采用小波变换检测和定位电能质量扰动

从小波变换能够突出信号局部特征的特性出发,探讨了多尺度小波变换模极大值与信号突变点之间的关系,分析了对电网电压跌落及周期脉冲等典型电能质量扰动进行检测与定位的方法。为验证方法的有效性,进行了相应的仿真研究。结果证实了小波变换能更精确地检测和定位电能质量扰动。     

采用小波变换检测和定位电能质量扰动

从小波变换能够突出信号局部特征的特性出发,探讨了多尺度小波变换模极大值与信号突变点之间的关系,分析了对电网电压跌落及周期脉冲等典型电能质量扰动进行检测与定位的方法.为验证方法的有效性,进行了相应的仿真研究.结果证实了小波变换能更精确地检测和定位电能质量扰动.     

采用小波多分辨率信号分解的电能质量检测

针对典型的电能质量扰动信号 ,提出了采用小波多分辨率信号分解的电能质量检测与时频分析方法 ,并提出一种新型的同步检波器。该方法将电能质量扰动信号分解到子频带中 ,在小波域上检测信号的时间、频率和幅度 ,具有突出信号时域、频域局部特征的能力 ,因此特别适用于短暂瞬时信号的检测与分析。仿真结果表明 ,该方法具有优异的检测性能 ,适用于电压凹陷、电压凸起、电压间断、短时间谐波失真、暂态谐波失真、电压闪变与波动等电能质量扰动信号的检测与时频分析。     

典型电能质量扰动信号的小波检测

从小波变换能够突出局部特征的能力出发,利用多尺度小波变换模极大值与信号突变点之间的关系,探讨了利用小波变换的模极大值对电压凸起和频率升高等典型电网电能质量扰动信号的检测方法,并进行了相应的仿真研究,结果证实了方法的有效性.     

基于小波变换的电能质量扰动信号的检测

为对电能质量进行有效的治理,提高用电效率,有必要对扰动信号进行实时检测和定位.针对当前电力系统存在的电能质量扰动信号中持续时间短、发生随机性大及不容易检测的特点,采用小波变换对电力系统的高频扰动、瞬时脉冲、电压切痕信号进行检测.研究表明,该方法能够精确定位扰动信号产生的时刻和持续的时间,证实了该法的准确性和优越性.     

基于小波变换的电能质量扰动信号的检测

为对电能质量进行有效的治理,提高用电效率,有必要对扰动信号进行实时检测和定位。针对当前电力系统存在的电能质量扰动信号中持续时间短、发生随机性大及不容易检测的特点,采用小波变换对电力系统的高频扰动、瞬时脉冲、电压切痕信号进行检测。研究表明,该方法能够精确定位扰动信号产生的时刻和持续的时间,证实了该法的准确性和优越性。     

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。     

小波变换在电能质量分析中的应用

针对电力系统暂态信号分析提出了一种基于小波变换的解析信号分解方法。该方法将小波变换的时频局部性与解析信号关于信号相位及瞬时频率的描述相结合,可提取暂态信号的奇异点及各尺度分量的幅值包络、相位、瞬时频率等特征信息,为电能质量分析提供了更加丰富的依据。     

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。     

小波变换在电力系统中应用研究

小波变换与Fourier变换相比具有良好时域局部化特征，时域窗口随信号的变化自动调整。综述了近年来小波分析在电力系统中的应用情况，按照小波分析在电力系统各个应用领域进行分类、归纳和总结，说明了小波分析在电力系统各方面的应用是相当成功的，有很广阔的应用前景。同时也指出小波分析的不足之处，表现在2个方面；线调频小波变换比小波变换的时域窗口更加灵活，对噪声和和信号频率混叠现象的消噪分离更有效；小波分析缺乏有效的快速算法，因而很难满足实时性的要求，同时基于它用来检测、分析电力系统中出现的各种故障的相应硬件产品还未研制出来。     

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。     

基于二进小波和二-十进制的电能质量信号检测及分类

通过对各种电能质量PO(Power Quality)信号的时频域及幅值的分析,从二进小波变换检测结果中提取出与信号时频域、幅值相关的2个特征量,并构建出二进特征矢量,进而利用简单的二-十进制转换得到的十进制数表征不同的PO信号.仿真结果表明:采用二进小波变换对电能质量信号进行检测,可以较为准确地提取信号扰动持续时间和幅值范围等特征量.用二进特征矢量表征这些特征量便于扩展以适应更多种电能质量信号的分类,同时二-十进制转换得到的十进制数与不同的电能质量信号相对应,不会产生歧义.有效结合二进小渡变换和二-十进制转换2种方法可以快速、准确地实现多种PQ信号的检测及分类.     

基于动态小波变换的电力系统故障信号分析

提出了基于动态小波变换的电力系统故障分析方法,既充分利用了小波变换在电力系统故障信号分析中的优点,又克服了分析中傅里叶算法的不足。该方法简单、可靠,便于形成实时软件,对于提高电力系统故障检测水平和保护性能具有重要意义。     

小波变换在电能质量暂态信号检测中的应用

随着各种敏感电力电子设备在工业中的广泛应用 ,包括暂态扰动在内的电能质量问题已成为近年来各方面关注的焦点。对于暂态扰动发生时刻的检测与定位则是电能质量监测和统计中获取相关指标首要解决的问题。对基于连续小波变换的信号奇异性检测原理及其在电能质量暂态信号检测中的应用进行了详细的研究 ,通过基于标准偏差估计的小波消噪算法 ,有效排除了噪声干扰 ,实现了精确的故障时刻定位     

基于小波和神经网络的电能质量扰动信号数据压缩

在小波变换数据压缩方法和神经网络数据压缩技术的基础上,提出了将小波和神经网络应用于电能质量扰动信号数据压缩的方法。利用小波时域和频域的双重分辨率和神经网络的非线性函数逼近能力,以压缩比、均方误差为压缩效果的评价指标,对实际扰动信号进行数据压缩。采用样条小波和径向基神经网络数据压缩方法,以一个实例,给出了电能质量扰动信号的压缩仿真过程,给出了各类(电压凹陷、突起、尖峰、闪变及瞬态振荡)电能质量扰动信号的仿真分析结果。结果表明,该电能质量扰动信号数据压缩方法,压缩后得到的均方误差为-16.1397 dB,压缩效果良好。