基于瞬时负荷统计特性检测电能质量扰动源

提出一种基于检测点产生的瞬时负荷统计特性快速确认扰动源的方法,展示了该原理在谐波、电压凹陷、电压膨胀、瞬间电压降落四种扰动,在MATLAB下的仿真和计算结果.结果表明在每种情况下此方法都可以对扰动源进行迅速准确的检测.同时还对每种情况计算电压与实际电压的偏离程度进行了分析,并求出了各种情况下的电压偏离方差.最后,根据扰动源产生原因对扰动源类型的识别进行了研究.     

基于瞬时无功功率理论的电能质量扰动检测、定位与分类方法

提出了一种对电能质量扰动进行检测、定位、辨识与分类的有效方法.首先对含有噪声的信号进行小波去噪处理,得到信噪比较高的信号,再对去噪后的信号进行差变处理得到差变信号,通过小波去噪和信号差变法来确定扰动的位置和持续时间.将去噪后的单相电压信号通过移相-60°得到三相电压,并用三相电压代替三相电流,利用瞬时无功功率理论计算出瞬时有功,进而计算出瞬时电压幅值,根据扰动的持续时间和扰动的幅度对扰动类型进行识别.     

复杂电能质量扰动事件源定位方法

复杂电能质量扰动事件包含多个相关的基本事件和多个扰动事件源。在对复杂扰动事件的类型和时空特征进行分析的基础上,提出一种复杂电能质量扰动事件源定位方法。采用原子算法检测扰动事件,给出根据各基本事件的起止时间进行扰动区段划分的方法;采用叠加原理对瞬时功率进行分析,提出根据扰动能量的极性对各区段扰动事件源进行定位。算例结果表明,该方法能够实现复杂电能质量扰动事件源定位。     

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。     

基于非线性自适应滤波器的动态电能质量扰动检测

在讨论现有一些电能质量检测方法的基础上，提出了一种基于某种非线性自适应滤波器的电力系统动态电能质量扰动检测方法。由于该滤波器输出多个可应用于电能质量扰动检测的信号，且它对于检测系统的内部参数和电力系统频率的变化是鲁棒的，并具有良好的静态和动态性能等特点，非常适合于动态电能质量扰动的检测。阐述了该系统对多种动态电能质量扰动检测的实现和效果，对包括动态谐波、瞬时电压下跌、低频振荡等进行检测和分析，并为此做了大量的计算机仿真，仿真结果证明了结论的正确性。     

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。     

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。     

电能质量扰动检测的研究综述

快速、准确、有效的电能质量扰动检测是电网故障分析与治理的前提和基础,在电力监测、电能质量评估及电网和用户的安全中扮演了重要角色.针对当前国内外相关研究成果进行整合归纳总结.首先,分析了电能质量扰动检测对象,归纳电能质量扰动检测的难点问题.其次,详细综述电能质量扰动检测方法的最新研究进展,将其分为时域分析、频域分析、时频...     

基于动态测度的电能质量扰动检测

将动态(Dynamics，以下用Dyn表示)测度有关概念引入电能质量研究领域以分析各种扰动信号。提出一种高效的Dyn测度算法，该算法能够准确检测信号的所有极值点，并计算其Dyn测度。通过分析扰动信号极值点的Dyn测度，发现扰动信号畸变点的Dyn测度与信号峰，谷点的Dyn测度差别较大，根据二者差异可以有效识别信号的畸变点。基于此提出了一种新的扰动检测方法。应用新方法对多种实测和仿真扰动信号进行检测，结果表明提出的新方法是正确的、有效的。     

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。     

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。     

基于S变换的电能质量扰动特征提取

电能质量扰动识别是电能质量检测系统的重要组成部分,也是进一步采取适当措施对其进行治理和控制的前提和依据。通过对扰动信号的S变换提取出扰动信号基频和高频特征,从而实现对电能质量扰动的分类,并通过S变换后的基频和高频特征分别提取出扰动信号前后的瞬时振幅以及扰动起始、终止时刻。实验结果表明,S变换可准确检测出电能质量扰动信号所属类别和扰动特性,以及扰动信号的起始、终止时刻。     

新型电能质量干扰源的研究

介绍了两种传统类型的电能质量干扰源。就其不足之处,提出了一种新型的电能质量干扰源设计方案。该干扰源采用了DSP技术和双环控制方法,实现逆变器干扰量的快速准确输出控制,可以实现大容量输出。对该方案进行了仿真和实验研究,结果表明,此干扰源可以产生多种对称或不对称的波形畸变、电压跌落等电能质量干扰,并且结构简单易实现,从而验证了该干扰源的有效性。     

基于改进多层前馈神经网络的电能质量扰动分类

电能质量扰动分类是电能质量控制的重要工作之一,主要工作包括信号特征提取和分类器构造两个阶段。采用S变换与改进的多层前馈神经网络相结合,提出一种新的电能质量扰动分类方法。首先利用S变换对原始数据进行处理,提取具有代表性的4类典型特征以表征不同种类的扰动类型的特性,之后使用拟牛顿法和自适应因子改进传统的多层前馈神经网络,将特征作为改进的多层前馈神经网络的输入向量,实现自动的分类识别。实验表明,新方法减少了噪声对分类准确率的影响,学习能力强,能够有效的识别电压暂降、电压瞬升、电压中断、暂态震荡、谐波等5种电能扰动。     

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...     

基于瞬时无功功率理论的三相不平衡负荷补偿

在研究当前补偿装置的基本原理以及补偿信号检测方法的基础上,针对不平衡负荷下的电力系统提出了一种基于瞬时无功功率理论补偿导纳的新算法。该算法以对称分量法为理论支撑,针对不平衡电路特点,通过理论分析得出以瞬时无功电流表达的补偿导纳通式,以该算法作为静态无功补偿器(SVC)控制策略,可在进行无功补偿的同时实现三相不平衡补偿。为有效改善SVC容量利用率,通过讨论补偿导纳的各种不同情况,对于晶闸管控制电抗器(TCR)并联固定电容型SVC的各项参数进行合理的分析,并总结了在不同的条件约束下所补偿范围的大小。最后结合SVC参数的合理选取,通过多种不同的算例分析验证了算法的正确性、有效性。     

ITD算法在电能质量扰动信号特征量提取中的应用

针对电能质量扰动信号非线性特点,采用固有时间尺度分解算法(Intrinsic Time-scale Decomposition, ITD)准确快速地提取电能质量扰动信号的幅值、频率、相位、衰减因子、扰动起止时刻等特征量。首先利用固有时间尺度分解算法提取电压扰动信号的固有旋转分量(Proper Rotation Component, PRC)。然后对PRC分量进行Hilbert变换求取相位和瞬时频率,根据高频突变点得到扰动起止时刻;由包络函数得到扰动信号的幅值,并计算衰减因子。运用Matlab对单一和复合扰动信号进行仿真计算,结果表明该方法能准确地识别电能质量扰动信号的特征量,具有抗噪能力,验证了所提方法的实时性和可行性。     

基于瞬时无功理论的单相无功功率相关定义

1983年Akagi提出的瞬时无功理论具有计算量小、瞬时性好等优点,但不能直接应用于单相电路的分析。一些学者借鉴瞬时无功理论,通过α-β变换将电压、电流信号映射至二维空间,提出了多种定义单相电路瞬时无功功率量值的理论。本文试对这一类单相瞬时无功功率定义多年来的研究成果加以综述。具体地,将整理广义瞬时功率理论、无功电流理论、瞬时无功密度理论这三类有关单相电路瞬时无功功率的定义,并介绍瞬时无功功率理论在测量基波无功、谐波电流以及控制锁相环电路方面的应用。最后,试分析现有单相瞬时无功功率理论的局限性。