基于Hoeffding Tree的电能质量在线扰动分类

为满足电能质量扰动事件的在线分类需求,提出了一种基于Hoeffding Tree的电能质量扰动在线分类方法。对电能质量在线扰动分类中的关键技术进行了研究,提出用小波变换和离散傅里叶变换相结合的判别方法检测电能质量扰动,该算法采用自适应滑动数据窗算法,能够根据扰动持续时间提取完整的扰动事件。以小波信号能量以及基波有效值构成特征向量,利用Hoeffding Tree算法构建增量式分类训练模型。仿真结果表明,所提方法的准确度和效率均满足电能质量扰动事件在线检测和分类的要求。     

电能质量扰动检测与分类方法的应用策略

近年来,电能质量扰动问题引起越来越多国家电力部门和用户的关注,对其进行正确的检测和分类十分必要。介绍了基于Foufier变换(F11)、小波变换(WT)、小波包变换(WPT)、人工神经网络(ANN)和Hidden Markov模型(HMM)等理论的电能质量扰动检测和分类方法;阐述了电能质量扰动检测和分类的研究现状和方向。对比分析了各种方法之利弊,指出了基于FFT尺度分类法和基于WPT的HMM模型法的分类器优于其他检测和分类方法。     

电能质量的S变换仿真

针对电能质量扰动信号的特征,介绍了一种基于S变换的信号检测与分类的方法.该方法利用S变换模矩阵来检测电能质量扰动信号,并对其进行分类.对影响电能质量的8种扰动信号(电压凹陷、电压隆起、短时中断、电压尖峰、电压缺口、谐波、间谐波和瞬态振荡)进行了仿真.仿真结果表明,该方法可以准确地确定扰动发生时刻和持续时间,能够对电能质量扰动信号进行简单、直观地分类.     

基于离散小波变换和小波神经网络的电能质量扰动检测与分类方法

改善电能质量的前提和关键是准确迅速地对电能质量各扰动进行检测和分类。提出了一种电能质量检测与分类的新方法。电能质量事件经过采样后采用离散小波变换(DWT)进行去噪,获得高信噪比的信号,然后将信号进行分解并提取出8个最优特征向量。选取sym4小波作为母小波,采用基于小波神经网络的方法对电能质量扰动信号进行辨识,从而实现对电能质量扰动的检测与分类。最后,仿真结果验证了所提出方法的有效性与高准确度。     

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,...     

基于改进PSO - WNN的电能质量扰动分类研究

提出一种基于改进粒子群算法和小波神经网络相结合的电能质量扰动分类方法.首先利用小波多分辨技术检测电能质量扰动信号,然后提取各类扰动能量特征向量,将此特征向量输入到优化后的小波神经网络进行识别,最后经改进粒子群小波神经网络得到电能质量扰动分类结果.实例仿真计算结果表明,方法可大大提高电能质量扰动分类识别能力.     

基于并行隐马尔科夫模型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(MaximalOverlapDiscrete WaveletTransform, MODWT)和并行隐马尔科夫模型(ParallelHiddenMarkovModel, PHMM)的电能质量扰动分类方法。首先利用MODWT提出一种实用的电能质量扰动检测算法,该算法无需设定检测阈值,可准确获取扰动时段的起止时刻。接着提取扰动时段的电压谐波成分并组成特征向量。然后用PHMM分类器对扰动信号进行分类识别。PHMM方法克服了人工神经网络方法收敛性较差、训练时间较长的缺陷,使分类器性能大大提升。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,分类正确率高,训练速度快,具有良好的应用价值。     

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.