基于局部均值分解的暂态电能质量扰动检测方法

局部均值分解(LMD)是一种新的非线性、非平稳信号时频分析方法,可以将复杂的多分量信号分解为若干个乘积函数(PF)的线性组合,并通过所有PF分量的瞬时频率和瞬时幅值组合,得到原始信号的时频分布。采用波形匹配延拓对LMD进行改进,改善其端点效应问题,并用直接法求取PF分量的瞬时频率,将其应用于暂态电能质量扰动的检测分析。LMD可以有效地对扰动的起止时刻进行定位,具有较高的瞬时频率和瞬时幅值检测精度。仿真结果表明了LMD方法用于暂态电能质量扰动分析的可行性和有效性。     

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。     

基于二进小波变换的电能质量扰动检测

电能质量扰动起止时刻和持续时间是描述扰动的重要属性,为了对电能质量进行分析与评估,需要对其进行检测。小波变换的局部模极大值对应信号的突变点,可以用来检测电能质量扰动。连续小波变换的计算量大,存在较大冗余,而多分辨率分析的方法由于进行了二抽取,难以直接根据变换结果进行检测,需要重构信号,因此,采用了二进小波变换对电能质量扰动进行检测。使用电磁暂态分析程序ATP仿真软件对电能质量扰动信号进行了仿真,用样条小波进行二进小波变换,检测结果表明在分解尺度一上可以实现较为准确的检测。     

电能质量扰动小波变换检测与识别方法的发展

电能质量扰动问题近年来已经成为众多领域关注的焦点，国内外学者提出了一系列对电能质量扰动进行分析的方法。介绍几种常用的电能质量扰动检测和识别方法，重点分析了基于小波变换以及小波变换与其他方法如时域分析法、d-q变换、人工神经网络等相结合的电能质量扰动识别方法，比较了各种方法的特点，指出了该领域研究发展的前景。     

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。     

可调阈值函数和能量阈值优化的电能质量扰动小波去噪方法

电能质量信号在采集、传输过程中受外界环境的影响会引入噪声干扰,有效去噪的同时保留突变点信息是治理电能质量的重要前提.给出了一种可调阈值函数,通过对可调参数的控制,可以使得该阈值函数在软硬阈值函数之间变动,兼具两者的优点.引入小波系数能量因子,以能量最大的尺度作为特征尺度,在此尺度上,子区间能量高于尺度能量者则为有效区间...     

基于两个实值小波变换定量检测电能质量扰动的新方法

文章针对电压中断、电压下跌和电压上升这三种电压波形畸变进行了定量检测研究。提出了基于两个实值小波变换的修正幅值的新概念，并从理论上说明了该修正幅值具有如下的特性：(1)在非故障区间内取值均相等，且恰好等于额定电压的幅值；(2)在故障区间内(端点除外)取值也相同，且恰好等于故障区间内的电压的幅值；(3)与电压波形畸变所在相位、长度及电压的工频频率无关。文章还应用该修正幅值对这三种电压波形畸变进行了检测，检测图能定位故障发生、终止时刻和区分电能质量扰动的类型，并可定量测定出电压幅值上升或下降的幅度。     

基于数学形态学消噪的电能质量扰动检测方法

提出了一种利用数学形态滤对波形进行预处理，然后用小波检测电力系统扰动的方法。该算法着力解决电力系统扰动中滤除随机噪声和和脉冲噪声的困难，利用数学形态学设计的前置滤波单元在有效抑制各种噪声的同时，较好地保持了扰动的基本形状；小波变换算子则有效地检测出扰动并进行精确定位。MATLAB仿真表明所提算法可以准确检测电能扰动时的波形畸变点，同时，形态学－小波综合算法的计算量较单一的低通滤波器和多尺度小波变换的计算量小，有利于工程实现。     

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。     

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dq变换与小波变换的电能质量扰动检测与识别方法

提出了一种基于dq变换和小波变换相结合的电能质量扰动检测与识别方法,该方法利用dq变换有效值的特征和小波变换对突变信号的敏感性,能对电压暂降、暂升等10种电能质量扰动进行检测与识别,具有较高的识别正确率,并能计算出各种扰动的特征参量。同时。还对部分多种扰动同时发生的情况进行了初步探讨和仿真研究,并取得了较好的检测识别效果。     

基于小波包变换的电能质量扰动数据压缩

正交小波包变换可以对信号进行多频带分解，并根据被分解信号的特征，自适应地选择相应的频带，弥补正交小波变换的不足。将正交小波包变换与门限阀值相结合，应用于电能质量扰动数据压缩，并对其中最佳小波包的选取、门限阀值确定、算法实现等问题进行了讨论。对用电消耗信号、电压间断信号及暂态谐波失真信号进行了压缩仿真，并比较了这些信号在不同分解层次和门限限定系数取值时的压缩效果，结果验证了该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。     

基于小波变换和改进Prony方法的电能质量扰动分析

传统的电能质量分析方法通常只针对某一类特定的电能质量扰动问题进行分析,为了实现对常见电能扰动信号进行有效的区分与辨识,提出小波分析与Prony方法相结合的分析算法。首先引入小波多分辨分析(multi-resolution analysis),选取合适的小波函数对扰动信号进行分解,判断分解信号是否存在模极大值点,从而区分出稳态与暂态电能质量扰动问题。对于暂态扰动问题,优化了Mallat重构层数,提取出暂态扰动波形,以实现对扰动类型的判断。对于稳态扰动问题,改进Prony方法对于系统阶数估计的过程,提高了参数辨识精度。最后对混合扰动信号进行分析,并使用Matlab进行了仿真和实验验证。仿真和实验结果表明,该算法能准确地识别出各种类型的电能质量扰动信号。     

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。     

广义内插小波在电能质量扰动信号分析中应用

广义内插小波(GIW)具有对称性、紧支撑性、双正交性、内插性和高阶消失矩等优点,并消除了分解初始化时的Mallat误差。介绍了GIW的基本概念和分解、重构算法。将GIW应用于电能质量扰动信号的分析,对电压骤升、电压骤降、局部跌落、瞬时断电、频率漂移和局部振荡进行了仿真,并比较了GIW、Bior 3.7、Coif3、Db 4等4种小波在电压骤升、局部跌落、局部振荡时的信号定位性能,结果表明:虽然选取的GIW的滤波器长度要大于其他3种小波,但其对突变信号定位的幅值和偏移点数等参数仍优于其他三者;检测突变信号时,选用紧支撑对偶、具有高阶消失矩的小波可以更精确地检测突变点。分析可知,GIW具有很好的综合性能指标,可以有效地检测出各种微小扰动。     

基于小波混合阈值方法的电能质量信号去噪

基于小波变换的阈值去噪是滤除采样信号中白噪声的有效方法.在实际应用中,阈值的选取和对小波系数的处理方法是影响其去噪效果的2个重要因素.软硬阈值方法各有其优缺点.将两者结合起来的混合阈值方法可提高去噪算法的性能.在分析软硬阈值方法各自的优缺点后,结合正态分布的规律和信号、噪声的小波系数在不同层上的分布特点,提出了能自适应确定临界尺度的软硬阈值结合的混合阈值去噪方法.对采样信号进行小波变换,根据各层小波系数能量的最小值,确定临界尺度.对小于或等于临界尺度的层数上的小波系数用软阈值方法处理,对大于临界尺度的层数上的小波系数用硬阈值方法处理,这样处理能减小信号能量损失.对尺度系数和处理后的小波系数进行重构,得到去噪后的信号.仿真实验表明.混合阈值方法去噪性能稳定,在不同信噪比下都能有效地去除白噪声,较好地保留了原信号的局部特征,且方法简单,计算量小.