基于提升复小波的暂态电能质量扰动的检测与定位

针对暂态电能质量扰动信号的检测与定位,提出一种基于第2代小波变换的提升复小波的提升算法。通过Euclidean分解算法得到复小波提升方案;利用该方案对常见的几种扰动信号进行提升变换,将变换后的幅值和相位信息用于暂态电能质量扰动的定位检测及扰动幅度估计;并与第1代小波变换进行比较。仿真结果表明,所提算法具有简单、运行速度快、检测精度高等优点,能够准确定位暂态电能质量扰动信号和计算扰动信号的变化幅度。     

基于小波变换的暂态电能质量扰动检测与定位研究

本文深入探讨了暂态电能质量扰动检测与定位的小波变换方法。首先,分析了小波变换的基本原理及其快速计算的多分辨率方法,然后研究了小波变换极值与信号突变、噪声的相关性,在此基础上,详细阐述了应用小波变换进行暂态电能质量扰动检测与定位的原理过程,最后,运用Matlab软件进行了计算机仿真,给出了各种态电能质量扰动检测与定位检测与定位的仿真结果。理论分析和仿真结果显示应用小波变化对暂态电能质量扰动进行检测和定位,具有精确、实时、易实现等优点,是一种较理想的暂态电能质量扰动检测与定位方法。     

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。     

基于形态学的暂态电能质量扰动检测

针对扰动检测过程中存在的脉冲噪声和白噪声影响暂态电能质量信息准确提取的问题,文章设计了一种基于LMS的多结构复合形态滤波算法,该算法具有在保留信号的有效成分的基础上最大限度地滤除噪声的功能。文章使用电压暂降、电压暂升、电压中断等对所提方法进行了仿真实验。仿真结果表明,基于LMS的多结构复合滤波算法得到的信噪比是多结构自适应复合滤波算法的1.01倍左右,是小波变换的1.1倍左右,即该算法能有效地滤除暂态电能质量扰动分析中的随机噪声和脉冲噪声;而且,该算法可较好地保持扰动信号的形状和特征。     

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。     

基于复数小波相位信息的电能质量扰动的检测、定位与分类

从完全重构滤波器组出发,分析了小波与滤波器组之间的关系,讨论了复数离散正交小波的构造.利用所构造的复数正交紧支对称小波,分别研究了电网电能质量扰动的检测、定位与分类问题.为了证实用复数小波分析电能质量扰动的有效性,进行了相应的仿真研究.在给出仿真结果的同时,展示了复数小波特别及其相位信息在分析暂态电能质量问题时所具有的优于实小波的良好性质.     

基于数学形态学的电能质量扰动检测和定位

数学形态学因其在保留信号突变点信息方面有很好的效果,因此常用于短时电能质量扰动的检测和定位,但基于数学形态学的部分方法仍存在对某些过零点扰动检测失效的缺点,文章分析了3种基于数学形态学的扰动检测和定位方法,即基于1阶求导和形态梯度的方法、基于形态梯度和软阈值处理的方法、基于dq分解和高帽变换的方法,通过仿真比较了3种方法在分析电压暂降、电压暂升、电磁暂态振荡等信号方面的适应性,结果发现基于dq分解和高帽变换的方法在检测过零点扰动时具有很好的效果,因此选取这种方法对实测扰动数据进行了检测和定位分析。结果表明,基于dq分解和高帽变换的方法能正确检测与定位出任一时刻发生的扰动,具有较好的适应性与可行性。     

基于数学形态学的谐波检测与电能质量扰动定位方法

提出了一种基于数学形态学的电流（电压）谐波检测方法,通过合理地选择扁平结构元素的长度,该方法能快速、准确地检测出电流（电压）中的谐波分量.以此为基础,提出了一种快速的电能质量扰动检测和定位方法,该方法将电压幅值的平方值作为TOP-HAT变换的输入量,具有较高的检测灵敏性.系统存在噪声的情况下,该方法也有较好的检测效果.MATLAB/SIMULINK仿真结果证明了这两种方法的有效性.     

基于广义S变换的暂态电能质量扰动定位与识别

S变换由于时频分辨率固定,从而导致定位暂态电能质量扰动的效果差。提出一种基于广义S变换的扰动定位新方法,利用高频处时间幅值曲线的突变点峰值进行定位检测,以提高扰动的定位精度。首先通过广义S变换得到扰动信号的模时频矩阵,然后利用高频处时间幅值曲线定位扰动的起止时刻,再根据最大频谱曲线、基频幅值曲线与定位结果提取四个识别特征量,最后基于分类规则树方法实现扰动信号的自动分类。仿真结果表明,所提出的定位方法简单直观,精度较高;提取的识别特征量少而有效,分类效果良好。     

基于提升db4复小波暂态电能质量扰动检测与分类

提出基于Euclidean分解算法的db4复小波的提升方案,并应用于暂态电能质量扰动信号的检测;对扰动信号和基波分量进行提升变换后得到幅值和相位信息分别作差,利用幅值差和相位差来确定扰动的幅度和时间,并根据扰动段的幅值差和相位差所反映的特征进行分类。仿真结果表明,与实小波和复小波相比,该算法进一步提高了暂态电能质量扰动信号定位的速度和精度,并为扰动信号的分类提供了新的重要依据。     

基于数学形态学与后差分算法的微网暂态电能质量扰动定位方法

微网技术优点突出,但是由于微网中分布式电源的自身特性、微网特殊的网络性质和运行特点都对微网的电能质量产生影响,特别是暂态电能质量扰动问题,扰动定位则是治理这一问题的基础和前提。为此,提出了基于数学形态学与后差分的微网暂态电能质量扰动定位方法。该方法首先用第一级形态滤波器对噪声进行预处理,并进行Park变换,将基频分量转换为直流分量,然后采用直线型结构元素的第二级形态滤波器进行消噪,最后采用后差分算法快速、准确定位扰动信号。MATLAB/SIMULINK仿真结果及分析表明,该方法简单、快速、准确,适合实时性要求较强的场合。     

基于改进扰动功率和能量法的暂态扰动定位

功率和能量法是一种定位电能质量扰动问题的常用方法,但它在定位向系统注入能量的扰动类型时,会发生原理性错误。文中对此进行了改进,提出一种基于改进功率和能量法的暂态扰动定位方法。改进法结合了扰动初始能量的极值和扰动初始电压的极值,使其可以同时处理向系统注入能量的扰动和系统释放能量的扰动。改进方法不需要在定位前对暂态扰动进行分类,就可以对2类暂态扰动进行准确的定位。对比仿真分析表明,改进方法达到了准确定位2类暂态扰动的目的。     

近似线性相位复小波的电能质量扰动检测

分析了利用小波方法对电能质量扰动检测的局限性.从完全重构滤波器组出发,探讨了小波与完全重构滤波器组的关系,并在Daubechies所得结论的基础上提出了用近似线性相位正交紧支对称复小波的构造方法,将其应用于微小电能质量扰动信号检测.仿真结果表明,利用该类复小波的相位信息和恰当的组合信息可准确检测出电压微小扰动的突变点,且该类复小波能采用Mallat算法,具有良好的实时性.     

基于小波变换和模糊逻辑的暂态电能质量扰动分类

针对暂态电能质量扰动现象的内在特征,提出了小波变换和模糊逻辑相结合的暂态电能质量扰动分类方法。该方法使用小波变换提取扰动的时间特征,将扰动持续时间、扰动幅度、扰动频率、电压变化率绝对值作为暂态电能质量扰动的特征向量,输入到4输入2输出的模糊逻辑推理系统,自动判别暂态电能质量的扰动类型及扰动强度。在Matlab平台上使用该方法对应用电磁暂态仿真工具EMTDC仿真得到的暂态电能质量扰动波形进行分析,效果良好,验证了该方法的有效性。     

利用广义形态滤波与差分熵的电能质量扰动检测

数学形态学是一种非线性信号处理方法,在电力信号的分析上具有独特的优势,而信息熵是一种典型的无序性测量指标,在电力系统中也具有巨大的应用潜力。在研究数学形态学算法及信息熵基础理论的基础上,提出一种基于广义形态滤波与差分熵的电能质量扰动信号检测方案,该算法利用广义形态滤波器作为前置滤波单元对信号进行预处理,再利用差分熵度量信号的复杂程度,获取扰动信号的特征量,从而实现扰动的定位。对6种理想信号进行了仿真,结果表明,该算法对非过零时刻发生扰动的信号具有较好的适应性,受噪声强度及信号幅值突变幅度影响较小。     

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。