基于变换的电能质量扰动识别方法研究

综述了基于变换的方法在电能质量扰动分析中的应用,分别对基于小波变换、短时傅里叶变换、S变换的分析方法在电能质量扰动检测与扰动类型识别中的应用加以讨论。文中分析了在应用这些方法时涉及到的关键问题以及目前的解决情况,指出了现有一些文献中取得的好的成果及存在的一些问题,并就值得进一步研究的问题以及今后的主要研究方向进行了展望。     

基于S变换图像灰度量化的短时电能质量扰动识别分类

针对短时电能质量扰动分类大多依赖分类器,分类准确率不高这一难题,提出了基于S变换模时频矩阵灰度图像法。首先对常见的几种扰动进行S变换分析,得到模时频矩阵,再应用数字图像灰度方法,将模矩阵各元素值用灰度图方式表示,分析其灰值分布特征,引入灰度期望和灰度方差两指标,量化灰度图像灰值分布,并根据量化结果建立扰动标准判据,实现扰动分类。仿真实验表明,该方法不依赖于分类器,能准确地对扰动进行分类且对噪声不敏感,是一种有效的短时电能质量分类方法。     

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.     

基于S变换模矩阵的电能质量扰动信号检测与定位

针对电能质量扰动信号的检测和定位问题,提出了一种基于S模矩阵幅值平方和均值的扰动定位算法,并对常见的几种扰动信号进行S变换仿真,应用S模矩阵幅值平方和均值定位扰动发生时间和持续时间,分析谐波成分等.仿真结果表明,所提算法简洁有效,能够准确分析谐波成分和定位扰动信号,可以估计电压暂降、电压暂升以及电压中断等扰动信号的变化幅度.     

基于广义S变换的短时电能质量扰动信号分类

提出一种基于广义S变换的短时电能质量扰动信号分类方法。首先对短时电能质量扰动信号进行广义S变换,得到模矩阵,再从模时频矩阵中提取5种统计量特征值,然后利用决策树对扰动信号进行归类,从而实现对短时电能质量扰动信号的自动分类。仿真结果表明,该方法识别正确率高,且对噪声不敏感,适用于实际电网电能质量扰动信号的分析。     

基于S变换模时频矩阵的电能质量扰动检测与识别

提出利用S变换下的模时频矩阵对电能质量扰动检测与识别。其核心利用S变换模时频矩阵提取电能质量扰动特征,根据模时频矩阵幅值的概率密度分布建立各种扰动的标准模板,通过计算扰动信号的模时频矩阵与标准模板的欧几里德距离确定扰动信号与各种扰动标准模板的接近程度,进而实现对扰动信号的正确识别,并通过模时频矩阵检测扰动信号的时频域特征。仿真结果表明,该方法具有较好的抗干扰性,且在信噪比较低的情况下仍能达到满意的识别效果,同时检测扰动信号的时频特征具有较高的精度。     

基于S变换时频等值线图与幅值包络线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。     

基于S变换时频等值线图与幅值包络线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.     

基于变换的电能质量分析方法

对电能质量问题和基于变换的电能质量分析方法进行了综述,文中给出了各种电能质量扰动现象的分类与特征,对傅里叶变换,短时傅里叶变换、小波变换和二次变换这4种变换分析方法的基本原理及其在电能质量领域的应用作了详细论述,阐明了各种方法的特点及其适用条件,最后提出了电能质量研究的方向。     

基于S变换的暂态电能质量扰动检测与仿真

出了基于S变换的暂态电能质量扰动检测的新方法.介绍了S变换的基本原理和利用S变换的幅值矩阵检测电能质量扰动的实现方法.仿真试验表明该方法可以实时准确检测扰动的起止时刻、持续时间和扰动幅度,适用于电能质量扰动的监测和辨识系统.     

采用改进不完全S变换估计电能质量扰动参数

为克服S变换计算量大和不能准确估计某些电能质量扰动参数的缺陷,结合改进S变换和不完全S变换提出了一种估计电能质量扰动参数的新方法。首先给出了改进不完全S变换的计算过程,接着讨论了不同类型扰动信号求改进不完全S变换所需的最佳窗宽系数;然后介绍了参数估计的特征量提取,它是针对不同扰动频率点自适应地采用最佳窗宽系数求改进不完全S变换得到的模向量;最后说明了由这些特征量进行电能质量扰动参数估计的方法。仿真结果验证了所提方法具有算法简单、运算量小、估计精度高等特点。     

基于双曲S变换的电能质量信号降噪新方法

为了更好地分析、检测电力系统中电能的质量,首先要降低电能质量信号中的噪声.利用S变换具有优秀时频呈现能力和时频分辨率的特点,采用双曲窗函数,把电能质量有用信号以及噪声信号变换到相空间,将带噪声的信号分解到时间域和频率域,在给定的一个时间段内对信号的频率进行压制,给定权值为0～1,对边界进行插值平滑处理.然后通过S反变换...     

利用S变换与变尺度模板标准化的短时电能质量扰动分类

提出一种利用S变换与变尺度模板标准化的短时电能质量扰动分类方法。首先利用S变换对扰动信号进行时频分析;然后以最小二乘法选取最佳缩放尺度,通过变尺度方法标准化不同持续时间、幅值的扰动特征,在此基础上建立唯一的、时间尺度和频宽分辨率统一的各类扰动标准模板,作为识别扰动类型的直接判据;最后通过模板匹配的方法实现扰动分类。该方法不使用任何人工智能分类器,分类原理简单,过程明确,且可用于不同时间长度的扰动分类。Matlab仿真和实际试验结果显示,该方法能准确地对扰动进行分类且对噪声不敏感,是一种有效的短时电能质量扰动分类方法。     

基于S变换和时域分析的电能质量扰动识别

提出了一种基于S变换(S-Transform,ST)和时域分析的电能质量扰动自动识别方法,该方法利用信号的S变换幅值矩阵和时域信息快速提取与各类电能质量扰动相应的特征,并借助简单的规则树识别特定的扰动,避免了因训练样本不足引起的较大误差,提高了识别效率。仿真试验结果表明,该方法识别率高,抗噪能力强,适用于电能质量扰动监测和辨识系统。     

基于改进S变换估计电能质量信号的噪声水平

提出了基于改进S变换估计电能质量信号噪声水平的方法。该方法根据能量聚集度的概念确定了改进S变换的时频分辨率。同时定义了与白噪声改进S变换功率谱相关的统计量,利用其分布特性检测电能质量信号能量在改进S变换时频面的分布区域,并采用迭代算法消除电能质量信号能量对噪声估计的影响,根据改进S变换时频面只含噪声区域的功率谱实现了对噪声方差的估计。仿真结果表明,当采样率达到一定程度时,采用该方法估计噪声方差有很高的可信度。     

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。     

基于S变换和最小二乘支持向量机的电能质量扰动识别

采用S变换和最小二乘支持向量机相结合,构建了一种电能质量扰动识别的新方法.首先利用S变换对电能质量扰动信号进行时频分解;然后,从扰动信号S变换的结果中,提取扰动信号的特征向量,组成训练样本和测试样本;最后,使用最小输出编码的最小二乘支持向量机对扰动信号进行训练,实现电能质量扰动信号自动分类和识别.仿真结果表明,该方法识别准确率高,抗噪能力强,且训练时间很短,适用于电能质量扰动辨识系统.