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.     

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.     

基于最大相关性的小波谐波检测方法

谐波的存在严重影响电网中电能的质量,保证电力系统的安全运行,首先要对谐波进行准确的检测和分析,剖析电网中的谐波成分.傅里叶变换能够分析谐波中稳态成分,却无法分析电力谐波中广泛存在的暂态及突变信号.小波变换的时频分析方法应用于谐波分析当中,弥补了傅里叶变换的这一缺陷.本文通过Matlab仿真,采用最大相关性的方法选取小波基,并用小波变换实现对电力系统中暂态信号的分析,将小波变换与傅里叶变换的分析方法进行比较,验证了基于小波变换的谐波检测方法的有效性.     

含风电场电网电能质量小波检测方法

研究了利用小波变换方法检测含风电场电网电能质量扰动的原理,并对谐波、电压波动及电磁暂态等电能质量扰动进行了MATLAB仿真．仿真结果表明,该方法能够实现对电能质量扰动快速又准确的检测,为研究含风电场电网中电能质量扰动的评估和治理提供了依据．     

基于FFT与小波变换结合的嵌入式电能质量检测系统

该文研究应用FFT在频域与小波变换在时域的优势,设计搭建了基_4 FFT与Daub4小波变换结合的嵌入式电能质量检测系统。该系统利用小波变换检测电压骤升、骤降等暂态问题,使用FFT分析稳态下电信号谐波。为验证系统的实际检测能力,分别对稳态、电压骤降、电压暂态干扰三种状况进行了实时监测测试和Matlab软件分析,结果表明:该嵌入式电能质量检测系统在稳态时,检测基波幅值的误差为0.3%,满足公用电网GB/T 14549—93对谐波测量仪器的A级标准;同时,在电压骤降、电压暂态干扰状态下也能准确检测到电信号的突变时间,实际系统检测和软件仿真结果误差在1.6 ms内,满足实时性要求。     

在暂态电能质量检测中的小波性能比较

针对小波分析中所用到的小波函数具有不唯一性及用不同的小波基函数分析同一个问题会产生不同结果的特点,对于普遍应用的Daub4小波和Meyer小波,在各种不同类型的电能质量分析中的结果进行了比较.结果表明,在几乎所有的暂态问题中,Meyer小波的检测能力都要优于Daub4小波.     

下期发表论文摘要预告

针对小波分析中所用到的小波函数具有不唯一性及用不同的小波基函数分析同一个问题会产生不同结果的特点,对于普遍应用的Daub4小波和Meyer小波,在各种不同类型的电能质量分析中的结果进行了比较.结果表明,在几乎所有的暂态问题中,Meyer小波的检测能力都要优于Daub4小波.     

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.      

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.     

PROSPECTS FOR APPLICATIONS OF WAVELET ANALYSES IN POWER SYSTEMS *

本文介绍了小波分析的发展历程和基本理论;阐述了连续小波变换、二进小波变换、多分辨分析和Ｍａｌａｔ塔式算法等重要概念;分析了小波分析优于其它方法的显著特点及其重要价值,并结合已取得的研究成果,详细讨论了小波分析在电力系统状态监视和故障诊断、谐波分析、抗电磁干扰、继电保护和故障定位、负荷预测、暂态稳定、动态安全分析、神经网络、专家系统、ＨＶＤＣ系统和电能质量评估等各个领域成功应用及发展的情况。     

基于小波包算法的电力系统故障信号处理

提出应用小波包算法来提取电力系统暂态故障信号的基频分量。正交小波包分析能够将信号的频带分割得更精细，对频带进行多层次划分。本文提出电力系统故障信号的小波包分析方法，就是对电力系统故障信号进行细分，以便更精确地提取基频信号。并且将小波包算法与传统的傅立叶算法进行了比较。如果将小波包算法应用于数字保护，则对于提高电力系统的数字保护的准确性很有帮助。     

基于小波分析的电力系统故障检测

正确检测电力系统故障信号对提高电能质量具有重要意义，文中讨论了采用小波变换快速算法对电力系统中故障信号进行分析、判断的方法。仿真结果表明，这种算法能够准确及时判断故障，符合工程实时性的要求。     

基于MATLAB的电力暂态稳定性仿真研究

在电力系统受到干扰或故障后,如何迅速判定故障类型与故障点位置,以有效控制与维护其的暂态稳定性,这无疑对电力系统暂态稳定运行提出了更高的挑战.基于MATLAB/SIMULINK研究单机系统暂态稳定性的影响因素及其变化情况,再运用小波变换模极大值法提取暂态信号故障点行波及其特征,以快速判断出故障特征信息.通过计算分析,进而精确定位出故障点位置.结果表明,在暂态运行过程中,利用该模型能较为精确的了解电力系统的动态特性,对实验教学有着较强的指导性作用.     

离散小波变换在电力系统故障检测中的应用

传统的傅立叶分析难以处理电力系统故障时产生的暂态信号.小波变换具有良好的时频局部化特性,为分析非平稳、突变信号提供了有效的途径.通过多尺度分析,将连续小波变换离散化,得到适合数字信号处理的快速算法——离散小波变换.最后给出了应用离散小波变换进行输电线路故障测距的实例,通过仿真分析证明该方法可以极大地提高测距精度.     

小波包基多载波系统无线分级图像的传输

研究了一种基于小波包变换的多载波系统无线分级图像传输的新方法．该方法信源采用基于小波变换的SPIHT编码，信道部分采用小波包基多载波调制，并将SPIHT输出码流分成重要性不同的若干层，然后引入一种联合信源信道的自适应子载波、比特和功率的分配算法，实现对不同SPIHT层的不等错误保护，在总发送功率一定并满足各层QoS要求的条件下，使各层的比特速率达到最大．在上述方法中．对重要层加以高级别的信道保护，得到了更好的传输效果．仿真结果表明：在低信噪比下，系统采用上述自适应算法比不采用该算法的峰值信噪比要高出10dB以上；在同等条件下，基于小波包变换的多载波系统的图像传输性能也好于基于傅里叶变换的正交频分复用多载波系统．     

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.     

奇异性检测理论及其在电力系统中的仿真应用研究

由于小波变换不仅具有良好的时频局部化特性 ,而且还可以根据信号频率的变化自动调节时频窗口 ,因此利用小波变换可以有效地检测出信号的奇异性特征。文章在分析电力系统暂态故障信号的奇异性和小波变换奇异性检测基本原理的基础上 ,得出电力系统暂态故障信号奇异性的特殊性 ,从而提出利用小波变换进行故障暂态信号奇异性检测的算法 ,并且给出了仿真研究结果