基于MATLAB小波变换的电力系统谐波检测方法研究

本文介绍基于MATLAB小波变换的谐波检测方法。由于小波变换具有良好的时频局部化特性,近年来已将小波变换应用于谐波检测中。本文采用一维小波变换中Daubechies(dbN)小波将噪声信号分解。综合利用MATLAB中的Simulink、电力系统工具箱进行仿真建模。通过仿真验证表明,小波变换能快速而准确地将信号中的基波信号和不同频率的谐波信号分解出来,从而达到检测谐波的目的。     

小波变换在谐波检测中的应用

根据国内外谐波测量的发展现状,简要介绍了基于小波变换的谐波测量以及分析方法的原理及主要的成果,分析其优点和缺点,并对小波变换在不对称系统谐波测量中的一些不足进行了探讨。最后,对小波分析在电力系统谐波测量中的发展趋势和方向提出了自己的看法。     

基于小波变换检测谐波的新方法

首次将小波变换应用于电力系统皮检测，通过对含有谐波的电流信号进行正交小波分解，分析了电流信号的各个尺度上的分解结果。利用多分辨的概念，将低频段上的结果看作不含谐波的基波分量。     

小波滤波器在电力系统谐波检测中的应用

本文根据小波的基本理论，结合电力系统中产生的高次谐波，首次提出小波滤波器的概念，并将其应用于电力系统的谐波检测。利用基于小波分解与重构算法构成的谐波检测环节能够实时跟踪谐波的变化。     

基于分数阶小波变换的电力系统谐波检测方法

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。     

基于小波变换的时变谐波检测

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。     

基于谐波小波变换的电力系统谐波检测研究

准确的谐波分析对电力系统稳定具有重要意义。为克服传统小波分析方法的缺点,提出将谐波小波用于噪声环境下谐波分析。首先对谐波小波进行加窗处理以减少频谱Gibbs现象,然后运用谐波小波方法实现各谐波分量的分离,计算出各谐波分量的瞬时幅值和频率,并对结果进行最小二乘拟合以提高精度。大量的仿真结果表明谐波小波方法在电力谐波分析中是准确有效的。     

基于同步挤压小波变换的电力系统时变谐波检测

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。     

基于混叠补偿小波变换的电力系统谐波检测方法

虽然许多文献表明基于小波的谐波检测方法优于传统的谐波检测技术，但因混叠现象的普遍存在，导致其精度低、鲁棒性差，需要寻求新的解决方法。该文研究了小波变换的混叠现象，提出了一种电力系统谐波检测的抗混叠小波分析方法。离散小波变换混叠补偿方法，通过该方法将谐波信号分解成不同频带的子频带信号，再利用连续小波变换对非零子频带信号进行分析，提取谐波分量特征。仿真试验和几种方法的计算结果表明，文中所提出的谐波分析方法能够有效地消除小波混叠，并能精确地提取谐波分量特征，从而为电力系统谐波精确检测提供了一种有效的手段。     

基于经验小波变换的电力系统谐波检测方法

针对噪声干扰下的稳态以及暂态谐波检测问题,首次提出一种基于经验小波变换的电力系统谐波检测方法。首先利用经验小波变换从电力谐波信号中提取出一组具有紧支撑频谱的调幅-调频分量,实现各次谐波与基波信号的分离。接着对分离出的谐波分量进行Hilbert变换,从而获取各次谐波的幅值和频率检测参数以及暂态谐波的扰动起止时刻。对多类谐波信号的仿真结果表明,所提方法有效避免了传统Hilbert-Huang变换存在的模态混叠问题,即使在低信噪比下也能实现多频谐波信号的自适应分解,在确保各类参数检测结果精度的同时,兼具良好的噪声鲁棒性和检测实时性。     

Visualizing time-varying harmonics using filter banks

Although it is well known that Fourier analysis is in reality only accurately applicable to steady state waveforms, it is a widely used tool to study and monitor time-varying signals, such as are commonplace in electrical power systems. The disadvantages of Fourier analysis, such as frequency spillover or problems due to sampling (data window) truncation can often be minimized by various windowing techniques, but they nevertheless exist. This paper demonstrates that it is possible to track and visualize amplitude and time-varying power systems harmonics, without frequency spillover caused by time-frequency techniques. This new tool allows for a clear visualization of time-varying harmonics, which can lead to better ways to track harmonic distortion and understand time-dependent power quality parameters. It also has the potential to assist with control, protection and power quality applications.     

基于小波变换的电力系统短路故障分析

介绍小波变换应用在信号奇异性检测方面的基本原理,提出了基于小波变换的电力系统故障信号分析方法,既充分利用了小波变换在故障信号分析中的优点,又克服了传统傅里叶变换方法的不足.最后通过一个实例进行验证.     

小波变换在配电网单相接地故障选线中的应用

小波变换克服了傅里叶分析的缺陷，能同时对时频局部化，具有很强的信号特征提取功能，可将其应用到小电流接地电网单相接地故障检测中。对故障后暂态电气量进行分解，利用小波变换系数作为判据实现故障选线，仿真实验表明该方法可以快速准确地检测出故障线路。     

Application of wavelet transform in travelling wave protection

In this paper, the correlation function-based travelling wave protection algorithm is analysed from the viewpoint of wavelet transform (WT), and a wavelet correlation function (WCF) algorithm is proposed to replace it. In the new algorithm, the multi-scale spline WT is used to detect the edges of the travelling wave signal, and the WCF is then employed to fulfil the correlation operation in the WT domain instead of the time domain. This enhances the peak intensity and the noise rejection ability of the algorithm. The performance of this algorithm is illustrated by simulation results.     

A novel wavelet transform based voltage sag/swell detection algorithm

This paper proposes a novel sag/swell detection algorithm based on wavelet transform (WT) operating even in the presence of flicker and harmonics in source voltage. The developed algorithm is the hybrid of Daubechies wavelets of order 2 (db2) and order 8 (db8) to detect voltage sag/swell with and without positive/negative phase jumps. The hybrid detection algorithm can detect the start and end times of voltage sag/swell with and without phase jumps within 0.5 ms and 1.15 ms, respectively. The performance of the proposed voltage sag/swell detection method is compared with the results of dq-transformation, Fast Fourier Transform (FFT) and Enhanced Phase Locked Loop (EPLL) based voltage sag/swell detection methods. The good robustness and faster processing time to detect balanced and unbalanced voltage sag/swell are provided using proposed method. With the proposed hybrid detection algorithm consisting of db2 and db8 wavelet functions, a robust sag/swell detection is achieved which can give precise and quick response. The performance of proposed hybrid algorithm is validated and confirmed through simulation studies using the PSCAD/EMTDC analysis program.     

High impedance fault detection methodology using wavelet transform and artificial neural networks

This paper presents a new technique based on the combination of wavelet transform (WT) and artificial neural networks (ANNs) for addressing the problem of high impedance faults (HIFs) detection in electrical distribution feeders. The change in phase current waveforms caused by faults and normal switching events has been used in this methodology. The discrete wavelet transform (DWT) used decomposes the time domain current signals into different harmonics in time-frequency domain and extracts special features to train ANNs. This preprocessing reduces the number of inputs to ANN and improves the training convergence. The ANN structure and learning algorithm used in this method is the multilayer perceptron network and Levenberg-Marquardt back-propagation algorithm, respectively.The signal data of several HIFs, low impedance faults (LIFs) and normal switching events have been obtained by the simulation of a real distribution network, with five feeders, under these different operations conditions, using SimPowerSystem Blockset of MATLAB. The results obtained have validated the effectiveness of the proposed methodology to detect HIFs and discriminate them from normal transient operations.     

小波变换在电力系统中应用研究

小波变换与Fourier变换相比具有良好时域局部化特征，时域窗口随信号的变化自动调整。综述了近年来小波分析在电力系统中的应用情况，按照小波分析在电力系统各个应用领域进行分类、归纳和总结，说明了小波分析在电力系统各方面的应用是相当成功的，有很广阔的应用前景。同时也指出小波分析的不足之处，表现在2个方面；线调频小波变换比小波变换的时域窗口更加灵活，对噪声和和信号频率混叠现象的消噪分离更有效；小波分析缺乏有效的快速算法，因而很难满足实时性的要求，同时基于它用来检测、分析电力系统中出现的各种故障的相应硬件产品还未研制出来。     

基于CWT和DWT相结合的谐波检测

提出了一种基于连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)相结合的电力系统谐波检测方法。首先利用CWT系数的幅值来检测谐波频率,该过程不用事先根据谐波次数确定分解层数,而只是确定尺度范围及步长,即可得出各次谐波频率。然后根据确定的谐波成分利用DWT来检测谐波幅值,并通过Matlab软件进行了仿真分析。仿真结果表明该方法有效地解决了基于离散小波变换的谐波检测方法中谐波次数未知而无法确定分解层数的难题,并能精确可靠检测各次谐波频率和相应的幅值。因此,CWT和DWT相结合是一种有效的电力系统谐波检测方法。     

MC-CDMA系统基于小波变换的多用户检测

本文首先将DS-CDMA系统的最小均方误差(MMSE)多用户检测器加以推广,用于MC-CDMA系统中。最小均方(LMS)算法是实现自适应MMSE多用户检测较好的算法,但收敛速度较慢,就此本文提出新的箕舌线变步长加速LMS算法并用到MC-CDMA自适应MMSE多用户检测中。为了使收敛速度更快,对接受的信号先进行小波变换,且可以通过小波域去噪,提高系统的误码率性能。最后用MATLAB仿真对理论分析作出有效验证。     

小波变换在变压器差动保护中的应用

基于小波多分辨率分析理论,提出了一种以能量变化率的比值作为判据,区分变压器励磁涌流和内部短路电流的方法.它从信号的小波能量谱图中提取特征量,作为模式识别的依据来鉴别励磁涌流和内部短路电流.