基于小波及小波包变换的电网谐波检测

随着电力电子技术的广泛应用,谐波对电力系统的污染越来越严重,检测、分析和抑制谐波已经成为电力系统环境治理的重要课题。本文运用了小波变换和小波包变换对电网谐波的检测,仿真结果表明小波包变换能分离出更多频率的谐波信息,所以小波包变换能更有效的分析和抑制谐波的危害。     

基于小波变换和小波包变换的间谐波检测

通过研究小波变换中基函数选取和小波分解过程两个关键问题,针对小波变换在间谐波检测方面的应用,对比分析不同基函数的检测性能,重点分析小波变换与小波包变换对于稳态和暂态谐波的相位、幅值特性检测精度。仿真结果表明,小波包变换具有良好时频局部化特性能聚焦信号细节,选取dmey小波基函数的小波包分解方法可实现对电力系统中稳态或时变间谐波信号更精确的检测和分析,对于小波变换电力谐波检测中的实际应用具有指导意义。     

基于小波包变换的电力系统谐波分析

谐波是影响电能质量的重要因素,谐波对电力系统和用电设备产生严重危害和影响.分别利用小波变换和小波包变换对电力系统的谐波进行分析,仿真结果表明两者都能准确地将谐波信号中的基波分离出来.小波包变换能同时分离多个谐波分量,比小波变换可以分解出更丰富的频率信息,为更好地分析和抑制谐波提供了可靠依据.     

对比研究基于小波包变换和离散小波变换的配电网谐波检测技术

对比较小波包变换WPT和离散小波变换DWT之间不同量化的电力系统谐波进行了测试,并对波形进行分析且取得了实际使用功率,所取得的成果足用小波包变换和离散小波变换在符合IEEE标准的实际数值和误差率的基础上进行的.结果表明有效的离散小波变换比小波包变换分析方法更适合用于电力系统谐波分析.     

基于小波包变换的电力系统谐波分析

由于新能源的广泛应用和电力电子设备的迅速增长,电力系统谐波越来越被关注,精确有效的谐波分析方法研究具有实际意义。基于小波包变换的良好局部性,小波包变换广泛应用于谐波分析,重点分析了小波函数的选取和分解层数的确定。通过仿真,得到了基于小波包变换谐波分析方法的最优小波函数与分解层数:选用小波函数sym35对谐波信号进行5层分解,得到的谐波分析结果通常是比较理想的。     

基于小波变换的谐波检测技术

与基于无功功率理论和FFT算法等传统的谐波检测方法相比,基于小波变换的谐波检测方法在各方面都有一定的优势。结合国内外谐波检测技术的发展现状,分析基于Mallat算法、小波包变换、连续小波变换和复小波变换的谐波检测方法在电能质量检测分析上的应用。然后比较这几种小波变换算法在谐波检测中的优点和缺点,得出各自的特点和应用场合。最后,指出存在的问题并总结归纳解决方法,并且对今后小波变换在电力系统中的应用和研究重点提出了一些看法。     

基于小波变换的谐波测量方法综述

结合国内外谐波检测技术的发展现状,对基于MALLAT算法、小波包变换、连续小波变换、复小波变换、自适应小波的谐波检测以及电能质量分析方法进行了分类和总结,分析了各种小波变换算法在谐波检测中的优点和缺点,同时对目前小波变换在谐波测量中的几个需要解决的问题进行了归纳.最后,对小波变换在电力系统谐波检测中需要重点研究的方向提出了自己的看法.     

小波包变换在风电场谐波分析中的应用

含有变频器的风力发电机组在并网发电时会给电力系统注入时变谐波.快速傅里叶变换(FFT)是目前谐波分析的主要方法,但是它不适合处理非平稳时变信号.提出利用小波包变换(WPT)的方法对电流信号进行分析.基于Daubechies小波,采用适当的采集频率和小波包分解树,使谐波频率落在小波包频带并利用其小波包系数重构出各次谐波.可以实现信号频带的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性,还具有分辨非平稳时变谐波的能力.仿真结果显示小波包变换的谐波分析能力更好,能根据要求分离任意次谐波.     

基于小波包变换和功率谱估计的间谐波检测新方法

为实现对电力系统间谐波的精确检测,本文针对小波包变换存在的分解频带不连续的问题,从理论上分析其原因,找出了小波包分解系数与频带的对应关系,用小波包分解树结构对电网信号进行均匀划分,得出新的小波包变换WPT(WaveletPacketTransform)法。在此基础上,通过计算子频带的功率谱密度,可以精确检测到信号中的频率成分。利用MATLAB仿真,验证了新WPT法的正确性,从而为电力系统间谐波检测提供了一种新方法。     

基于小波变换的谐波电流的实时检测方法

采用小波变换对电力系统中的谐波电流进行滤波 ,实时检测出总谐波电流值的大小 ,其动态性较好 ,可满足有源滤波器的实时检测要求。     

适合于硬件高效执行的新型无乘法小波变换

消除小波变换中的乘法运算,能大大节省超大规模集成电路(very large-scale integration, VLSI)执行小波变换的时间,降低VLSI的复杂度。实现无乘法运算小波变换(multiplication-free wavelet transform, MFWT)的捷径是利用移位小波,即对应的小波滤波器是滤波系数为±1乘2的整数次幂的移位滤波器或移位滤波器序列。该文提出的实现MFWT的途径是：小波变换采用提升方式(lifting wavelet transform),小波滤波器在Lazy小波的基础上用提升法(liftingscheme)生成,每个提升滤波器都设计成简单的移位滤波器;这样,提升WT的每个预测(Predict)与改正(Update)步骤都只是计算当前数据与移位滤波器的相关系数的过程,可用移位加实现,避免了乘法运算。这种方案的关键是设计移位小波滤波器。该文详细研究了线性相位、非线性相位移位小波滤波器生成方法,内容包括如何根据对小波相频特性的要求选择提升滤波器形式,如何根据对小波幅频特性的要求确定提升滤波器参数等,并给出了一大批这样生成的移位小波滤波器的参数,以及部分这种小波的特性曲线。     

基于快速小波变换的闪变检测算法

综合小波变换和快速傅立叶变换的优点,利用小波对非稳定信号的敏感性,提出了基于小波测位的闪变信号检测方法,并通过MATLAB进行仿真,确定了该方法的可行性。     

快速小波变换算法与信噪分离

文中对小波理论和快速小波变换算法进行了分析,着重阐述了信号的小波分解与重构过程的实现。文中对快速小波变换算法进行信噪分离的原理和步骤做了研究,并以一个具体的实例展示了该算法应用到机械振动测试信号的信噪分离中的效果。     

基于小波变换ICA盲源分离

独立分量分析(ICA)是90年代中期发展起来的一种统计信号处理的新技术,其在盲源信号分离中越来越显示其魅力,但在实际应用中必须考虑线性混合矩阵的时变性问题.同时,由于ICA输出结果在排序上的不确定性,使各段数据分离结果之间没有同一的对应关系,因此需要通过"试听"才能完成各数据分离结果的前后连接,这是一项烦琐的工作,尤其在声源比较多的情况下,工作量非常大.针对这些问题,文中提出一种将小波变换和ICA结合的方法.     

基于小波包分析的指纹图像初滤波

结合指纹图像高频丰富的特点,以及小波包分析高频分辨率高的特性,采用小波包分析对指纹图像进行初滤波。实验表明,该方法对含高斯白噪声的指纹图像取得了较好的滤波效果。     

基于小波包分析的指纹图像初滤波

结合指纹图像高频丰富的特点,以及小波包分析高频分辨率高的特性,采用小波包分析对指纹图像进行初滤波。实验表明,该方法对含高斯白噪声的指纹图像取得了较好的滤波效果。     

一种基于小波变换的TA饱和识别方法

为了改善TA饱和时的差动保护性能,综合分析了各厂家现有差动保护TA饱和判据的不足之处,根据小波变换适于分析暂态突变信号和微弱变化信号的特点,采用了小波变换对对电流进行分析,提出了一种基于小波变换的TA饱和识别方法,并成功地应用到实际保护装置中。仿真和试验证明了这种方法的可靠性和优越性。     

基于傅立叶和小波变换的电网谐波检测

利用小波变换的奇异信号检测能力和较好的时域分辨率,结合傅立叶变换准确的频域分辨能力,提出了傅立叶和小波变换联合检测的改进算法,并通过仿真验证了算法的可行性。     

小波变换在谐波检测中的应用研究

电网谐波是影响电能质量的重要因素,随着电力电子器件的广泛应用,电网谐波污染问题正日趋严重.因此为了提高电能质量,保证系统的安全运行,必须准确的对谐波进行检测和分析,掌握电力系统中畸变波形含有的谐波,采取相应措施对谐波进行抑制或补偿.将小波变换应用于电力系统谐波检测,选取合适的小波函数,通过MATLAB 仿真,在谐波中提...     

基于傅里叶和小波变换的电网谐波分析

正确提取电网谐波是进行电能质量分析的前提.根据电网谐波中既存在稳态谐波分量又有暂态谐波分量的特点,将傅里叶变换和小波变换方法结合起来对电网谐波进行分析,得出谐波分析的傅里叶小波综合算法.通过对单独傅里叶变换以及单独小波变换的对比分析,得知该文算法的优越性.同时通过对具体信号的仿真,验证了该算法的可行性.