基于改进Hilbert-Huang变换的暂态电能质量扰动定位方法

针对经验模态分解过程中容易过度筛选的问题,该文改进了筛选停止准则,对Hilbert-Huang变换进行了改进,并将改进Hilbert-Huang变换方法应用于暂态电能质量扰动信号的检测及时频分析中。该方法在对暂态电能质量扰动信号进行经验模态分解得到固有模态函数后,再进行希尔伯特变换,可以定量、准确地刻画扰动信号的时间、频率和幅值信息。实验结果表明:该方法可以实时准确检测扰动的起止时刻、持续时间和扰动幅度,适用于暂态电能质量扰动的监测系统。     

基于S变换和模糊KNN的暂态电能质量扰动分类

该文提出了基于S变换和KNN的暂态电能质量扰动分类的识别方法。首先应用S变换对暂态扰动信号进行时频分析,从信号的S变换得到相应S变换模时频矩阵,并对时频矩阵进行分析,从中提取出8个有效特征量,再由特征量组成的特征向量输入模糊KNN算法分类器中,完成对扰动信号的智能分类。该文用Matlab7.0软件产生了6种常见暂态电能质量扰动信号类型,并进行了相应的分类。仿真结果表明,该方法结构简单,所需特征量少,并能准确的对扰动类型进行辨识。     

基于快速离散正交S变换的电能质量扰动检测方法

提出了一种快速实现离散正交S变换的方法;并将此方法应用于检测电能质量扰动信号的起止时刻。离散正交S变换(DOST)是一种冗余度小的变换,然而利用基函数方法计算DOST的算法复杂度相对较高。为了降低算法复杂度、提高计算效率,根据DOST系数矩阵的特点,先对其进行分块处理,再利用FFT的优势,得到快速离散正交S变换(FDOST);并给出其计算复杂度的证明。将得到的FDOST系数按时频规律排列成矩阵,通过对矩阵的分析,检测扰动信号起止时刻。通过对实验数据和真实故障录波数据的分析,验证了算法的有效性和实用性。     

基于S变换与傅里叶变换的电能质量多扰动分类识别

提出了一种基于S变换、加窗插值快速傅里叶变换(FFT)和概率神经网络(PNN)的电能质量扰动检测和分类方法.应用S变换和加窗插值FFT对电能质量多扰动信号进行时频分析,获取信号的特征量.通过训练信号集上获得的特征量,训练了一个概率神经网络用于扰动分类.训练好的网络在测试信号集上的测试结果表明,对正常电压和常见的电能质量扰动,该方法具有较高的分类准确率,在训练样本数较少、噪声影响大和多扰动信号并存时仍能取得较好的分类效果.     

基于S变换和弹性神经网络的电能质量扰动分类

提出了基于S变换和弹性BP神经网络结构(RPROP)的电能质量扰动自动分类方法。通过S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,有效实现对各种扰动信号时频特征量的输出,并确定特征量的最优组合来增加弹性BP神经网络分类的精度。同时研究了在不同噪声条件下弹性BP神经网络分类的敏感度。测试结果显示,该方法能有效地对电能质量扰动信号进行分类。     

利用快速S变换的电能质量扰动识别方法

针对当前基于S变换的电能质量方法计算开销大、不能实时识别电能质量扰动的问题,提出利用快速S变换与最小二乘支持向量机相结合的识别电能质量干扰新方法.该方法从快速S变换得到的一维向量中提取各频率段模系数的标准偏差、最大模系数及额定频率对应的模系数作为特征向量,利用最小二乘支持向量机对电压骤升、电压骤降、电压中断、暂态脉冲、暂态振荡、谐波等几种电能质量干扰进行分类和识别.研究结果表明:与传统的基于S变换的电能质量方法相比,该方法在2个方面节省了时间,一是减少了提取特征量所用的时间,二是由于特征向量数据较少,采用支持向量机样本训练时间减少;特剐是当电压扰动信号持续时间越长时节省效率越高,在同样准确性下,对于长度为1 024点的扰动信号,节省了约99％的时间;除此之外,该方法对信号分类的正确率可达98％,同时还具有较高的抗干扰能力.     

基于提升小波和Hilbert变换的暂态电能质量检测

针对暂态电能质量检测中信号扰动的准确定位和快速类型识别的需求,提出了一种提升小波和Hilbert变换融合的暂态电能质量检测方法.该方法首先利用提升小波在检测信号扰动方面的优越性,通过一层提升小波变换得到信号的近似成分A₁与细节成分D₁,然后运用Hilbert变换计算出两种成分的瞬时幅值,根据幅值特性实现对信号扰动时刻的准确定位和对扰动类型的快速识别.仿真与实验表明,所提出的检测方法对扰动时刻定位准确率达到95.7%,对扰动类型识别准确率达到91.8%,与目前使用分类器的方法相比,所提方法具有无需训练、适应性强、实时性好等特点.      

基于自适应提升格式的暂态电能质量扰动检测及定位

为了进一步提高暂态电能质量扰动检测及定位的准确率,该文分析了暂态电能质量扰动的相关性,选择预测和更新算子,实现对扰动信号的自适应检测;利用MATLAB对电压骤升、电压骤降、电压瞬时中断、脉冲暂态和振荡暂态等暂态电能质量问题进行仿真研究,仿真结果表明:该方法能快速检测出上述5种暂态电能质量扰动.研究结果为电能质量分析仪器设计提供了理论支持.     

基于小波变换的电能质量扰动测量方法

对电压幅值变化现象的定量检测问题进行了研究．定义了基于两个实值小波归一变换的幅值及调整幅值的概念．证明了只要这两个实值小波函数一个为偶函数、一个为奇函数并满足一定的条件,则基于这两个实值小波归一变换的调整幅值在非故障区间内的值恰好等于1,而在故障区间内的值恰好等于故障区间的电压幅值与非故障区间的电压幅值之比。最后选用两个实值小波函数,应用基于这两个实值小波归一变换的调整幅值对电压波形畸变进行了检测,模拟结果显示该幅值检测图不仅能准确定位故障发生和终止时刻。而且可精确地定量显示出电压变化的幅度。     

基于Prony算法的暂态电能质量扰动信号分析

针对电能质量扰动信号特性,提出了一种基于Prony方法的信号分解算法.该方法将指数变换的时频特性与暂态信号特性描述相结合,可以提供各种分量的特征指标,如频率、幅值、相位等,利用最小二乘法得到高精度的拟合,并对暂态电能质量扰动的仿真信号和实测信号进行了分析.结果表明,Prony算法在暂态电能质量扰动信号分析中,可提供有效、准确的分析结果.     

EMD与CWD结合在暂态电能质量扰动检测中的应用

针对Cohen类二次型时频分布存在的交叉项,提出一种基于EMD与Choi-Williams分布相结合的方法,利用经验模态分解将信号从频域上分离若干个固有模态函数经过去伪后进行Cohen分布的时频变换,将得到的结果叠加重构出原始信号的Cohen类时频分布.仿真结果表明,该方法能有效抑制时频分布的交叉项,保证Cohen分布的时频聚集性,提取扰动特征.     

基于小波变换与PSO-BP神经网络的电能质量扰动分类

针对传统BP算法采用梯度下降算法存在的易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,本文提出了一种基于小波变换和PSO-BP神经网络的电能质量扰动分类方法。用PSCAD/EMTDC仿真几种典型的电能质量扰动,并利用小波变换进行多尺度分解,得到各尺度上信号的能量特征,输入PSO-BP神经网络,实现扰动的分类。仿真结果表明该方法较BP网络收敛迅速,容易达到训练要求,同时该方法具有分类速度快,精确度较高等优点.     

多小波变换在电能质量扰动检测与分类中的应用

分析了电能质量扰动产生的原因,针对几类常见的电能质量扰动问题,探讨了多小波变换在电能质量扰动的检测与分类中应用的理论依据,并通过大量的仿真工作,对多小波与传统小波的电能质量扰动检测与分类效果进行了分析比较,研究结果表明:多小波比传统小波具有更好的电能质量扰动检测与分类效果.     

基于柔性形态滤波与信息熵的电能质量暂态扰动定位分析

针对电力系统中电能质量扰动信号常因周期性变化和采样过程而存在各种噪声的情况,提出一种基于柔性形态滤波和信息熵的扰动定位方法。柔性形态滤波器是在标准数学形态学滤波器基础上发展起来的,具有更强的抗噪声性能和鲁棒性。信息熵可以用来表征信号的无序性测量指标,已经被广泛应用于检测信号的突变情况。首先,将电能质量扰动信号进行柔性形态滤波处理,再将去噪声后的信号进行形态梯度变换,放大扰动信号的突变特征,最后求取信号的信息熵,根据信号突变处信息熵的不同得到扰动信号的准确定位结果。仿真结果表明,该方法对多种暂态扰动信号能准确定位,抗噪声干扰强,具有很高的可行性和有效性。     

基于小波分形的电能质量暂态扰动多分辨率分析

电能质量暂态扰动会给敏感负荷带来重大损失.采用小波变换的多分辨率分析思想,利用分形理论从图形模式辨识的角度出发对电能质量暂态扰动进行分类、辨析.首先采用计算简单的计盒维数对波形图像进行初步分析,随后根据盒的分布密度进行分段划分,将含暂态扰动的信息段从波形中提取出来,并根据多分辨率分析的思想对重点波形段进行分形及小波分析提取信号特征.仿真结果证明,该方法对电能质量扰动的暂态识别具有较好的适应性及稳健性,可以在噪声环境下识别小幅度的电能质量扰动,具有检测速度快、可并发执行的特点.     

电能质量扰动检测研究方法

随着工业生产新技术的出现,电力负载的大量使用使得电能质量问题变得尤为突出,同时现代电力设备对电网系统中电能的质量要求越来越高,从而使得对电能质量检测提高电能质量变得尤为重要,如何选择合适的电能质量算法已经成为目前研究的热点。介绍了电能质量问题等相关理论,阐述了电能质量的研究背景及意义。最后系统地总结了国内外关于电能质量扰动检测识别的研究现状。     

基于Daubechies复小波的电能质量扰动检测

分析比较了现有用于短时电能质量扰动检测的方法后,提出从多分辨率分析理论出发,以Daubechies实小波为基础构造其复小波的方法,并将其应用于含噪电能质量扰动信号检测及微小电能质量扰动信号检测。仿真结果表明,利用该类复小波变换的恰当组合信息具有比实小波更好的检测效果,并且该类复小波能采用Mallat算法,具有良好的实时性。     

基于小波变换的电能质量干扰信号的检测

对于电能质量干扰信号的检测问题,本文提出用小波变换来实现,首先对小波变换的原理以及奇异性检测进行了讨论,然后通过仿真分析,表明用小波变换能够很好的检测电能质量中干扰信号的突变,为电能质量的改善提供了依据.     

单一电能质量扰动信号的建模与检测

电能质量已经成为电力企业部门和用户们日渐关注的内容,它已经成为衡量电力市场经济好坏的重要标准,电能质量扰动使得电压或者电流波形异常,这可能导致用电敏感的终端突然停止工作,有效检测和识别电力系统问题对于提高电能质量是非常重要的。该文介绍了电能质量相关概念以及扰动形成原因等,建立了扰动信号电压暂降、电压暂升、电压中断、振荡暂态的数学模型,并对基于改进的形态非抽样小波的电能质量单一扰动进行仿真,检测出了扰动奇异时刻值,结果表明改进的形态非抽样小波能对扰动信号的检测定位分析。     

基于DSP的暂态电能质量监测

详细阐述了暂态电能质量的监测方法以及在DSP上的具体实现.引入分段RMS方法对短时扰动进行监测,分析了daubechies小波检测奇异信号理论,使用daubechies小波的奇异性检测电磁脉冲,给出了暂态电能质量检测的DSP硬件设计和软件流程,仿真以及DSP实际效果证明了方案的有效性.