基于小波熵的电容器扰动识别和定位

对投电容器扰动识别和定位的方法进行了改进。针对其他此类方法的不足，比如在电压幅值低时投电容器扰动的识别、定位“可信度不高”等，文中通过提取小波变换的特定层的系数，对需要识别的电容器扰动的分解信号相对增强，而其他扰动的分解信号相对减弱，然后再提取熵特征值，结果表明它可以作为识别低电压时投电容器扰动的依据。在对电容器扰动进行定位时，参考了功率和能量定位法，并对其进行了改进。仿真分析证明，在电压幅值较低时，可以准确和可靠地对电容器扰动进行识别和定位。     

基于有功功率小扰动分析的动态安全域求解

动态安全域(DSR)的暂态稳定边界可以近似表示为超平面,由此提出了一种DSR的快速求解方法.该方法分别对事故前系统的稳定运行点、事故中系统的故障轨迹和事故后系统的暂态稳定性进行有功功率的小扰动分析,然后依据整个暂态响应过程中状态变量的连续性,将不同阶段的分析结果联系起来,最终推导出了超平面形式的DSR解析表达式.应用暂态能量函数分析给出了注入空间上的实用动态安全判据,以此来量化暂态稳定性指标,从而实现对事故后系统的有功功率小扰动分析.该方法的有效性在New England 10机39节点系统上得到了验证.     

基于耗散功率的区域电网强迫功率振荡扰动源定位

持续的周期性小扰动会引发电力系统强迫振荡,通过切除扰动原则可以使振荡迅速衰减。为了能够找到扰动源的具体位置,使振荡快速平息,对共振稳态时线性化系统能量转换特性进行了分析,结合实际电网扰动源自动定位存在的一些问题,对能量函数法进行了改进,提出了利用耗散功率进行扰动源识别的新方法。基于该方法,对4机2区系统、某实际大电网仿真模型以及广域测量系统(wide area measure system,WAMS)实测数据进行了仿真分析,结果表明利用耗散功率能够快速准确地确定强迫功率振荡扰动源的位置,说明了利用耗散功率进行扰动源识别方法的可行性以及对实际电网的适用性。     

基于小波变换的电能质量扰动源定位

扰动问题直接影响电能质量,对供用电双方都会带来巨大的损失,只有及时发现扰动源的准确位置才能顺利排除扰动源。对采集的数据进行小波变换,计算暂态扰动功率与稳态扰动能量,进行扰动方向判定。根据监测点之间的连接关系以及功率流向构建监测关联矩阵,对监测关联矩阵与扰动方向矩阵进行运算,实现对扰动源的定位,仿真结果验证了算法的准确性。     

基于小波变换的电容器投切扰动源定位

随着敏感性电子设备的增多,电能质量问题已经受到电力系统和用户越来越多的关注。暂态电能质量问题日益突出,电容器投切造成的暂态扰动是其中较为常见的一种。对扰动源进行定位将有助于明确供用电双方的责任,通过监测到的电压电流瞬时值,在扰动功率定义的基础上,根据Parseval定理,采用小波变换计算扰动发生期间三相瞬时功率信号能量的变化。由能量变化极性的正负,并结合扰动功率的第一个峰值的极性．提出了判断电容器投切相对位置的新判据,仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于改进扰动功率法的电压暂降源定位

面对引发电能质量问题的电压暂降,结合电力系统中常见的短路故障类型,提出一种改进的扰动功率法。取扰动电压和扰动电流的乘积作为扰动功率,根据线性电路的叠加原理,故障网络可以等效成正常状态和扰动分量的叠加,利用瞬时扰动功率或其半周波平均值的极性来定位暂降源,最后搭建模型,通过Matlab仿真,结果表明提出的改进的扰动功率法可以准确定位暂降源。     

利用暂态能量流的次同步强迫振荡扰动源定位及阻尼评估

近年来,随着大量电力电子装置接入电网,次同步振荡越发复杂,难以准确判断振荡的主要诱发因素或元件。应用暂态能量流进行次同步强迫振荡扰动源定位及阻尼评估。提出了次同步振荡分析中暂态能量流的计算方法,将元件端口瞬时电压、电流从abc坐标系转换到xy坐标系计算暂态能量流。然后在汽轮发电机组多质量块详细模型下推导了能量流的组成,包括暂态能量和阻尼消耗的能量,说明了次同步振荡中暂态能量流和阻尼的关系,若元件吸收能量,则具有正阻尼。次同步强迫振荡中扰动源不断发出能量,通过计算网络中的振荡能量流和能流功率,即可定位扰动源。在PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真软件下搭建了不同算例进行仿真研究,结果验证了所述方法的有效性。     

基于割集能量及灵敏度的强迫功率振荡扰动源识别

电力系统中持续周期性的小扰动可能引起联络线大幅度强迫功率振荡,扰动源很难发现和捕捉。提出基于割集能量及灵敏度的强迫功率振荡扰动源识别方法。该方法基于强迫功率振荡的能量转换特性提出割集能量的概念,根据割集能量的流向进行扰动源识别,并通过割集能量对发电机有功出力的归一化灵敏度分析确定出关键控制机组。8机系统算例和华中电网算例均验证了该方法的正确性和实用性。割集能量法可借助广域测量系统提供的网络动态信息在线识别强迫功率振荡扰动源所在的割集,适用于广域系统中原动机功率扰动和负荷扰动下强迫功率振荡扰动源的准确定位。     

用小波变换和瞬时功率定位电能质量扰动源

为经济合理地精确定位电能质量扰动,根据监测点的电压电流波形,基于小波多分辨率,提出了一种扰动源定位新方法。该法首先对电压电流波形进行小波变换确定扰动的起止时刻,然后基于瞬时功率计算扰动功率和扰动能量,最后通过分析确定扰动源在监测设备的位置。针对电压暂降和电容器投切造成的扰动,运用此法分别依据ATP仿真数据和实际监测数据进行了分析,准确判断了扰动源在监测点的位置。结果表明,只要电网中的监测设备足够多,依据对扰动源定位的方法可实现扰动源的精确定位。     

一种快速暂态电能质量扰动定位方法

暂态电能质量扰动是目前电能质量研究中的主要问题之一,如何快速、准确定位电力系统中暂态电能质量扰动是一件复杂而有意义的工作.文中从时域出发,提出一种Hilbert变换和后差分相结合的方法,快速定位暂态电能质量扰动.该方法首先利用Hilbert变换提取暂态电能质量扰动信号的包络,然后采用后差分定位扰动信号.实验结果及分析表明,该方法简单、快速、准确,适合实时性要求较强的场合.     

基于数学形态学的电能质量扰动检测和定位

数学形态学因其在保留信号突变点信息方面有很好的效果,因此常用于短时电能质量扰动的检测和定位,但基于数学形态学的部分方法仍存在对某些过零点扰动检测失效的缺点,文章分析了3种基于数学形态学的扰动检测和定位方法,即基于1阶求导和形态梯度的方法、基于形态梯度和软阈值处理的方法、基于dq分解和高帽变换的方法,通过仿真比较了3种方法在分析电压暂降、电压暂升、电磁暂态振荡等信号方面的适应性,结果发现基于dq分解和高帽变换的方法在检测过零点扰动时具有很好的效果,因此选取这种方法对实测扰动数据进行了检测和定位分析。结果表明,基于dq分解和高帽变换的方法能正确检测与定位出任一时刻发生的扰动,具有较好的适应性与可行性。     

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。     

基于稀疏分解的复合电能质量扰动分类

针对复合电能质量扰动分类问题,提出了一种基于稀疏分解的分类新方法。该方法通过构建正余弦字典、脉冲字典将电能质量扰动信号分解为近似部分和细节部分,并从中提取了8个特征量。将特征向量输入改进支持向量机中可实现30种复合扰动的准确分类。基于MATLAB生成数据和真实电网数据的仿真结果表明:针对稀疏分解得到的特征向量,改进支持向量机的分类精度高于BP网络和极限学习机;文中方法对单一扰动及复合扰动均有较强的分类能力,且具有一定的抗噪声能力。     

一种基于改进锁相环系统的电能质量扰动检测方法

提出了一种基于改进锁相环(PLL)系统的电能质量扰动检测方法.该改进PLL系统是一个稳定的相位反馈控制系统,产生的多个输出信号可用于多种电能质量扰动的检测,而且对于检测系统的内部参数和电力系统频率的变化是鲁棒的.在叙述了它的基本特性以及电能质量扰动检测的基本原理后,重点阐述了该系统对多种电能质量扰动检测的实现,包括谐波、电压波动、频率偏差、电压下跌、电压上升、过电压、欠电压、瞬时脉冲、低频、高频振荡和无功功率等进行检测和分析,并为此做了大量的计算机仿真.仿真结果证明了结论的正确性,同时也表明,该检测方法具有较好的实时性.     

基于形态边缘检测的电能质量暂态扰动定位方法

提出了一种基于形态边缘检测的电能质量暂态扰动定位方法,在解决电力信号因周期性变化和采样过程中存在的各种干扰而引起的背景梯度影响扰动检测准确度问题的同时,引入软阈值的定量评价方法来提高其准确性。首先,提出滤波效果的评价方法,自适应选取结构元素大小对原始信号进行滤波处理;然后用扁平结构元素对形态梯度进行Top-Hat变换以抑制背景梯度,初步得到定位结果;最后结合软阈值的处理方法,实现对电能质量暂态扰动的定位。一系列的电能质量暂态扰动的仿真分析表明,该算法定位准确,抗干扰能力强,具有较好的普遍适用性。     

一种基于分层分析系统的电能质量扰动分类方法

建立了电能质量监测和分析系统,对改善电能质量、避免设备损坏和电力系统故障有重要的作用.提出了一种基于分层分析系统的电能质量扰动分析算法,来提高电能质量扰动分类的准确性及对噪声的适应性.采用多种信号处理算法方法,萃取能反映信号扰动参数的特征并逐层进行分析,最后综合判定信号的扰动类型.在不同噪声水平的情况下,通过对6种常见的单一电能质量扰动信号和4种复合扰动信号的仿真,验证了该方法的有效性和准确性.     

滑动去趋势波动分析在电能质量暂态扰动检测中的应用

针对电能质量暂态扰动信号的不规则性和突变性特点,提出了一种基于滑动去趋势波动分析的电能质量扰动检测新方法。扰动的发生使原信号的相关性特征发生变化,而去趋势波动分析的波动参数对这种变化反应敏感。通过滑动窗构建波动参数曲线,不仅能够对扰动时刻进行准确定位,而且可以确定电压暂升、暂降等典型暂态扰动的电压波动幅值。试验结果证明了该方法的有效性,与基于小波变换的检测方法相比,所述方法在抵御噪声干扰方面更具优越性。