将其切除,对保障电网的安全稳定运行意义重大。当电网中发生低频振荡时,根据传播到电网中不同位置的特殊形状扰动行波具有的相似性特点,提出一种比较多点测量数据波形相似度以确定低频振荡扰动源位置的定位方法,针对在电网中不同地点一段时间内同时采样的电压数据,利用希尔波特(Hilbert)变换提取各采样点的电压扰动变量并将其传送至监控单元,在监控单元利用定义的顺序相似度函数提取扰动行波通过各相邻采样点间的时差和先后次序,利用各采样点间已知的线路长度计算波速并确定低频振荡扰动源的位置。通过一个7机无穷大系统模型的仿真分析,验证该方法的正确性和准确性。理论分析和仿真结果表明:该方法能够快速确定电网中低频扰动源的位置;而且所需的采样测量单元数量少,能够节省大量投资。     

近似线性相位复小波的电能质量扰动检测

分析了利用小波方法对电能质量扰动检测的局限性.从完全重构滤波器组出发,探讨了小波与完全重构滤波器组的关系,并在Daubechies所得结论的基础上提出了用近似线性相位正交紧支对称复小波的构造方法,将其应用于微小电能质量扰动信号检测.仿真结果表明,利用该类复小波的相位信息和恰当的组合信息可准确检测出电压微小扰动的突变点,且该类复小波能采用Mallat算法,具有良好的实时性.