基于广义S变换的电压骤降特征量检测方法

为实现电压骤降信号特征量的准确检测,提出并建立了基于广义S变换的电压骤降特征量检测方法。介绍了广义S变换的基本原理,构建了电压骤降特征量的计算模型,给出了电压骤降特征参数的检测流程。对离散电压信号进行广义S变换,通过广义S变换的基波幅值曲线计算电压骤降幅值;由广义S变换的高频频谱幅值和曲线得到电压骤降起始、结束时刻和电压骤降持续时间;利用广义S矩阵的相位矩阵计算得到电压骤降相位跳变值。仿真实验验证了方法的准确性。与现有检测方法相比,基于广义S变换的电压骤降特征量检测方法计算量小,准确度高,抑制噪声干扰与谐波影响效果好。     

基于改进能量集中度的S变换与随机森林的电能质量扰动识别

鉴于S变换的窗口函数对不同频带信号的自适应能力差,提出一种新型的改进S变换(Modified S-Transform,MST),该方法通过引入四个辅助参数,优化高斯窗函数尺度因子的自适应能力,使改进S变换的能量集中度最大化,获得了更出色的时频分辨能力。建立了基于扰动信号幅值和相位的特征值评价体系,采用随机森林(Random Forest,RF)算法对包括标准信号和电压暂降、电压暂升、高次谐波、暂态振荡等10种扰动信号共11类电能质量信号分类识别。与已有文献采用的决策树、支持向量机和神经网络分类结果进行了对比分析,仿真试验结果表明,该方法分类准确率高,抗干扰能力强,且在训练样本少、低信噪比(Signal-to-Noise Radio,SNR)条件下分类结果优势明显。     

基于改进S变换的电能质量扰动信号特征提取方法

鉴于S变换时频分辨率低、计算量大,实际应用受限,该文构建改进S变换算法,提出基于改进S变换的电能质量扰动信号特征提取方法。首先计算采样信号的快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)频谱,创立基于包络极值算法的特征频率保留机制与信号无关频率点的自动识别机制,剔除非特征信息;然后依据信号频率与频段分析需求,引入新的窗宽调节尺度因子构成Gauss自适应优化窗,克服传统Gauss窗主瓣较宽、频率分辨率低的局限,构建基于Gauss自适应优化窗的改进S变换;对特征频率点进行变换处理,提取特征向量,实现扰动信号的自适应检测。仿真分析和试验结果表明,本文提出的改进S变换算法提高了电能质量扰动信号的时频分析准确率,计算量小,适用于电力系统扰动信号的准确、快速检测。     

一种新的电压骤降特征量检测方法

对于可有效解决电压骤降问题的动态电压恢复器(DVR)来说,准确检测出电压骤降的三大特征量即骤降幅值、持续时间和可能同时出现的相位跳变是其关键所在。文中分析研究了目前DVR中常用的基于瞬时无功功率理论的dq0变换方法和用于单相电路的瞬时电压dq0变换方法,在此基础上提出了一种新的通过对单相瞬时电压进行dq变换得到单相电压骤降的特征量的检测算法。仿真分析验证了这种方法的正确性,分析结果表明这种方法具有很好的实时性,适合DVR的实时检测需要。     

非线性负荷电能计量方法研究

电网经济结算的依据是电能计量,其计量的准确度关乎供用电双方的利益。在非线性负荷条件下,传统的电能计量算法无法准确地计量电能。为保证非线性负荷电能计量的准确性,提出了基于改进S变换的分解重构算法计量非线性负荷的电能。该方法首先引入调节因子λ来调节高斯窗宽度随频率变化的速度,对S变换进行改进;其次利用S变换具有的时频特性,分解并重构电压、电流基波信号和畸变信号;最后利用得到的电压电流信号计算出各部分电能,实现非线性负荷电能计量。通过对谐波信号和非稳态信号进行仿真分析,结果表明该算法可以实现谐波信号和非线性信号电能的准确计量。     

电压暂降源自适应S变换辨识模型

电压暂降源的准确识别对改善电能质量具有重要意义。提出了一种基于自适应S变换和多级支持向量机的电压暂降源辨识方法,针对S变换时频分辨率有限的缺点,采用自适应窗宽调整因子动态调整S变换的窗函数宽度,满足不同暂降信号对时间与频率分辨率的不同需求。将自适应S变换用于暂降信号的分析,构建S变换模矩阵,将暂降信号分解到不同的时频子空间。提取6种特征构造多级支持向量机分类器,采用粒子群优化算法寻找最优参数,最后通过多级支持向量机实现电压暂降源的识别。仿真实验证明,该方法分类过程简单,识别准确率高。     

采用广义S变换的电能质量扰动免疫分类算法

针对电能质量扰动分类问题,提出了一种基于广义S变换和人工免疫算法相结合的电能质量扰动分类新方法。给出了广义S变换的定义,对比了信号经广义S变换和S变换后的变换结果,推导了一维广义S变换实现过程,给出了调节因子λ随信号中频率组成不同而进行自适应取值的方法。分类过程中,首先使用广义S变换提取出各种扰动信号的特征量形成抗原,然后对不同扰动样本按照提出的免疫分类算法步骤进行训练形成可以分类的抗体,计算抗体和待分类的抗原之间的欧氏距离并用最近邻法则输出最终分类结果。仿真实验结果表明广义S变换比S变换精度高,采用的分类方法能够实现电能质量扰动的自动分类,且对噪声不敏感,分类正确率很高。     

基于模糊自适应形态滤波器和S变换的暂态电能质量扰动检测

提出一种基于模糊自适应形态学滤波器与S变换结合的暂态电能质量扰动检测方法。该方法根据数学形态学理论和模糊控制原理构造一种模糊自适应形态学滤波器,对扰动波形进行预处理,以滤除信号中的随机、脉冲等多种噪声,可较好地保留信号的基本特征,对于滤波后的信号波形,利用S变换幅值包络线对暂态电能质量扰动起止时间进行检测。最后通过对噪声背景下含电压骤升、电压中断和电压骤降电磁暂态现象的电压信号进行仿真验证,结果表明该方法具有计算简单、快速和准确的特性和优点。     

基于AMIST的复合电能质量扰动检测

针对S变换在分析电网中的非平稳复合电能质量扰动时存在检测精度不理想的问题,提出一种自适应改进不完全S变换电能质量扰动检测方法。通过引入自适应窗口调节因子调整高斯窗函数的尺度,满足不同电能质量扰动对时频分辨率的不同需求。首先利用多尺度极大值算法提取复合电能质量扰动事件的特征频率;然后定义残差差分曲线放大电能质量扰动突变局部,获取脉冲数并以此为依据结合特征频率自适应确定窗口调节因子;最后对特征频率局部进行变换处理实现信号的自适应检测。仿真实验和实测信号分析表明,提出的自适应改进不完全S变换方法抗噪性强、运算复杂度小、检测精度高,适用于电能质量扰动信号的时频分析。     

基于最优组合赋权改进S变换的电压暂降检测方法

电压暂降是电能质量问题的一种,为了能更准确快速地对电压暂降进行检测分析,文章提出了一种基于改进S变换的电压暂降信号检测方法,利用基频幅值差分平方向量检测电压暂降信号的起止时刻,通过定义起止时刻误差、暂降深度误差、局部标准差、峰度和能量五个指标得到其与改进S变换高斯窗调节因子的关系曲线,应用最优组合赋权法对该五项指标进行赋权,从而得到S变换的最优参数。仿真结果表明,通过文中提出的方法易于得到基频幅值差分平方向量曲线以及突变点曲线,从而更准确地定位暂降发生的起止时刻;相位跳变曲线能够更好地反映电压暂降的相位跳变情况;基频幅值曲线能够更准确地检测出电压暂降的暂降深度;时间幅值平方和均值曲线能更精确地反映电压暂降发生的起止位置。     

基于dq变换的三相不平衡电压暂降检测方法

目前动态电压恢复器(Dynamic Voltage Restorer,DVR)装置中常用的dq变换检测法只适用于三相对称扰动,故提出了一种可用于三相不平衡电压暂降的检测方法。该方法首先对信号进行双dq变换和无时延的单相dq变换,变换后的量经由形态低通滤波器滤波后,可分别求得电压基波正序、负序和零序分量,继而推导计算出电压暂降的特征值,即各相暂降幅值、持续时间和相位跳变角。仿真结果验证了该方法的正确性,分析结果表明这种方法具有很好的实时性,适合DVR实时检测的需要。     

基于改进S变换-TT变换的电压暂降特性研究

针对S变换的窗函数固定,以及在检测扰动信号的起止时刻、幅值变化、相位变化时的检测精度不高的问题,在S变换中引入两个调谐因子,得到一种改进的S变换,并对改进的S变换进行傅里叶反变换得到TT变换,将改进的S变换与TT变换相结合应用到主要引起电压暂降的3种暂降源中,并在MATLAB软件上对这3种暂降扰动源信号进行了仿真分析。仿真结果表明,所提的方法比使用S变换方法在检测电压暂降信号上具有更高的检测精度和更好的效果,为更好地提取暂降特征信息以及暂降源的识别打下基础。     

考虑故障电阻随机不确定性的电压暂降监测点优化配置

电力系统元件发生短路故障时,故障电阻客观存在且具有随机不确定特性。为提高电压暂降监测点配置方案在不同故障电阻条件下的工程适用性,需将故障电阻这一关键参数引入到监测点优化配置模型中。首先基于网络参数和短路计算构建临界故障电阻矩阵,在此基础上以监测点数最少为目标,以各故障点短路时最小电压暂降可观率为约束,建立考虑故障电阻随机不确定性的监测点优化配置模型,并用遗传算法求解最优配置方案。应用该方法对IEEE 30节点测试系统进行了仿真分析,结果表明该方法能有效监测非金属性短路故障引起的电压暂降,相比传统方法更具工程实用价值。     

基于典型波形特征与改进DBSCAN的电压暂降同源识别方法

针对电网内单次短路故障可能触发多条母线上的电能质量监测装置记录电压暂降波形,造成电压暂降录波数据冗余、电网电压暂降水平过估计的问题,提出一种基于典型波形特征与改进基于密度的有噪空间聚类(DBSCAN)的电压暂降同源识别方法。首先,提出综合倾斜因子、波形相似度和持续时间三维特征,综合刻画电压暂降同源性;同时,研究电压暂降经多级变压器的传播特性,推导出13种变压器相电压等效传递矩阵,并提出基于Bhattacharyya距离的波形相似度计算方法。其次,利用共享近邻点(SNN)改进DBSCAN,对由三维特征构成的矩阵进行同源聚类,提出基于电网节点总数和监测点总数的聚类参数计算方法,实现电压暂降同源识别。应用实测数据和IEEE 30节点系统仿真数据进行验证,结果证明了所提方法的正确性和有效性。     

A systematic review of real-time detection and classification of power quality disturbances

This paper offers a systematic literature review of real-time detection and classification of Power Quality Disturbances (PQDs). A particular focus is given to voltage sags and notches, as voltage sags cause huge economic losses while research on voltage notches is still very incipient. A systematic method based on scientometrics, text similarity and the analytic hierarchy process is proposed to structure the review and select the most relevant literature. A bibliometric analysis is then performed on the bibliographic data of the literature to identify relevant statistics such as the evolution of publications over time, top publishing countries, and the distribution by relevant topics. A set of articles is subsequently selected to be critically analyzed. The critical review is structured in steps for real-time detection and classification of PQDs, namely, input data preparation, preprocessing, transformation, feature extraction, feature selection, detection, classification, and characterization. Aspects associated with the type of disturbance(s) addressed in the literature are also explored throughout the review, including the perspectives of those studies aimed at multiple PQDs, or specifically focused on voltage sags or voltage notches. The real-time performance of the reviewed tools is also examined. Finally, unsolved issues are discussed, and prospects are highlighted.     

基于模式识别的配电网故障区段定位

提出了一种用电压暂降模式识别定位配电网故障区段的方法.首先用故障分析建立电压暂降数据库.当短路故障发生时,将测量点的电压暂降与数据库中的电压暂降匹配,找到所有可能的故障区段.然后,对所有可能的故障区段进行降序排序,然后根据排序依次检验是否为故障区段.通过对一个11kV典型测试配电网进行单相接地短路故障仿真,结果验证了本文所提方法的有效性和准确性.     

计及负载随机性的设备电压暂降停机概率评估

针对电压暂降下设备停机的不确定性,提出计及负载随机性的不同电压暂降下的设备停机概率评估方法。利用电压耐受曲线分析不同电压暂降下设备停机的不确定性,并对残余电压和持续时间表示的二维空间进行区域划分,获得不同区域内的设备停机不确定性特点;根据不同区域内影响设备停机的因素和设备负载率概率密度函数,建立设备停机的概率评估模型,给出概率评估方法的应用流程。以工业中常用的变频调速系统为评估对象,对所提方法进行了验证。该方法有效计及负载随机性和不同负载率下的电压暂降耐受能力,能更准确地反映电压暂降下设备停机的不确定性。     

Experimental and simulation based study of an adaptive filter controlled solid state transfer switch

The most common power quality problems in electrical distribution systems are related to single phase to ground faults causing unbalanced voltage sags. One of the most widely used methods for sag detection is conventional method based on d–q transformation. However, this method has the disadvantage of missing the detection of single phase-to-ground faults, because this method uses a voltage sag level signal obtained from the average of three phase voltages for sag detection. In this paper, an adaptive filter based sag detection method is proposed for solid state transfer switch (SSTS). Simulation models of the SSTS using the adaptive filter based proposed and d–q transformation based methods are developed by PSCAD/EMTDC program. Simulation results show that, the SSTS using proposed method is able to detect three phases and/or single phase voltage sags, correctly. To validate the simulation model and results, a three-phase experimental SSTS prototype is successfully constructed and experimental results are presented.     

带补偿分量的时变卡尔曼滤波的电压凹陷检测方法

针对电压凹陷的实时检测问题,提出了带补偿分量的时变卡尔曼滤波。将电压凹陷信号分解为稳态分量与补偿分量,建立带补偿分量的卡尔曼滤波模型;电压稳态期退出补偿分量,电压凹陷期投入补偿分量,检测的补偿分量直接作为动态电压恢复器(dynamic voltage restorer,DVR)的指令值。结合ab/dq变换给出电压凹陷有效值和相位跳变。应用滤波残差法检测电压突变,并提出锁定延迟法克服补偿分量频繁投入与退出。仿真结果表明,该方法比普通卡尔曼滤波、虚拟三相dq变换方法具有更快的响应速度,满足DVR的实时性要求。     

基于互近似熵的电压暂降波形匹配方法

随着越来越多电压暂降敏感设备接入电网,因电压暂降干扰带来的直接及间接经济损失日趋严重,这对供电质量提出了更高要求,准确识别暂降源是治理电压暂降问题中必不可少的步骤。文中分析了各类短路故障引起的电压暂降类型及其经变压器传变后暂降波形的变化情况,并根据理论分析建立各类暂降的标准样本波形。提出了一种基于互近似熵原理的电压暂降源辨识方法,通过计算实测波形与样本波形之间的互近似熵,直接进行相似度匹配,实现故障暂降类别的准确识别,并利用电网实测数据对该方法进行验证。结果表明该方法与实际工程相贴合,具有很强的实用性。