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.     

一种电能质量扰动检测的新方法

电力系统电能质量扰动是一种典型的非平衡信号，时频分布是分析非平稳信号时一种有效的特征描述。文中介绍了一种基于时频分布的电能质量扰动检测的新方法：首先利用瞬时无功功率理论来提取电压信号的基波成分，进而提取出加载在电压上的扰动信号，然后利用时间和频率的联合函数来描述电能质量扰动信号在不同时间和频率上的能量密度，以此来提取扰动在时间和频率分布上表现出来的特征，仿真算例验证了该方法的有效性。     

一种识别混合电能质量扰动的新方法

针对混合电能质量扰动的问题,提出了一种新的识别系统.首先,对滤波后的信号进行小波变换,将其分解到不同的频率空间;再利用Teager能量算子对低频空间的信号分量进行分析,判断信号是否发生了频率波动、电压暂降、电压暂升或电压中断等扰动;接着采用Prony算法分析去除低频分量后的其他分量,判断信号是否包含有谐波、间谐波或振荡...     

短时电能质量扰动识别技术及其应用

在短时电能质量扰动信号分析过程中,研究不同的信号检测分类方法与相关算法相结合的实时处理技术.通过对扰动信号奇异点的检测,准确地定位扰动的起始时刻、持续时间和扰动幅度,对扰动信号进行准确分类,同时尽可能减少信号处理过程中的计算量,充分满足短时电能质量扰动监测的实时性要求.     

Daubechies复小波的生成及其在短时电能质量扰动检测中的应用

在分析比较了现有用于短时电能质量扰动检测的方法后,研究了用正交紧支复小波进行检测与抑制噪声的原理,提出用Daubechies正交紧支实小波派生其复小波的实用方法,并结合复小波变换提供的相位信息构造了多种新型复合信息形式.仿真表明,采用本文方法派生的复小波及其复合信息形式进行电能质量扰动检测,具有良好的噪声鲁棒性且提高了应用Mallat算法的实时性.     

基于S变换的短时电能质量扰动检测与分类

提出了利用S变换时频等值线图和幅值包络线对常见短时电能质量扰动进行检测和分类的方法.介绍了S变换的基本原理,给出了利用S变换检测和分类短时电能质量扰动的实现方法,通过仿真验证方法的有效性.结果表明,该方法可以准确地确定扰动发生时刻和持续时间,并能简单、直观地对扰动进行分类和幅度确定.     

一种基于PSO-SVM的电能质量扰动识别与分类的新方法

针对目前电网电能质量扰动识别与分类中采用的SVM分类器参数难以选择的问题,提出了一种基于粒子群(PSO)优化SVM的电能质量扰动识别新方法。利用MATLAB软件对实际电网中常见的5种扰动信号进行建模,将检测到的电压信号经复小波变换后作为PSO-SVM的输入样本进行训练和测试。仿真结果表明,该方法能够快速、可靠地对电能质量扰动进行识别与分类,对电网的电能质量监测具有较高的应用价值。     

一种新的电能质量扰动分类识别算法

通过分析电能质量扰动信号的时域特征,提出一种电能质量扰动分类方法.所提取的扰动分类特征量具有明确的物理意义,有利于对各种电能质量扰动进行估值.某一特征量或某几个特征量能唯一确定一种扰动,使扰动判断不再具有或然性.任一扰动的特征量不因其他扰动的存在而改变.因此,可以准确辨别出混合扰动.MATLAB仿真结果表明,该方法能有...     

基于时域特征分析的电能质量扰动分类

在分析电能质量扰动信号的时域特征的基础上,提取了4个用于分类电能质量扰动的特征量,并且提出了一种电能质量扰动分类方法。所提取的扰动分类特征量具有较为明确的物理意义,因此,有利于对各种电能质量扰动进行估值;某一特征量或某几个特征量能唯一确定一种扰动,使扰动判断不再具有或然性;任一扰动的特征量不因其他扰动的存在而改变其值,因此,可以准确辨别出混合扰动。MATLAB仿真和分析表明,该方法能有效地分类更多的单一和混合电能质量扰动,并且计算耗时更少。     

一种简单的电能质量扰动信号检测方法

提出了一种简单的电能质量扰动检测方法,用于判断采集信号中是否存在电能质量扰动,作为扰动分类的前提。该方法利用当前周期的电压信号与前一个周期信号之间的差值信号来进行电压凹陷、电压凸起及暂态振荡、暂态脉冲等暂态电能质量问题检测,利用差分信号和滤波后低频和高频信号的能量比来检测稳态电能质量问题。该方法实现简单,计算量小,检测全面,可以实时、在线完成,弥补了以往采用小波或小波包变换方法复杂费时以及准测不全面的不足,也弥补了单独采用差值信号方法无法检测稳态电能质量问题的缺陷。仿真和试验结果表明了本文提出方法的可行性和有效性。     

基于变分模态分解的电能质量扰动检测新方法

为了更加准确地提取扰动信号特征,提出了基于变分模态分解(VMD)的电能质量扰动检测新方法。该方法由VMD和希尔伯特变换(HT)2个部分组成。首先,对扰动信号进行傅里叶变换以确定VMD的预设分解尺度;然后,利用VMD将扰动信号分解为系列调幅-调频函数之和;最后,对每个调幅-调频函数进行HT,求取瞬时幅值和瞬时频率,进而确定扰动信号特征。较之希尔伯特-黄变换和局部均值分解方法,VMD方法不仅可分析不同时间支集的扰动信号,处理复合扰动和频率相近的奇数次谐波,也不存在模态混叠,获取的瞬时幅值和瞬时频率更加准确。仿真信号和变电站电容器组投入时的电压信号分析结果证明了所提方法的可行性和有效性。     

一种简单实用的电能质量扰动检测方法

提出了一种简单实用的电能质量扰动检测方法:首先对原始信号做差分处理,通过监测差变信号中的突变起始点,检测是否有扰动出现;接着分三种情况检测扰动的持续时间;然后在存在扰动的区域内应用快速傅里叶算法计算扰动幅度。各种扰动信号的仿真结果表明,该方法快速、准确,有较高的实用价值。     

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。     

EEMD在电能质量扰动检测中的应用

提出了一种基于聚类经验模态分解(EEMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)电能质量扰动检测新方法.首先采用EEMD对电能质量扰动信号进行分解,获得固有模态函数后,再进行HHT,可以定量、准确地刻画相应时刻的瞬时特征量.该方法可以确定非平稳的电能质量扰动信号的时间、频率和幅值等信息.仿真试验结果表明,该方法可以有效克服经验模...     

基于ISSA-XGBoost的电能质量扰动识别方法研究

针对传统电能质量扰动(power quality disturbances, PQDs)识别中特征提取有冗余,识别精度不高等问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化特征选择和极致梯度提升(eXtreme gradient boosting, XGBoost)的电能质量扰动识别方法。首先对电能质量扰动信号进行S变换,提取61种电能质量特征。再通过ISSA同时选择最优特征子集和XGBoost中最优参数,剔除冗余特征,提高识别精度。最后根据优化后的最优特征子集和XGBoost实现电能质量扰动的识别。仿真结果表明,所提出的方法能有效选择最优特征子集,对噪声环境下的19种电能质量扰动信号进行高效识别,并且具有较高的识别精度。     

一种新的电能质量扰动信号压缩感知识别方法

针对现有电能质量扰动信号识别方法存在数据量大、准确率不高的不足,提出了一种基于压缩感知稀疏向量特征提取的电能质量扰动信号分类识别方法。该方法首先针对原始信号,利用压缩感知理论获取降维的测量信号,并基于?1范数正交匹配追踪算法获取稀疏向量。然后针对稀疏向量提取最大值、次大值、均方根、标准差、峭度和裕度因子等特征,作为神经网络的输入,实现电能质量扰动信号的分类识别。最后,针对六类典型电能质量扰动信号,开展仿真实验验证。仿真结果表明,现有识别方法需要处理的原始信号长度为1024,而所提方法特征提取时所处理的数据长度仅有30,从而大大减少了所需处理的数据量,并且由于实现了以非常少的数据量保存原有全部有用特征信息,因而更有利于提高识别准确率。通过与广泛采用的小波变换识别方法进行比较,所提方法的平均准确率高达98.71%,远远高于小波变换方法的92.86%。     

电能质量扰动小波变换检测与识别方法的发展

电能质量扰动问题近年来已经成为众多领域关注的焦点，国内外学者提出了一系列对电能质量扰动进行分析的方法。介绍几种常用的电能质量扰动检测和识别方法，重点分析了基于小波变换以及小波变换与其他方法如时域分析法、d-q变换、人工神经网络等相结合的电能质量扰动识别方法，比较了各种方法的特点，指出了该领域研究发展的前景。