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检测电压瞬时脉冲扰动的小波-神经网络新方法 总被引:14,自引:4,他引:14
对动态电能质量暂态扰动中的电压瞬时脉冲扰动进行了分析,提出了一种基于小波-神经网络的电压瞬时脉冲扰动识别的新方法。首先讨论了电压瞬时脉冲扰动产生的原因,用PSCAD/EMTDC软件包实现电压瞬时脉冲扰动的暂态仿真。然后,选用db4小波并将扰动波形进行4尺度的小波分解,以分解后各层的能量作为3层概率神经网络(PNN)的输入特征矢量,从而正确地把雷击和开关动作造成的扰动区分开。仿真结果表明,与传统的基于电压幅值/有效值的扰动识别方法相比,该方法不但能正确区分各种扰动,且能对不同原因造成的扰动进行正确分类。 相似文献
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基于小波系数KPCA和PNN的电能质量扰动分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电能质量扰动分类,提出基于小波系数特征的核主成分分析(KPCA)和概率神经网络(PNN)的分类新方法.对正常信号和六种常见电能质量扰动(电压暂降、暂升、短时中断、谐波、电压波动和振荡暂态)进行小波变换和多尺度分析,提取各类扰动在多个尺度上小波系数作为特征向量;利用KPCA进行主成分提取,降低了小波系数特征向量维数,再输入PNN进行分类.仿真表明,该方法分类速度和准确率良好. 相似文献
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针对稳态和暂态谐波检测易受噪声干扰的问题,提出一种基于分数阶小波变换(fractional wavelet transform,FRWT)的电力系统谐波检测方法。首先,通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)检测出各频谱的频率,根据频率确定分解层数;其次,利用FRWT对信号进行分解和重构,实现基波与各次谐波分量的分离;最后,对各次谐波分量进行Hilbert变换(Hilbert transform,HT),获取各次谐波分量的频率和幅值检测结果以及暂态扰动的起止时刻。对多种谐波信号的仿真试验结果表明,FRWT方法可以有效实现对含噪信号中稳态和暂态谐波的检测,即使信噪比较低也能保证各项结果的检测精度,证明FRWT方法是检测谐波的一种有效新方法。 相似文献
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针对暂态电能扰动持续时间短、变化速率快的特点,给出一种基于小波变换的暂态电能扰动检测方法。该方法使用db4小波对暂态电能信号进行采样、多尺度分解进而判断信号突变点,能精确地对配电网中常见的暂态电能扰动问题检测与定位,并与其它阶数db小波变换结果进行了比较。仿真结果表明,该方法能够快速、准确地对暂态电能扰动信号检测与定位,精度较高,满足实际工程需求。 相似文献
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基于双小波的短时电压波动信号检测 总被引:13,自引:3,他引:10
提出了一种基于dbl小波和dblO小波检测短时电压波动(Short Duration Voltage Variation,SDVv)信号的方法,首先利用dbl小波对信号进行分解得到低频系数模,据此初步确定SDVV信号的发生时段,并记下每时段的起始和结束时刻点。再应用dblO小波对信号进行分解得到第一层高频分解系数,而由dbl小波确定的起始和终止时刻点前后的1/2采样周期内检测第一层高频分解系数的模极大值,以确定非过零点和波峰的起止点。根据具体的判断规则即可确定电压波动的准确起止时刻,还可根据dbl小波分解得到的低频系数模确定电压波动的幅度。仿真和试验结果表明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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基于二维离散平稳小波的电能质量扰动分类 总被引:3,自引:1,他引:2
针对电能质量扰动分类这一难题,提出一种基于二维离散平稳小波的分类方法。首先对信号进行一层二维小波变换,得到一个低频分量和水平、垂直和斜线3个高频分量,利用这4个部分的信号能量组成特征向量,再通过水平高频系数的模极大值将稳态和暂态扰动分开,分别建立稳态和暂态神经网络实现分类。该方法只需要采用最简单的小波函数db1对信号进行一层小波变换,对噪声不敏感,简单易行。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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非线性设备的大量使用和分布式电源的投入使得谐波污染愈加严重,文中提出了一种基于小波包变换的谐波检测方法,能对电能质量进行有效的分析。该方法在五层db40小波包变换的基础上,利用希尔伯特变换做移频运算,避免了中间频段小波混叠对检测精度造成的不利影响,并将各次谐波分量转移到精度较高的边频带进行小波包分解并重构信号,实现了各次谐波的高精度检测,同时通过Matlab工具对不同算法的仿真进行了比较和误差分析。仿真表明,相比于传统傅里叶变换,该算法具有高分辨率时频分析能力,能有效定位暂态干扰;与经典小波包变换相比,测量精度也有了较为明显的提高,实验结果一致显示了该算法的可行性和优越性。 相似文献
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提出了一种简单的电能质量扰动检测方法,用于判断采集信号中是否存在电能质量扰动,作为扰动分类的前提。该方法利用当前周期的电压信号与前一个周期信号之间的差值信号来进行电压凹陷、电压凸起及暂态振荡、暂态脉冲等暂态电能质量问题检测,利用差分信号和滤波后低频和高频信号的能量比来检测稳态电能质量问题。该方法实现简单,计算量小,检测全面,可以实时、在线完成,弥补了以往采用小波或小波包变换方法复杂费时以及准测不全面的不足,也弥补了单独采用差值信号方法无法检测稳态电能质量问题的缺陷。仿真和试验结果表明了本文提出方法的可行性和有效性。 相似文献
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一种平稳小波变换改进阈值函数的电能质量扰动信号去噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
含噪电能质量扰动信号分析的前提是准确找到突变点信息,对信号进行去噪的同时,又必须保留突变点特征。针对此问题,选取平稳小波变换分解信号,并利用提出的改进阈值函数对信号进行去噪。将含噪的电能质量扰动信号进行多层平稳小波变换,逐层估计平稳小波变换细节系数中噪声的均方差σ_j,计算各层阈值σ_j2lnk~(1/2)并根据信号、噪声的小波系数在不同尺度上的分布特点,通过ln(j+1)对各层阈值进行修正,结合改进的阈值函数分别对各层小波系数进行处理。利用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。仿真结果表明,改进的阈值函数去噪方法能够较好地滤除噪声并保留突变点特征,从处理后的小波系数中可以清晰地观察到扰动的起止时刻,并能够分辨出暂态振荡与谐波干扰。 相似文献
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小波包变换在电能质量扰动检测中的应用 总被引:4,自引:8,他引:4
鉴于小波包变换能够均匀划分信号频带,聚焦任意频率,是暂态电能质量扰动分析的良好工具,提出了在噪声环境中电能质量扰动检测和定位的有效方法,即利用小波包变化模极大值原理定位电力系统短时扰动并确定扰动持续时间。仿真表明,通过小波包一、二次分解和重构能更好地提取扰动特征信息,从而为电能质量的检测、评估及治理提供依据,且该算法计算简单、快速、有效。 相似文献
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针对电压跌落的跳变相位、起止时刻和跌落幅值这三个特征量有效检测问题,提出了基于复小波变换和Teager能量算子的电压跌落检测方法。详细研究了复小波的构造原理以及它和Teager能量算子在检测电压跌落上的应用。对于含噪的电压跌落信号,利用Teager能量算子对db4复小波变换后得到的近似信号进行跌落幅值的检测,利用db4复小波变换检测发生跌落前后的两个近似信号的相位,以相位差的形式得出电压跌落发生的起止时刻与跳变相位。Matlab仿真结果验证了算法的抗干扰性与实时性。 相似文献
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一种新的电能质量扰动信号去噪方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对电能质量扰动信号去噪过程的简化和硬件实现问题,提出基于信号相关性处理的跨小波尺度空间去噪方法.基于电能质量扰动信号不同成分在小波尺度空间上的相关性不同,新方法把原信号分为两个数据长度相等的新信号,分别进行小波变换,跨两个尺度空间对相同分解深度的尺度系数进行相关性处理和软阈值处理,合并后的信号可滤除噪声成分.仿真信号去噪前后的赋范均方误差小且具有更好的检测效果.算法计算复杂度分析结果和实际运行表明,在高速DSP上可以实时实现该算法. 相似文献