变压器局部放电监测逐层最优小波去噪算法

针对用于局部放电监测的去除白噪声算法会造成去噪脉冲信号波形畸变,脉冲幅值等波形参数产生较大误差,不利于进一步采用脉冲波形分析去除脉冲干扰的问题。为此根据局部放电信号在小波域上的分布特点,提出了各尺度信号分解和重构的最优小波选择方法,并给出了各尺度小波阈值的计算方法。仿真信号的最优小波去噪结果显示去噪信号具有波形畸变率低和幅值误差小的特点;实测信号的最优小波去噪结果证明提出的最优小波去噪算法能有效去除局部放电监测信号中的噪声,在局部放电在线监测应用中具有良好的去噪效果。     

采用小波分析的滞环电流控制逆变器谐波分析

为了能实时发现逆变器输出波形的畸变和精确提取输出波形中的谐波分量,采用基于Gauss函数的一阶导数为小波函数的小波模极大值方法对逆变器输出电压波形畸变进行实时监测,采用谐波小波对输出电压的奇次谐波进行提取和分析。仿真结果表明,小波模极大值方法能够在时域里敏感地检测到输出波形的畸变,谐波小波能够精确提取出输出波形含有的各奇次谐波。这两种小波分析方法为研究先进谐波抑制策略提供了有力支持。     

用于提取局放脉冲的波形匹配识别方法初探

针对现场采集的局部放电信号中经常混杂白噪声和窄带周期干扰现象,本文首次提出使用Laplace小波按照波形匹配的原则来提取局部放电脉冲信号的方法.利用该小波波形与局部放电脉冲波形相吻合程度较好的特点,根据波形匹配的原则对含噪信号在一个由该小波构成的小波基函数空间中进行模式识别,进而去除噪声,提取局部放电脉冲信号.该方法不仅能够用于去噪,而且可以确定脉冲的放电主频率、衰减度、放电时刻及放电个数,从而为故障识别和定位奠定良好的基础.仿真和实验结果显示该算法具有良好的去噪性,同时可以获得更多的局放脉冲信息.     

小波分析在变压器差动保护中的应用

正确区分电力变压器励磁涌流和内部故障电流是变压器保护中一个尚未得到完善解决的问题,变压器励磁涌流具有明显的奇异性,小波变换在多尺度分析和时频域表现优秀,适合用来提取信号边缘和峰值突变的特征,能够很好的检测信号奇异性。对励磁涌流和故障电流进行小波分析,然后对信号小波变换后的波形进分析,可直接利用波形特点进行判断。     

基于小波-隐马尔可夫的波形异常扰动类型识别研究

针对波形异常扰动的识别问题,提出一种基于小波-隐马尔可夫的分类方法,利用小波变换提取波形异常扰动特征.波形异常扰动利用小波变换被分解成多分辨率小波域,其小波系数由HMM构建模型.基于此模型,结合最大似然实现波形异常扰动的分类识别,并在7200 V配电线上的实际波形异常扰动数据进行分类,并通过后处理对结果进行调整.实验结...     

高压缩比电力系统波形数据压缩方法及其性能分析

在对常用数据压缩、编码方法分析的基础上,充分利用电力系统波形数据的周期性、有界性和冗余性等特点,同时分别选用游程编码和EZW编码,在DSP平台上实现了基于DCT变换、提升小波变换的压缩方法。对两种压缩方法实现、性能和还原效果方面进行了全面分析,认为基于提升小波与EZW编码的压缩方法可记录数据突变特征,具有压缩比和还原精度可调等特点,更适合于压缩大量电力系统故障波形数据压缩。     

高压缩比电力系统波形数据压缩方法的实现与性能分析

在对常用数据压缩、编码方法分析的基础上,充分利用电力系统波形数据的周期性、有界性和冗余性等特点,同时分别选用游程编码和EZW编码,在DSP平台上实现了基于DCT变换、提升小波变换的压缩方法。文章对两种压缩方法实现、性能和还原效果方面进行了全面分析,认为基于提升小波与EZW编码的压缩方法可记录数据突变特征,具有压缩比和还原精度可调等特点,更适合于压缩大量电力系统故障波形数据压缩。     

小波变换去噪在高压冲击波形参数提取中的应用

本文描述了以小波变换为基础的滤波技术在高压冲击波形参数提取中的应用。新的数学工具———小波变换的引入使得波形处理更加简单。为检验其适用性 ,从消除白噪声和提取波形参数两方面进行了试验 ,并与Kalman滤波作了对比。结果表明 ,高压冲击试验中 ,小波变换的滤波效果较好 ,计算的波形参数也更准确。     

时域紧支正交复小波及其在电力系统的应用

小波分析的本质是计算被分析信号波形与小波波形的局部相似程度,而信号或小波的波形除与它们的幅频特性有关外,还与它们的相频特性有关。因此,小波的相频特性与被分析信号的相频特性的匹配程度如何,对小波分析结果有很大的影响。另外,相位是电力系统信号的重要特征,...     

基于二进小波变换的变压器励磁涌流识别

分析了标准正弦波、励磁涌流及短路电流小波变换后的波形特点,并归纳出了识别变压器励磁涌流的判据.