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基于小波变换的时变谐波检测 总被引:37,自引:2,他引:35
提出了一种基于小波变换的时变谐波检测方法,利用正交小波在L^2(R)空间线性张成的标准正交小波基和小波函数时频局部性的特点,将谐波时变幅值投影到小波函数和尺度函数张成的子空间上,从而把时变幅值的估计问题转化为常系数估计,利用最小二乘法即可实现时变谐波的检测。 相似文献
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基于小波神经网络的时变谐波信号检测 总被引:3,自引:0,他引:3
电力系统中存在大量的由于非线性器件对电网电压电流整流、逆变而产生的时变谐波。该文提出使用小波神经网络(wavelet neural network,WNN)算法对这一类谐波进行检测。利用小波变换的时频聚焦特性可得出信号的时变信息;将小波对信号的自适应时频分割特性引入神经网络,提高神经网络的逼近和收敛性能;给出网络参数的选定方案;确定网络的训练算法;分析算法的时效性;并与其它检测方法做出比较。经仿真试验表明,该文所述的方法提高了检测的精度和效率。 相似文献
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基于小波和神经网络的时变谐波信号的检测 总被引:2,自引:0,他引:2
谐波的测试越来越受到人们的重视.小波变换具有变尺度和时频分析的特性,神经网络具有非线性映射和自学习的特性,因此这两种方法在谐波检测中都得到了广泛应用.然而,这两种方法又有其各自的不足.本文首先分析了这两种方法的本质缺陷;然后结合他们各自的优点,提出了使用小波多分辨分析(MLR)和神经网络相结合的算法对时变谐波信号进行检测;构造了基于双正交函数的小波基;提出了利用优化确定小波分解层数的算法;给出了小波-神经网络模型;最终利用仿真试验对算法进行了验证.仿真试验的结果表明,本文所述的方法能够有效地检测谐波的各种成分,并提取定量信息,不失为一种有效的检测方法. 相似文献
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针对噪声影响下时变谐波检测问题,提出基于同步挤压小波变换(SWT)的检测方法。首先利用SWT算法将混有噪声的时变谐波信号分解为不同的内蕴模态函数分量(IMTs),进而提取出所含谐波分量,然后对每个谐波分量进行Hilbert变换,得到每个本征函数的瞬时频率和幅值及谐波扰动的起止时刻。基于SWT准确的模态分离能力,实现了各谐波的瞬时频率、瞬时幅值和谐波扰动的起止时刻等参数较高精度的获取。与传统的希尔伯特-黄(HHT)方法相比,该方法对于谐波的分离能力更强,对噪声有更强的鲁棒性。仿真及实际数据表明,所提方法在噪声环境下依然能精确提取各个模态,验证了该方法在时变谐波检测分析中的有效性。 相似文献
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基于小波技术的电网暂态谐波检测 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述了小波变换、小波包变换和平稳小波变换的基本原理,说明了小波包变换能更有效地进行谐波的检测和分析。针对噪声环境下的谐波信号,提出了具有平移不变特性的平稳小波变换的去噪方法。最后,对电网暂态谐波和间谐波的检测进行了仿真。仿真结果表明,该方法有良好的去噪效果,能够准确地检测暂态谐波信号,为电网中的谐波治理提供依据。 相似文献
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基于小波变换的谐波检测技术 总被引:3,自引:0,他引:3
与基于无功功率理论和FFT算法等传统的谐波检测方法相比,基于小波变换的谐波检测方法在各方面都有一定的优势。结合国内外谐波检测技术的发展现状,分析基于Mallat算法、小波包变换、连续小波变换和复小波变换的谐波检测方法在电能质量检测分析上的应用。然后比较这几种小波变换算法在谐波检测中的优点和缺点,得出各自的特点和应用场合。最后,指出存在的问题并总结归纳解决方法,并且对今后小波变换在电力系统中的应用和研究重点提出了一些看法。 相似文献
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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。 相似文献
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10kV以下供电线路所带负荷通常是多种负荷的叠加,即非线性负荷,是供电系统谐波产生的主要原因。分析了输入谐波电流对供电系统的影响、输入电压波形畸变的危害;结合现行规范对谐波限制的要求,指出了降低配电系统谐波的主要措施和治理原则。对于提高供电系统的电能质量,运行安全,有着十分重要的现实意义。 相似文献