基于BWD谱峭度的暂态电能质量扰动分类识别

根据暂态电能质量扰动的内在特性和谱峭度的特点,提出一种基于巴特沃斯分布(BWD)的谱峭度计算新方法,并与支持向量机相结合应用于暂态电能质量扰动识别。该算法采用BWD谱峭度方法计算暂态脉冲和暂态振荡2类扰动信号的谱峭度,选取谱峭度的最大值、最小值和均值作为特征量,输入PSO优化参数的SVM进行训练测试。通过PSCAD/EMTDC获得仿真数据,并分析之。结果表明,基于BWD谱峭度方法能够有效提取扰动特征量,且具有良好的抗噪性能。利用SVM分类器在小样本和叠加有其他扰动,能有效识别两类扰动,识别率较高。     

暂态电能质量扰动的小波谱峭度法检测与辩识研究

针对暂态电能质量扰动和噪声的复杂性,探讨了基于小波谱峭度理论的暂态电能质量扰动检测与辨识方法。在分析了小波谱峭度理论基本原理的基础上,重点阐述了运用Morlet小波谱峭度方法检测暂态电能质量扰动的实现过程。首先,使用Morlet小波将主动配电网中的暂态扰动信号进行小波去噪与变换;然后,利用分解后得到的一系列小波系数计算其谱峭度最大值及峭度谱;其次,通过均方根值算法计算出其有效值相对值,完成对扰动信号的检测与辨识;最后,借助于计算机仿真验证所述方法的可行性和准确性。理论分析和仿真结果证明:该方法检测速度快、检测结果辨识度高、通用性强;辨识准确度度满足工程应用,实用性强。     

基于多变换-谱峭度的配电网暂态电能质量扰动检测与辨识方法研究

针对配电网暂态电能质量扰动类型众多和噪声环境复杂等因素造成的暂态电能质量扰动精准辨识难度大等问题,论文深入研究了一种基于多变换和谱峭度的智能配电网暂态电能质量精准检测与辨识方法.该方法先通过小波变换消除信号中的噪声,然后对消噪后的信号进行小波变换检测出暂态电能质量扰动的幅值和时刻,并利用谱峭度对信号的冲击成分敏感及抗噪能力强等特性,通过对消噪后的信号短时傅里叶变换的谱峭度计算辨识出暂态脉冲、暂态振荡和短时电压变动,通过对短时电压变动扰动进行希尔伯特-黄变换检测出短时电压变动中的电压暂降、电压中断和电压暂升的瞬时频率和瞬时幅值,进而辨识出电压暂降、电压中断和电压暂升.该方法避免了HHT对暂态脉冲、暂态振荡的无用检测,具有计算过程简单、检测精确度高、辨识精确性高、通用性强等诸多优势.     

基于S变换与SVM的暂态电能质量扰动识别

提出利用S变换与SVM对暂态电能质量扰动进行分类识别的方法。首先通过S变换提取扰动信号的特征量,然后利用支持向量机(SVM)进行分类。算例验证,该方法具有准确率高,训练样本少,结果直观等优点。     

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S变换的暂态电能质量扰动检测

针对暂态电能质量扰动信号特性,提出了一种基于S变换(S-Transfom)的信号分析法.S变换是由连续小波变换和短时傅立叶变换相结合发展而来,引入了宽度与频率成反向变化的高斯窗,不仅具有与频率相关的分辨率,更具有良好的时频特性,是一种有效的非平稳信号分析方法.通过算例验证了S变换在暂态电能质量扰动信号分析中,可提供有效、准确的分析结果.     

风电并网暂态电能质量扰动的检测与识别

风能的随机性、间歇性和波动性等特性使得电力系统的电能质量在风电并网运行时受到了十分复杂的影响,因此针对风电并网运行中的暂态电能质量问题,文中提出了一种基于db4小波变换和有效值法的新方法对暂态电能质量扰动进行检测与识别,并通过详尽的理论分析和Matlab仿真对该方法进行了验证。研究结果表明该方法能有效地完成对暂态电能质量扰动的检测与识别,为检测与识别电力系统在风电并网运行时的暂态电能质量扰动提供了一种切实可行的新方法。     

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。     

基于数字图像处理技术的暂态电能质量扰动分类

为改进暂态电能质量扰动分类方法的准确性,先将暂态电能质量扰动一维数据信号通过归一化处理转换为二维灰度图像,再应用伽马校正、边缘检测及峰谷检测等数字图像处理方法增强扰动特征,得到新的灰度图像和二值图像。提取二值图像的形态学特征值组成特征向量。通过概率神经网络实现暂态电能质量扰动分类。对所提方法进行了仿真计算和比较分析。结果表明,所提出的暂态电能质量扰动分类新方法改进了扰动分类的准确性,是一种有效可行的方法。     

基于小波变换和神经网络的暂态电能质量扰动自动识别

针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点,提出了一种暂态电能质量分类的新方法。先提取基波频段所在的小波系数将电压凹陷、电压凸起和电压中断分别检测出来;然后将小波包分解结果中的最佳子空间的熵值作为特征量,结合人工神经网络区分暂态脉冲和振荡。该方法利用小波和小波包各自的时频分解特点,实现了暂态电能质量扰动的自动检测和分类。经仿真分析,验证了此方法的准确性和高效性。     

基于VMD与快速谱峭度的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号易受环境噪声干扰,故障特征信息获取相对困难的问题,提出了基于变分模态分解(VMD)与快速谱峭度的滚动轴承故障特征提取方法.首先将轴承信号分解为若干个固有模态分量(IMF),然后利用最大相关峭度解卷积算法对各阶模态分量进行计算,选取相关峭度值相对较大的几个IMF分量作为故障信息最突出的研究对象,并对其...     

DSP控制动态无功补偿装置交流电量有效值算法

本文根据各种交流电量有效值算法的原理,从算法响应速度和计算精度两个方面分析了各种算法在DSP实现中的可行性,从而得出均方根算法是最佳选择的结论。最后以一动态无功补偿装置的实际运行状况表明均方根算法的可行性,该算法可以快速准确检测并计算电网各项参数。     

结合短时傅里叶变换和谱峭度的电力系统谐波检测方法

针对电能质量分析中的谐波检测问题,提出一种结合短时傅里叶变换和谱峭度的电力系统谐波检测方法。采用短时傅里叶变换作为时频分析工具对采样信号进行时频分解,同时引入频谱标准差和基于短时傅里叶变换的谱峭度作为辅助分析。通过频谱标准差和谱峭度对谐波模态进行识别,并根据识别结果从频谱矩阵中提取出相应的谐波分量,然后采用基于奇异值分解的扰动定位方法对暂态谐波的起止时刻进行准确定位。仿真实验结果验证了算法的有效性,在低信噪比的情况下仍具有较高的检测精度,具有较好的抗噪性和鲁棒性。     

基于变分模态分解和谱峭度法的滚动轴承故障特征提取

针对共振解调中带通滤波器参数的选取通常比较困难,以及滚动轴承早期微弱故障信号通常被强烈的背景噪声淹没,为此,提出了使变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和谱峭度法共同作用来处理故障信号的方法。首先要重构故障信号,利用VMD分解得到故障信号的本征模态分量(intrinsic mode function,IMF),再计算各分量对应的峭度值对其自适应重构。然后,对重构信号进行快速谱峭度分析,并据此设计带通滤波器。最后,根据重构信号共振解调后的谱线即可准确判断轴承故障。通过处理实测数据进行诊断,结果表明了该方法较传统共振解调法诊断结果更精确。由此可见,谱峭度法在滤波器参数选择上具有可靠性,以及VMD与谱峭度结合能够降低噪声干扰提取微弱故障信号。     

电能质量监测中一些算法的研究

介绍了电能质量的概念及其评估方法。提出了无功功率、谐波、电压闪变、不平衡度等参数的实用算法。这些算法使用较少的运算量就能实现较好的性能,主要用于处理电网模拟信号离散化和数字化后的数据。可以方便地应用于基于数字信号处理的电能质量监测相关产品的设计和开发。     

有效值及有功功率测量的谱泄漏对消算法

在有效值及有功功率的测量中,当采样不同步时,其谐波在零频率处的频谱泄漏是测量的主要误差源。利用谱泄漏对消算法可减小这类误差,本文对此进行了理论分析和数值模拟,结果表明该算法可明显提高测量精度。     

Z-function convolution in EHV power network electromagnetic transient analysis

Time-convolution in the forms arising in transformation from the frequency-domain to the time-domain has been widely used in the earlier development of electromagnetic transient methods in power systems. Independent work has recently led to new methods based on the z-transform, and the present paper develops methods based on discrete convolution arising from transformation to the time-domain now from the z-plane. The recursive solution sequences to which this leads combines high accuracy with low computing time requirements. Checks and controls in the synthesis of transmission line forward impulse response and surge impedance functions in the z-plane ensure that these are always stable system functions, and that numerical solution procedures which include them have very high inherent stability. The formulations developed are applied to transmission line energization from an equivalent source model, and the electromagnetic transients in short-circuit fault operation. Close comparisons are made between representative solutions from standard time-convolution analysis and from the methods of the present paper.     

基于遗传算法的无功功率优化与控制专家系统开发

针对电力系统中无功功率优化问题建立了数学模型,利用函数连接网络将多目标问题转化为单目标无功优化问题,采用免疫遗传算法进行求解。 提出了分区分层的多变电所电压无功协调控制专家系统的设计思想。该系统具有较高优化精度的同时求解过程较为简单。     

基于改进遗传算法的风电场并网容量方法研究

重点讨论了包含风力发电机组的配电网规划问题及各种约束条件,建立了一种考虑电能质量的规划模型,提出基于遗传算法的模型求解方法,并利用混沌产生初始种群,使开始迭代就能产生较好的解,提高了算法的速度和精确度。通过仿真计算表明上述模型和算法的有效性和实用性。