基于B样条小波的电力系统故障录波信号的数据压缩技术

针对在电力系统发生故障时,微机型继电保护装置因受内存容量的限制,不能存储过多故障数据的现象,提出一种实用的数据压缩技术———采用离散小波变换把数据从时域变换到频域,对高频系数选取门限进行阈值量化,对低频系数则经过数据变换后实施自适应Huffman编码处理,并对小波阈值设置、样条小波、Huffman编码等关键问题进行了详细讨论。仿真分析表明,数据压缩比和重构的方均误差均很小,验证了本方法的可行性,具较高的实用价值。     

基于三次B-样条小波自适应阈值的QRS波检测

小波变换已经广泛应用于QRS波的检测,并达到了很高的检测率。本文针对目前检测方法的不足,选取了滤波器个数较少的三次样条小波作为小波基并结合自适应阈值的方法检测模极大值点以提高检测速度。在MITBIH数据库中验证,表明该方法能有效检出含有严重基线漂移和工频干扰的心电信号,检测率达到99．8％以上。检测速度也优于多种检测方法,有良好的实时效果。     

基于小波包分析的录波数据压缩原理

本着对数据采样率、压缩率要求较高的原则,提出了将最优小波包基变换应用到故障行波数据的压缩上。对故障暂态信号采用更高频率进行采样,利用小波可变时频窗及检验信号奇异性的优点进行信号分解．在此基础上,利用小波包最优基对高频段即细节部分再分解而获得局部最优信息的优点进行故障数据的综合压缩。EMTP依频线路上仿真．并分析了压缩后数据的实用性,说明用该原理实现的录波器压缩数据．在失真率较小的情况下,得到较高的压缩比。‘     

基于多小波的电力系统故障暂态数据压缩研究

在介绍多小波MALLAT算法的基础上，与传统小波进行了比较。通过对传统小波与多小波能量压缩率的研究，详细比较了基于不同预处理方法的多小波与传统小波的能量压缩率。利用两种数据压缩方法，通过大量的仿真工作，对不同预处理方法的多小波与小波的压缩效果进行了深入讨论比较，结果表明：预处理方法的选择是影响多小波压缩效果的关键因素，若选择合适的预处理方法，利用多小波对电力系统故障暂态数据进行压缩，可以获得比传统小波更好的压缩效果。     

基于最小二乘原理的电力故障录波器通道校正方法

为了保证电力故障录波器的测量精度,提出了一种基于线性最小二乘原理的录波器通道校正方法.根据录波器模拟量采样电路的构成,采用线性数学模型来描述模拟量通道的输入输出特性,在此基础上采用最小二乘准则获得最小二乘意义下的变比参数,同时说明了通道相移的计算方法.所提出的算法具有简单、实用、精度高等特点.在WDGL-IV型电力故障录波器上的实验结果表明,这一通道校正方法对提高录波器的测量精度是十分有效的.     

基于最小二乘原理的电力故障录波器通道校正方法

为了保证电力故障录波器的测量精度 ,提出了一种基于线性最小二乘原理的录波器通道校正方法。根据录波器模拟量采样电路的构成 ,采用线性数学模型来描述模拟量通道的输入输出特性 ,在此基础上采用最小二乘准则获得最小二乘意义下的变比参数 ,同时说明了通道相移的计算方法。所提出的算法具有简单、实用、精度高等特点。在WDGL IV型电力故障录波器上的实验结果表明 ,这一通道校正方法对提高录波器的测量精度是十分有效的     

基于双正交小波的电力系统故障录波数据压缩

提出用双正交小波进行压缩的原理和算法,对不同采样频率和类型的故障数据进行了压缩和与还原,并分析了在不同压缩比下的平均相对误差,小波分解应用多分辨分析的理论将信号分解成不同尺度,通过改变阀值就可控制不同频率分量的取舍及其压缩比和精度。结果表明,该算法减小了文件长度和数据通信的负担。     

基于B样条二进小波变换的故障选相研究

利用暂态行波的特征提出了一种基于小波变换的故障选相方法。该方法的实现原理是通过解耦变换将不独立的三相故障电流变换为解耦的零模电流分量和3个线模电流分量,并运用B样条二进小波对解耦变换得到的模电流分量进行分析,计算得到零模电流分量和线模电流分量初始行波的模极大值;并根据4个模电流分量极大值在不同故障类型下的不同特征进行对比分析选出故障相。所提出的故障选相方法充分运用了故障时电流初始行波中的模电流分量特征,克服了现有选相方法选相速度慢、受波形畸变影响等缺点,采用所提方法可得到准确、可靠的选相结果。最后通过PSCAD软件进行了仿真,运用Matlab分析了各种故障时的数据,验证了所提选相方法在选相方面的准确性和优越性。     

一种基于优化小波基的电力系统故障暂态数据压缩方法

在论述基于多分辨分析的小波基构造方法和小波分解理论的基础上，建立了基于离散小波变换的电力暂态信号数据压缩方法。针对电力故障信号为基波伴随短时暂态成分的特点，研究了基于信号离散小波逼近品质最优，即离散逼近时域二范数最大的小波基优化方法。对一实际500KV输电线路故障暂态的分析计算表明；基于优化小波基的离散小波变换对电力故障暂态数据具有较高的压缩比和较小的重构误差。     

基于小波包变换和矢量量化的电力系统故障数据压缩

在实际的故障分析中通常不是利用故障暂态信号的全部频带信息，而是利用其部分频带信息来解决问题，因此提出了针对电力系统故障信号压缩的特殊要求，即对于所要解决问题有重要价值的频带信息无损压缩，对不重要的频带信息可以失真压缩，即保频带压缩，在此基础上提出了基于小波包变换、Huffman编码方法和矢量量化相结合的故障数据压缩算法，首先利用小波包变换将故障信号分解成各个频带的信息，选择有重要信息的频带采用自适应Huffman无损压缩算法，而对于其他频带数据信息，采用矢量量化压缩算法，通过仿真测试，该算法较好地满足了故障暂态信号的压缩要求，具有较大的应用潜力。     

基于提升小波包最优基的电能质量数据压缩

在小波压缩技术的基础上,使用提升小波包最优基的方法解决电能质量信号的数据压缩问题。利用先分解后搜索的提升小波包最优基分解信号,再对最优基下小波包系数作阈值处理,消除幅值较小的系数,达到压缩的目的,最后对压缩后的数据进行重构,并将其与小波变换、最佳小波包变换的数据压缩方法进行仿真比较。结果证明,提升小波包最优基变换的方法．在电能质量数据压缩中取得了满意的效果。     

基于小波变换和嵌入式零树编码的电力录波有损压缩应用

电力系统的录波装置能在较短时间内产生非常大的数据量,这给数据的储存和传输带来了很大的困难,如何有效地对录波数据进行压缩,是一个亟待解决的问题。在分析录波数据特点的基础上,应用了小波变换和嵌入式零树编码与算数编码,实现对录波数据的有效压缩。选取Daubechies 6阶小波基,并以提升格式的方式实现了该小波变换;同时通过对提升步骤中间计算过程取整,实现了整数小波变换。针对单小波变换的局限,选择了合适的多小波数据预处理方法。在数据编码阶段,采用了算术编码对嵌入式零树编码的输出作进一步压缩。嵌入式零树编码的应用能够实现可变码率的压缩;算术编码的应用进一步提高了压缩比。与传统的压缩方法相比,该方法实现了可变码率的压缩,压缩率和信噪比都有显著提高,运算量有较大降低,适合应用于电力系统录波数据压缩。     

三次准均匀B样条在地形数据拟合中的应用

基于三次准均匀B样条曲线拟合的原理,介绍了采用三次准均匀B样条插值求解的方法在三维地形数据拟合中应用的实际问题,并基于MATLAB编程实现了三维地形数据的网格化,为三维地形的重建奠定了基础。     

基于小波尺度相关性的暂态数据降噪压缩方法

电力系统本身噪声及录波装置采样引入的噪声对电力系统信号数据压缩及故障信息提取造成不利影响。传统软硬阈值降噪法未考虑噪声本身特性,一方面,其降噪处理后难以分辨故障发生的起始时刻及持续时间,不利于故障检测;另一方面,软硬阈值降噪后将保留过多冗余系数且一些有用信息被滤除,不利于数据压缩。文中给出基于尺度内和尺度间的暂态数据降噪方法,在一个确定方差的未知区间内,将小波系数建模为独立具有零均值高斯随机变量,其方差由相关区间来确定且缓慢变化,利用邻域尺度内和尺度间小波系数之间的相关性,估计噪声方差以求得无噪声系数,提取故障信息时刻并降低噪声对故障辨析带来的不利影响,得到数据量极少的高频系数,有利于故障数据压缩。     

基于提升算法的电力系统故障录波数据压缩新方案

利用提升算法实现了一个基于小波变换的电网故障录波数据压缩的新方案，从采样频率的角度首次给出确定最优分解层数的公式，说明了压缩比与频率的关系；结合实际录波数据，选定误差上限后，给出了通用阈值法中参数的优化取值；对比分析了软硬闽值处理方法。实例分析结果表明，利用提升算法实现的小波数据压缩算法比Mallat算法节省一半左右的计算量；利用文中提出的最优分解层数计算公式和优化参数，结合硬阈值法，可以获得较高的压缩比，同时将误差限制在合理的范围内。     

二维离散小波变换在电能质量检测数据压缩中的应用

提出了用二维离散小波变换和能量阈值相结合的方法来解决电能质量扰动信号的压缩问题.利用二维db小波变换对矩阵数据分别进行行卷积和列卷积,把检测数据的高频信号和噪声信号分解在3个不同的方向上,且信号的能量集中在很少的小波系数上.再通过改进的能量阈值法,利用能量均值修正系数设置阈值使得压缩后的能量保留在99%以上,从而保证了重构信号的失真度很小且自适应地消除了加在扰动信号上的噪声.对6种扰动信号进行仿真并与小波包的压缩结果进行比较,结果表明该方法极大地提高了压缩率,并对噪声干扰有很好的去噪能力.     

小波变换原理识别电力系统故障及振荡中短路的研究

通过对电力系统振荡和短路所呈现出的不同特征的分析,从故障特征入手,提出了一种区分振荡、故障、振荡中再故障的新方法,这种方法是基于小波变换原理实现的。经大量的仿真试验,获得良好的仿真效果。     

基于提升小波的电能质量分析仪研究

分析了提升小波理论及其在DSP上实现的可行性.实现了一种基于提升小波的电能质量分析装置.系统借助TMS320F28335高性能32位浮点处理单元,将bior4.4小波进行提升实现.为提高单支重构提取信号的精确度,对小波提升方案进行了混叠补偿.通过仿真和实验验证了方案的可行性和有效性.     

基于二维提升小波的火电厂周期性数据压缩算法

针对火电厂生产运行中产生的大量周期性实时数据，提出了一种新的数据压缩与解压缩算法。为了更加有效地降低周期性数据中存在的冗余，该算法首先将待压缩的周期性数据从一维空间转换到二维空间，然后采用基于二维提升格式的对称双正交小波滤波器组对数据进行压缩和解压缩。利用实际测取的电力生产过程中的周期性数据对算法进行验证，试验结果表明，在相同的压缩比下，基于二维小波压缩的重构效果优于基于一维小波压缩的重构效果。因此该算法是一种有效和实用的周期性数据压缩方法，具有较大的应用潜力。