小波包分解重构算法在有功电能计量中的应用

本文简要介绍了小波包分析的基本理论,深入探讨了基于小波包分解重构算法在有功电能计量中的应用,并采用具有很好的计算性、时域光滑性及频带分割性的正交小波db43对非稳态电网有功电能计量进行了仿真实验,结果表明该计量算法的有功功率和有功电能计量精确度可满足现行电网运行要求,基波有功电能计量精度达到0.2S级,谐波有功电能计量满足A类谐波测量仪器的允许误差.     

基于小波包变换的有功电能计量

介绍了小波包变换的基本理论,提出了一种谐波环境下基于小波包变换的有功电能计量算法,并对非稳态信号的有功电能计量进行了仿真实验。结果表明,该算法的有功电能计量精确度可满足现行电网运行要求,具有可行性。     

基于提升小波包变换的谐波电能计量

为了克服加窗插值傅里叶算法无法准确计量非稳态谐波的缺陷,实现同时对电力系统稳态、非稳态信号的谐波电能进行准确计量,提出了基于提升小波包变换的谐波电能计量方案,详细阐述了其原理,提升分解、重构步骤。给出了整数次谐波、非整数次谐波功率计算公式,并通过仿真实验证明了该方法的准确性、可行性。对该算法进行优化,并进行DSP算法仿真实验,并估算该算法运行时占用空间大小及耗费时间,结果表明该算法能有效节省内存空间及运行时间。     

基于小波变换的电力系统谐波电能计量

分析了谐波对电能计量装置的影响,提出了基于小波变换理论的谐波电能计量方法,并进行Matlab仿真实验.     

基于小波包多频带分解实现谐波抑制与无功补偿

提出一种子频带分解实现多通道有源滤波与无功补偿的新方法。该方法根据无功和谐波的频域分布特性,将补偿容量按频带分配到各子通道,不同通道采用不同功率模块予以补偿,避免了电力电子器件开关频率与功率等级的矛盾。该文讨论了小波包滤波器组算法实现多通道子带滤波方法的补偿原理,分析了循环缓存实现周期边界延拓方式在系统频率波动时的检测结果,并提出锁相环(PLL)调整缓存深度的解决方案。仿真结果表明,该方法具有较好的动静态性能,同时能够补偿三相不对称的负载电流畸变分量,适合应用在大容量有源滤波与无功补偿的场合。     

基于混合小波包的电能质量数据压缩算法

经典小波算法在分解电力系统监测系统的录波数据时,单一小波基难以与电能质量事件复合特征达到最优匹配,为了进一步提高电能质量数据小波压缩算法的效率,本文在单小波分解的基础上,针对电力系统数据特性提出混合小波包算法:首先通过MATLAB仿真产生不同类型的电网故障录波数据,再将仿真数据所对应的熵函数作为遗传算法寻优的代价函数,优化混合小波包基结构,最后利用新算例验证优化好的混合小波包。仿真实验的结果表明本文算法获得的压缩效果优于经典小波压缩算法。     

小波分析在电能质量检测上的应用研究

把小波多分辨率分解方法和小波包分解方法应用于电能质量短期变化分析中，通过小波变换对信号进行多分辨率分析可以判断出信号是短时断电、电压骤升、电压骤降还是短时谐波，如果足短时谐波，则可利用小波包分解的方法进行时频分析。     

基于小波包分析的指纹图像初滤波

结合指纹图像高频丰富的特点,以及小波包分析高频分辨率高的特性,采用小波包分析对指纹图像进行初滤波。实验表明,该方法对含高斯白噪声的指纹图像取得了较好的滤波效果。     

基于小波包分析的指纹图像初滤波

结合指纹图像高频丰富的特点,以及小波包分析高频分辨率高的特性,采用小波包分析对指纹图像进行初滤波。实验表明,该方法对含高斯白噪声的指纹图像取得了较好的滤波效果。     

对比研究基于小波包变换和离散小波变换的配电网谐波检测技术

对比较小波包变换WPT和离散小波变换DWT之间不同量化的电力系统谐波进行了测试,并对波形进行分析且取得了实际使用功率,所取得的成果足用小波包变换和离散小波变换在符合IEEE标准的实际数值和误差率的基础上进行的.结果表明有效的离散小波变换比小波包变换分析方法更适合用于电力系统谐波分析.     

基于小波包分频特性的中性点不接地系统铁磁谐振检测

根据中性点不接地系统中单相瞬时性接地激发铁磁谐振时零序电压的特点,将零序电压按时段分成2组,利用小波包分别对2组电压进行分解,按能量最大原则选取特征频段。根据2组电压特征频段的异同实现铁磁谐振的检测,并采用电压幅值比较法作为辅助判据。仿真结果和硬件实验平台实验结果表明该方法能正确地将铁磁谐振、单相瞬时性和单相永久性接地区分开。     

基于小波及小波包变换的电网谐波检测

随着电力电子技术的广泛应用,谐波对电力系统的污染越来越严重,检测、分析和抑制谐波已经成为电力系统环境治理的重要课题。本文运用了小波变换和小波包变换对电网谐波的检测,仿真结果表明小波包变换能分离出更多频率的谐波信息,所以小波包变换能更有效的分析和抑制谐波的危害。     

采用自适应小波包分解的混合储能平抑风电波动控制策略

采用蓄电池和超级电容构建混合储能系统以平抑风电场输出功率波动,实现风电平滑并网。首先,针对不同风电出力场景下风电功率的波动特性,结合风电并网波动标准和混合储能系统性能特点,实现风电功率的自适应小波包分解和储能初级功率分配,得到风电并网功率和混合储能初级功率指令;其次,在混合储能系统内部,根据超级电容的荷电状态,利用模糊优化控制对蓄电池和超级电容的功率指令进行二次修正,得到优化后的混合储能功率分配指令。算例分析表明,所提策略能够自适应地实现风电功率的最优分解和合理分配,确保混合储能荷电状态工作在合理区间,有效改善风电输出功率波动平抑效果,保证混合储能系统长期稳定运行。     

小波与小波包变换在船舶电网滤波中的仿真应用

随着电力电子装置在船舶上的应用日益增多,船舶电网的谐波污染越来越严重,而谐波对于船舶电力系统产生了严重的危害和影响。小波和小波包变换为电力系统谐波分析提供了有力的数学工具,滤波是其重要应用之一。本文运用小波和小波包变换对电流谐波信号进行分解变换,达到了较好的滤波效果。     

基于小波包分解与循环神经网络的综合能源系统短期负荷预测

文章提出了基于小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)与循环神经网络的电冷热综合能源短期负荷预测方法。利用能够突出负荷细节特征的小波包对电冷热负荷进行频段分解,分析每一频段中电冷热负荷的互相关性。为体现每一频段中电冷热负荷的互相关性对预测结果的影响,将频段中互相关性较强的负荷类型放入同一处理负荷自相关性的循环神经网络模型中进行预测;频段中互相关性较弱的负荷类型则单独进行预测。与直接将电冷热负荷放入同一个循环神经网络进行预测相比,以及与将电冷热负荷通过同一个反向传播神经网络进行预测相比,所提方法考虑了综合能源在不同频段内电冷热负荷的互相关性和电冷热负荷本身的自相关性,能够有效降低负荷预测的平均绝对百分比误差。     

小波包变换在风电场谐波分析中的应用

含有变频器的风力发电机组在并网发电时会给电力系统注入时变谐波.快速傅里叶变换(FFT)是目前谐波分析的主要方法,但是它不适合处理非平稳时变信号.提出利用小波包变换(WPT)的方法对电流信号进行分析.基于Daubechies小波,采用适当的采集频率和小波包分解树,使谐波频率落在小波包频带并利用其小波包系数重构出各次谐波.可以实现信号频带的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性,还具有分辨非平稳时变谐波的能力.仿真结果显示小波包变换的谐波分析能力更好,能根据要求分离任意次谐波.     

基于小波包混合储能系统的风功率波动控制策略

随着风力发电的发展,风电波动带给电网的影响越来越明显,平滑风电出力显得很重要。针对风电功率波动特性,提出基于小波包分解法,得到风电并网功率、混合储能系统参考功率和充放电状态。结合蓄电池和超级电容的荷电状态,提出了能量管理协调控制策略,实现了储能系统内部功率修正,算例结果表明:能量管理协调控制策略能完成混合储能系统内部功率最佳修正,且可以有效的平滑风电出力。最后以实际风电数据为依据,在MATLAB中建立了数学仿真模型,证明了该控制策略的有效性。     

基于小波包变换的变压器励磁涌流识别新方法

提出了一种基于小波包变换的识别变压器励磁涌流的新算法。该算法能正确地区分带长线和不带长线励磁涌流与变压器的各种典型内部故障,同时不会将外部故障误判为内部故障。试验结果表明：所设计的小波包算法能保证励磁涌流的正确识别,且具有实时实现的可能。