基于改进LMD的电能质量扰动检测新方法

介绍了一种新的非线性、非平稳信号分析方法——局部均值分解(local mean decomposition,LMD),分析了LMD用于扰动信号检测时的优缺点及原因。在此基础上,提出一种改进的局部均值分解(improved local mean decomposition,ILMD)电能质量扰动检测及时频分析新方法,该方法由LMD和希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT)2部分组成。先用LMD提取信号的乘积函数(product function,PF),由PF分量的调幅函数可得信号瞬时幅值;再对PF分量进行HT求取瞬时频率。ILMD方法可有效定位发生扰动的起止时刻,克服LMD在定位能力上的不足。与采用希尔伯特黄变换(Hilbert Huang transform,HHT)方法相比,ILMD具有瞬时幅值函数端部失真小、瞬时幅频曲线波动小和幅值与频率检测精度高等优点。仿真信号和500 kV变电站电容器组投切时的电压信号分析结果证明所提方法的可行性和有效性。     

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。     

基于HHT的电能质量检测新方法

提出了用HHT方法对电能质量扰动信号（电压凹陷、电压凸起、电压间断、暂态震荡、暂态脉冲等）和谐波（整数次谐波和间谐波）进行检测及时频分析的新方法.该方法由经验模态分解法（EMD）和Hilbert变换（HT）两部分组成.通过EMD得到固有模态函数（IMF）后,再进行HT,可以定量、准确地刻画相应时刻的瞬时频率和幅值.通过该方法可以确定非平稳的电能质量扰动信号的时间、频率和幅值信息;同样也可以精确的检测出谐波的幅值和频率.仿真结果表明,该法不但适用于非平稳信号的处理,而且对平稳信号的分析、处理也有很好的效果.     

基于经验模态分解的电能质量扰动信号定位方法

提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的方法来对电能质量扰动信号进行定位。在EMD方法分解过程中,异常数据会在其第1个固有模态分量中引起局部高频突变信号,此高频突变信号具有幅值相对于无扰动时明显增大的特点。利用此特点,对含有电能质量扰动的电网电压进行EMD分解后得到的第1个固有模态分量求取一阶导数,然后对一阶导数进行阈值处理来确定扰动发生及终止的时刻。仿真结果表明,此方法对多种电能质量扰动信号信号有较好的定位效果。     

基于EEMD阈值去噪的电能质量扰动检测研究

电能质量信号的采集常受噪声干扰,影响对扰动信号的分析。研究具有自适应性的EEMD阈值去噪方法,对染噪电能质量扰动信号进行去噪,并与小波去噪的启发式阈值、自适应阈值、固定阈值、极大极小阈值4种阈值方法的去噪效果相比较。通过对去噪前后的波形、信噪比SNR和重构后的均方误差MSE 3个标准进行分析比较,对除噪后的信号进行HHT获取扰动的特征量。仿真结果表明,EEMD阈值方法消噪后的波形接近真实值,信噪比高,均方误差小,通过HHT提取的特征量可以准确定位扰动发生的起止时刻和获取扰动的瞬时频率和幅值信息。     

变分模态分解在电力系统谐波检测中的应用

针对电能质量分析中的谐波检测问题,将变分模态分解(VMD)应用到电力系统谐波检测中。利用VMD对信号的频带划分能力,实现各谐波模态的有效分离。对谐波信号进行频谱预分析确定VMD模态分解数,采用Hilbert变换提取各谐波模态幅值、频率等特征信息,通过基于奇异值分解的扰动定位方法对暂态谐波起止时刻与幅值变化时刻进行准确定位。不同类型谐波信号仿真实验验证了该方法的有效性,在无噪声与较低信噪比情况下均具有较高检测精度,具有良好的噪声鲁棒性。     

EEMD在配电网电能质量扰动检测中的应用

鉴于引起配电网电能质量问题的扰动信号为非平稳信号,本文将基于集合平均经验模态分解(EEMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)应用于配电网电能质量扰动检测.该方法通过对配电网电能质量扰动信号进行自适应分解,获得固有模态函数(IMF),再对IMF进行HHT获得准确的瞬时频率和瞬时幅值,可以准确刻画扰动发生时间、描述扰动信号的频率和幅值特征,同时克服经验模态(EMD)存在的模态混叠问题,为配电网扰动信号的检测提供了一种新的分析手段.通过配电网几种常见扰动信号进行仿真实验,结果验证了该方法的有效性.     

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。     

基于EEMD自适应阈值去噪的电能质量扰动检测与定位研究

为了改善电能质量扰动信号的去噪效果,实现扰动信号的检测与准确定位,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)自适应阈值的电能质量扰动信号去噪方法。首先利用集合经验模态分解将含噪的扰动信号分解成一些相互独立的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,然后对所得的IMF进行自适应阈值去噪,从而抑制噪声干扰。采用希尔伯特黄变换(HHT)提取去噪后扰动信号的起止时刻、瞬时频率和幅值信息。相比于小波去噪的启发式阈值、自适应阈值、固定阈值、极大极小阈值等方法,该方法在去噪的同时减少了信息损失,信噪比SNR和均方误差MSE均有明显提高。仿真结果验证了该方法在电能质量扰动检测与定位中的有效性和可行性。     

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。     

基于改进HHT的电能质量扰动检测方法*

为了精确检测电网中复杂非平稳扰动信号的时频特性,提高希尔伯特-黄变换(HHT)方法的时频定位能力,本文提出一种基于改进HHT的电能质量扰动检测方法。针对电压暂降与短时间中断、谐波和复合扰动信号,该方法采用移动平均法对HHT得到的瞬时幅频参数进行均值化,进而从Hilbert谱中提取信号在不同时间和频率的能量密度,定位扰动信号的起止时刻。仿真结果表明,该方法能够准确、快速地获取谐波信号的频率成分、幅值及突变时刻,分析电压暂降与短时间中断信号的幅值及起止时刻,同样适用于复合扰动信号检测,相对于传统的HHT方法具有更高的精度及时频分辨率。     

一种组合重构的电能质量扰动特征提取方法

电力系统中电能质量扰动类型较多、扰动特征表征复杂,特征提取的有效性直接影响识别精度。为了保证特征提取的有效性,通常以牺牲特征向量维度作为代价,但特征向量维度过高会增加识别模型的复杂度和降低识别的速度。基于以上考虑,提出了一种基于能量熵和功率谱熵的组合重构特征提取方法。首先根据电能质量扰动信号特性和改进集合经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition, MEEMD)对电能质量扰动信号进行处理。其次利用能量熵和功率谱熵对扰动特征进行组合提取,构建高精度、低维度的特征向量。最后通过双层前馈神经网络(double-layer back propagation neural network, DBPNN)对扰动信号进行识别。仿真和实验结果表明,与单一特征提取方法相比,所提出的组合重构特征提取方法的特征向量维度、识别模型复杂度和识别难度降低,准确率较高,且具有一定的抗噪性。     

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。     

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。     

基于小波理论和HT-LMD的电能质量扰动检测方法

针对含噪声的暂态电能质量扰动检测问题,提出了一种基于小波自适应去噪的改进HT-LMD(HilbertHuang and Local Mean Decomposition)分解检测方法。分析了局部均值分解检测扰动的优缺点以及噪声对LMD检测方法的影响,提出了采用小波分解与重构和自适应阈值技术以及基于正交性判据(Orthogonality Criterion,OC)新的HT-LMD检测方法。小波自适应去噪技术能减弱噪声对LMD分解影响,正交性判据能减少分解的迭代次数。典型暂态电能质量扰动模拟信号和实测信号的检测结果表明,所提方法能在有效提高LMD方法检测电能质量扰动效果同时很好地保留原有暂态扰动信号奇异性特征,提高了检测和定位精度。     

采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动自适应检测方法

为了满足对电网非平稳扰动信号快速、准确分析的要求,提出了一种采用奇异值梯度信息的暂态电能质量扰动检测新方法。通过滑动窗奇异值分解(SVD)方法提取信号的变化特征、降低噪声干扰,并通过奇异值梯度求取扰动指示信号,得到初步定位结果。提出无参自适应阈值,进一步抑制噪声干扰并实现对暂态扰动信号的检测定位。所提算法原理简单,无需进行前置滤波及参数调节。一系列仿真试验的对比分析结果表明,所提算法定位准确、抗干扰能力强,对过零点扰动也有较好的检测效果。通过对变电站实际暂态扰动数据的检测分析,进一步验证了所提算法的有效性。     

基于修正幅值定量检测电能质量扰动方法

首先,提出了2个实值小波函数和基于这2个小波变换的修正幅值的新指标,从理论上说明：利用该修正幅值可以诊断电压的实际频率是否等于工频频率：在实际频率没有发生偏离的情形下,利用该修正幅值可以精确确定出电压幅值;而在实际频率偏离工频频率的情形下,也给出了利用修正幅值确定电压幅值的方法,并且在已知实际频率偏离工频频率范围的前提下,给出了利用修正幅值估计电压所产生的误差范围。其次,推导出了这2个实值小波变换的递推公式。最后,还应用基于这2个小波变换的修正幅值对常见的三种电压畸形波进行了检测。