基于小波变换和神经网络的暂态电能质量自动识别

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凸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,能有效地避免噪声的影响,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S变换图像灰度量化的短时电能质量扰动识别分类

针对短时电能质量扰动分类大多依赖分类器,分类准确率不高这一难题,提出了基于S变换模时频矩阵灰度图像法。首先对常见的几种扰动进行S变换分析,得到模时频矩阵,再应用数字图像灰度方法,将模矩阵各元素值用灰度图方式表示,分析其灰值分布特征,引入灰度期望和灰度方差两指标,量化灰度图像灰值分布,并根据量化结果建立扰动标准判据,实现扰动分类。仿真实验表明,该方法不依赖于分类器,能准确地对扰动进行分类且对噪声不敏感,是一种有效的短时电能质量分类方法。     

基于S变换和分类树的电网暂态电能质量扰动分类辨识

针对暂态电能质量的检测分析,分别在强弱两种噪声背景下运用S变换的不同方法对暂态多扰动信号进行定位检测.对于暂态多扰动的分类辨识,运用了基于S变换和分类树相结合的暂态电能质量多扰动分类辨识方法,首先运用S变换对暂态多扰动信号进行时频分析,然后提取扰动信号的特征量,最后生成用于对暂态多扰动信号进行分类的决策树分类辨识方法,...     

一种实时电能质量扰动分类方法

针对电能质量扰动实时分类的需求,提出了一种基于强跟踪滤波器和极限学习机的电能质量扰动分类方法。强跟踪滤波器通过引入渐消因子矩阵克服了扩展卡尔曼滤波器的易发散的问题。强跟踪滤波器不仅可以检测扰动幅值而且还可以提供渐消因子作为特征量,以此识别暂态扰动和谐波。该方法提出使用基波幅值最大值、最小值、波动次数和渐消因子频度均值四个特征量组成特征向量作为极限学习机分类模型的训练样本;最后将分类器用于电能质量扰动识别。为了提高极限学习机分类精度,提出了对少量边界错分样本的类别进行校正的规则校正法。仿真表明改进后的方法能够识别包括两种复合扰动在内的10种电能质量扰动信号,并具有良好抗噪性。与随机梯度下降反向传播方法、最小二乘支持向量机和序贯极限学习机相比,该方法训练和分类速度快,分类准确率高,适合于在线应用。     

基于深度置信网络的电能质量扰动事件分类

为满足电能质量扰动准确分类的需求,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)和深度置信网络(DBN)的电能质量扰动分类方法。首先利用MODWT提出一种可靠的电能质量暂态事件检测算法,该算法无需设定检测阈值,可准确获取暂态事件的起止时刻。接着提取暂态事件的电压谐波成分并组成特征向量。然后用DBN分类器对扰动信号进行分类识别,DBN方法比常用的分类方法具有更高的分类准确率和更短的训练时间。通过应用于现场实测扰动数据表明:所提出的方法适用于多种类型的电能质量扰动检测,在少样本情况下具有优越的分类性能。     

基于改进贝叶斯分类法的电能质量扰动分类方法

基于改进贝叶斯分类法提出了2种改进的暂态电能质量扰动分类方法。该分类方法保留了原贝叶斯分类法“最优分类”的性质,使原贝叶斯分类法转化为非参数分类法,扩大了分类法的适用范围,可对数量有限的交叉样本进行最优分类。采用交流暂态仿真软件对5种典型的电能质量扰动信号如电压振荡、电压中断等进行仿真和分类识别。对暂态电压扰动的分类结果表明,上述改进的暂态电能质量扰动分类方法分类特性良好、适用范围较广。     

基于S变换和分类树的电网暂态电能质量扰动分类辨识

针对暂态电能质量的检测分析,分别在强弱两种噪声背景下运用S变换的不同方法对暂态多扰动信号进行定位检测.对于暂态多扰动的分类辨识,运用了基于S变换和分类树相结合的暂态电能质量多扰动分类辨识方法,首先运用S变换对暂态多扰动信号进行时频分析,然后提取扰动信号的特征量,最后生成用于对暂态多扰动信号进行分类的决策树分类辨识方法,以此来实现对暂态多扰动信号的分类辨识.仿真计算结果表明,该方法对暂态多扰动信号能够进行有效的分类辨识,准确度高且抗噪能力强.     

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。     

An image processing based method for power quality event identification

This paper presents a novel technique to visualize and detect various power quality disturbance events. It is based on the image processing methods known as grayscale images and binary images. Gray image created from recorded disturbance voltage waveform is first represented as a transverse wave having compressions and rarefactions. Then using image enhancement techniques, the unique features of the disturbance waveform are visualized. Furthermore, the patterns obtained for a pure sine signal and the signal with disturbances are compared for identification of the signal with disturbance. The decision regarding the disturbance type is made using binary image analysis techniques. Finally, to exhibit the novelty of the proposed method, a comparison is made with a conventional image processing based power quality event detection method. In addition, evaluation studies for verifying the accuracy of the method are presented.     

基于GA和ELM的电能质量扰动识别特征选择方法

电力系统中海量暂态扰动的分析与治理需要以高效准确的扰动分类为基础。现有扰动识别方法缺少合理的特征选择环节,分类器过于复杂,不能满足高效分类的需要。提出一种新的电能质量扰动特征选择方法。首先,对原始信号使用S变换进行预处理,提取具有代表性的25种扰动信号特征构建原始特征集合;然后,根据极限学习机识别准确率构造用于扰动特征选择的遗传算法适应度函数;最后,用遗传算法来进行迭代运算,确定最优特征集合。实验证明,新方法能够有效去除冗余特征,在保证分类准确率前提下,有效降低分类器复杂度,提高分类效率。     

面向电力扰动数据分析的暂态扰动检测

面向电力扰动数据分析提出了一种暂态电力扰动检测方法。针对IEC推荐的暂态电能质量检测标准中波形对比法的缺陷,将改进型波形对比检测和有效值检测相结合,同时针对电压和电流数据进行检测,对暂态形式的电能质量及非电能质量扰动都具有较高的敏感性。通过应用于现场实测扰动数据表明,该方法能够有效检测出各类暂态电力扰动,较好的解决了检测灵敏度同所需数据量之间的矛盾,能够满足电力扰动数据分析对扰动检测的基本要求。     

基于C-SIFT特征向量图像复制粘贴篡改取证算法

如今网络时代中充斥着大量经篡改的图像,目前检测方式如局部不变性特征描述、Harris角点算法对复制粘贴篡改地检测准确率较低。通过对彩色图像分块、色彩空间边缘化提取、图像灰度化得到完整的灰度化局部图像。利用对不同图像块中的特征向量集提取、标记、匹配和归一化处理,在欧氏距离达到某一阈值后特征向量匹配成功,即检测到图像具有复制粘贴篡改的痕迹。最后选择3类不同的照片仿真测试,说明该算法可有效提升复制粘贴篡改图像的检测成功率、检测速率。     

基于GLCM和LBP的局部放电灰度图像特征提取

针对变压器局部放电模式识别中传统统计谱图特征提取维数高、识别率差等问题,提出基于灰度共生矩阵和局部二值模式的局部放电灰度图像纹理特征提取方法。该方法从宏观角度将灰度图像转化为灰度共生矩阵并获取其8维特征,从微观角度计算邻域像素相对灰度响应并获取其10维特征量。搭建四种局部放电实验模型,通过脉冲电流法采集局部放电信号;结合两类特征,以支持向量机作为分类器来识别放电类型并用传统特征提取方法作为对比。结果表明利用该方法提取灰度图像特征在避免特征灾难的同时仍有较高识别率,能有效识别四种放电模型,验证了该方法的有效性。     

一种基于线性时频分布和二进制阈值特征矩阵的电能质量分类方法

从电能质量扰动信号中有效提取扰动特征信息并进行正确分类是电能质量监测分析系统需要解决的重要问题.本文提出了一种基于线性时频分布和二进制阈值特征矩阵的电能质量扰动分类方法.首先结合两种线性时频分布(窗口傅里叶变换和S变换)的优点,提取能够表征信号特点的五个特征并对其进行量化和编码;在此基础上,确立了基于二进制阈值特征矩阵...     

基于相空间重构和支持向量机的电能扰动分类方法

电能扰动的分类需要信号特性提取和分类器构造2个阶段,文中采用相空间重构和支持向量机的组合,提出了一种全新的电能扰动信号的分类方法。首先利用相空间重构方法构造扰动信号轨迹,通过编码获得二进制轨迹图像。针对该图像定义了4类具有区别性的指标,以表征不同扰动类型的特性。然后将特性指标作为支持向量机分类器的输入矢量,实现自动分类识别。算例表明该方法计算量少,正确率高,所需训练样本少,可以有效分类识别电压暂降、电压瞬升、电压中断、脉冲振荡、谐波、闪变等6种电能扰动。     

一种新的电能质量扰动信号压缩感知识别方法

针对现有电能质量扰动信号识别方法存在数据量大、准确率不高的不足,提出了一种基于压缩感知稀疏向量特征提取的电能质量扰动信号分类识别方法。该方法首先针对原始信号,利用压缩感知理论获取降维的测量信号,并基于?1范数正交匹配追踪算法获取稀疏向量。然后针对稀疏向量提取最大值、次大值、均方根、标准差、峭度和裕度因子等特征,作为神经网络的输入,实现电能质量扰动信号的分类识别。最后,针对六类典型电能质量扰动信号,开展仿真实验验证。仿真结果表明,现有识别方法需要处理的原始信号长度为1024,而所提方法特征提取时所处理的数据长度仅有30,从而大大减少了所需处理的数据量,并且由于实现了以非常少的数据量保存原有全部有用特征信息,因而更有利于提高识别准确率。通过与广泛采用的小波变换识别方法进行比较,所提方法的平均准确率高达98.71%,远远高于小波变换方法的92.86%。