基于小波包除噪的电能质量扰动检测方法

小波包变换能够实现信号频带的均匀划分，在任意频率聚焦，是分析暂态电能质量扰动时频特性的良好工具。但是电气信号中的电磁噪声严重影响了小波包的检测特性。该文提出了一种小波包除噪算法。通过仿真验证，该算法可以消除扰动检测中的噪声影响，从而为噪声环境中电能质量扰动的检测和定位提供了良好的依据。     

基于小波变换的暂态电能质量扰动检测与定位研究

本文深入探讨了暂态电能质量扰动检测与定位的小波变换方法。首先,分析了小波变换的基本原理及其快速计算的多分辨率方法,然后研究了小波变换极值与信号突变、噪声的相关性,在此基础上,详细阐述了应用小波变换进行暂态电能质量扰动检测与定位的原理过程,最后,运用Matlab软件进行了计算机仿真,给出了各种态电能质量扰动检测与定位检测与定位的仿真结果。理论分析和仿真结果显示应用小波变化对暂态电能质量扰动进行检测和定位,具有精确、实时、易实现等优点,是一种较理想的暂态电能质量扰动检测与定位方法。     

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。     

基于小波变换的电能质量扰动检测与定位

根据电能质量扰动信号的非平稳性,通过对小波变换原理的分析,从小波变换能够突出信号局部特征的特性出发,探讨了多尺度小波变换模极大值与信号突变点之间的关系,分析了利用小波变换对电网电压暂降及周期脉冲等典型电能质量扰动进行检测与定位的方法。为验证方法的有效性,以电压暂降扰动和周期脉冲扰动检测为例进行了相应的仿真研究,结果证实了利用小波变换能更精确地检测和定位电能质量扰动。     

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。     

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。     

一种新的电压暂态信号检测方法

暂态电能质量扰动包括电压骤降、电压骤升以及供电瞬时中断问题,而据统计和案例反映,造成用户用电设备异常运行或停电的绝大部分因素是电压骤降问题.为了检测电压暂降信号的特征值,本文提出了一种小波包变换和平方检测相结合的新检测方法.该方法采用小波包变换对扰动信号奇异点进行检测,准确定位扰动的起始时刻和终止时刻;采用小波包变换对信号进行平方解调,以求解扰动信号幅值.算例研究表明:在含有多种暂态扰动的情况下,该方法可以实现对骤降信号特征值的检测.     

基于小波包能量谱的电能质量短期扰动检测和分类方法

针对电能质量扰动问题,通过介绍几种基于变换理论的电能质量扰动检测和分类方法,对比分析各种方法之利弊,提出了基于小波包能量谱的电能质量短期扰动检测与分类新方法。仿真结果表明,该方法取得了明显优于其他检测和分类方法的效果。     

配电网暂态电能质量扰动的定位与识别研究

针对配电网暂态电能质量扰动的非平稳性、突变性和短时持续性的特点,提出一种基于小波变换和BP神经网络的扰动定位与识别方法。首先对暂态电能质量扰动信号进行小波分解,提取其高频系数得到扰动时刻信息,然后利用模极大值对扰动突变点峰值进行定位检测,再用扰动信号的能量分布序列来构造特征向量并用BP神经网络设计扰动识别器。MATLAB仿真结果表明,该方法对暂态电能质量扰动信号起止时刻定位快速,精度较高,能有效地识别五种电能质量扰动,识别率高。     

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     

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.     

基于小波变换模极大值的电能质量扰动检测与定位

随着各种敏感电力电子设备在工业中的广泛应用,诸如短时低电压、短时过电压等电能质量扰动问题已成为近年来各方面的关注的焦点。对于短时低电压扰动发生、恢复时刻的检测与定位则电能质量监测和统计中获取相关指标首先要解决的问题。该文对小波变换模极大值检测原理及其在和短时低电压、短时过电压扰动信号检测中的应用进行了详细的研究,通过检测小波变换模极大值,实现了对短时低、短时过电压扰动发生、恢复时间的精确定位。仿真计算结果表明上述检测方法是有效的。     

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。     

基于形态-复小波暂态电能质量扰动检测及定位

针对暂态电能质量扰动的实际检测过程中,存在着较强的脉冲噪声和白噪声干扰,影响暂态信息准确提取的问题,设计了有效的滤波算法以在保留信号特征的前提下最大限度地抑制噪声干扰影响,该法是将基于数学形态学的广义形态滤波器作为复数小波变换的前置滤波单元,形成的一种新型形态-复小波变换综合检测算法。仿真结果表明,基于该算法的滤波器不仅可很好地解决电能质量扰动分析中滤除随机噪声和脉冲噪声的困难,还可较好地保持扰动信号的形状和特征。另外用Daubechies实小波构造了相应的正交紧支对称复小波,由其提供的复合信息可准确地检测出扰动并进行时间定位。分别用电压暂降、暂态振荡、短时谐波畸变及微小扰动对所提方法进行了数字仿真验证,结果证实了基于形态-复小波变换综合检测方法的正确性和有效性。     

电能质量的S变换仿真

针对电能质量扰动信号的特征,介绍了一种基于S变换的信号检测与分类的方法.该方法利用S变换模矩阵来检测电能质量扰动信号,并对其进行分类.对影响电能质量的8种扰动信号(电压凹陷、电压隆起、短时中断、电压尖峰、电压缺口、谐波、间谐波和瞬态振荡)进行了仿真.仿真结果表明,该方法可以准确地确定扰动发生时刻和持续时间,能够对电能质量扰动信号进行简单、直观地分类.     

基于小波包变换的电压骤降信号分析

电压骤降是暂态电能质量问题中最常见的现象,对其进行准确的检测是控制和治理的前提。小波包变换是小波变换的进一步完善和发展,其均等划分频带特性使之具有比小波更好的时频分辨率。利用此特性,信号被分解到小波包平面,根据有用频带信息,提取电压骤降信号的特征分量;对信号中混有噪声和数据量过大的情况,利用软阈值法同时进行去噪和压缩处理,并对调节系数对软阈值法处理的影响进行了分析。仿真结果表明,小波包变换也是分析电压骤降信号的一种有效方法。     

基于dq变换、小波变换及FFT的电能质量扰动识别

利用dq变换有效值波形特征、小波变换和FFT对7种电能质量扰动信号进行分层次识别并求其取特征参数。首先根据扰动信号电压有效值的分布特性将扰动分为两类:电压暂降、暂升和中断为第1类:谐波、瞬态脉冲、低频振荡、电压波动为第2类。然后对第2类扰动进行小波多分辨率分析,由高频系数特征识别出瞬态脉冲和低频振荡,通过过零点个数将两者区分。最后再对小波变换后高频系数呈现相似分布的谐波和电压波动进行FFT变换,用频谱特性进行识别。该方法不仅能够有效识别扰动类型,同时还能够求出电压暂降等扰动的起止时刻和幅值,瞬态脉冲和低频振荡的峰值、峰值时刻等特征参数。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

滑动去趋势波动分析在电能质量暂态扰动检测中的应用

针对电能质量暂态扰动信号的不规则性和突变性特点,提出了一种基于滑动去趋势波动分析的电能质量扰动检测新方法。扰动的发生使原信号的相关性特征发生变化,而去趋势波动分析的波动参数对这种变化反应敏感。通过滑动窗构建波动参数曲线,不仅能够对扰动时刻进行准确定位,而且可以确定电压暂升、暂降等典型暂态扰动的电压波动幅值。试验结果证明了该方法的有效性,与基于小波变换的检测方法相比,所述方法在抵御噪声干扰方面更具优越性。     

Detection and classification of voltage disturbances using a Fuzzy-ARTMAP-wavelet network

This paper presents a method for automatic detection and classification of voltage disturbances for problems related to power quality using signal processing techniques and intelligent systems. This support tool for decision making is composed of four modules. The first module continuously evaluates the system's operation state. The second module extracts the essential features from the three-phase voltage signal based on the discrete wavelet transform, multiresolution analysis and entropy norm concepts. The signal signature is processed via standardization and codification in the third module. The fourth module classifies the type of disorder using a Fuzzy-ARTMAP neural network. A total of 7023 power quality events, including voltage swell, voltage sag, outage, harmonics, swell with harmonics, sag with harmonics, oscillatory transient and flicker, were obtained through mathematical models and simulations using the ATP software. To demonstrate the performance of this method, an application is submitted considering a real electric energy distribution system composed of 134 buses with measurements performed on a 13.8 kV and 7.065 MVA feeder. The results indicate that the proposed method is efficient, robust and has high computing performance (low processing time), which allows, a priori, its application in real time.     

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。