特征提取方法在电能质量扰动识别中的应用

全面综述了特征提取方法在电能质量扰动识别中的应用。将电能质量特征提取方法划分为基于时频与非时频两种方法,重点对基于非时频方法的dq0变换法、FFT变换和基于时频分析方法的小波变换、S变换在电能质量扰动识别特征提取中的应用加以讨论,并对比分析了各种方法的利弊,对进一步研究的问题及今后的主要研究方向进行了展望。     

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.     

电能质量扰动的广义S变换分析和决策树算法分类

针对电能质量扰动的检测和分类问题,提出了一种新的基于广义S变换和决策树的电能质量扰动分类方法.首先提出基于FFT的自适应调整调节因子取值的方法,再利用广义S变换对常见的几种电能质量扰动信号进行时频分析,并提取特征形成判决规则,最后生成用于对电能质量扰动进行分类的决策树分类算法.仿真实验结果表明,该算法能够实现电能质量扰动的自动分类,且分类正确率很高.     

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。     

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.     

基于粒子群优化SVM的电能质量复合扰动分类的研究

针对暂态电能质量复合扰动的问题,提出了基于希尔伯特-黄变换和粒子群优化多分类支持向量机的暂态电能质量复合扰动检测分类的方法。利用希尔伯特-黄变换提取分类所需的特征向量作为训练数据输入粒子群参数优化的支持向量机,实现了对多种复合的暂态电能质量扰动问题分类。从仿真结果可以看出,该方法可以对常见的复合暂态电能质量扰动信号进行检测和分类,且结果精确。     

暂态电能质量分析中的小波算法及应用

针对当前电力系统存在的暂态电能质量中持续时间短、发生随机性大及不容易检测的特点,提出了基于C语言的小波算法检测暂态电能质量的方法.研究结果表明,小波变换能在时域上对电压暂态瞬时变动的发生时刻进行准确定位,并可利用相应控制系统有效改善电能质量.     

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。     

SPOT-5遥感影像自身融合方法的比较研究

近年来,遥感影像数据融合已成为学术界研究的新热点.作为在各个领域应用日益广泛的法国SPOT-5遥感卫星影像,其全色波段空间分辨率高,多光谱波段光谱信息丰富,为了既保留丰富的光谱信息又能提高空间分辨率,本文在对IHS变换、主成分变换、Brovey变换融合3种传统像素级融合方法分析、归纳与算法实现研究的基础上,对SPOT-5全色波段与多光谱波段进行了图像融合实验,并从光谱特征与空间纹理特征两个方面对融合效果进行定性与定量评价.分析结果表明,Brovey变换融合法光谱退化最小,同时也最大程度地保持了高几何分辨率全色波段的空间信息.     

自适应线性神经元在电能质量扰动诊断和频率跟踪中的应用

在分析电力系统电压质量扰动检测存在的问题和现有的检测方法后,提出了应用自适应线性神经元（ADALINE）进行电能质量扰动定位和频率跟踪的方法,并给出了该方法用于各种电压质量扰动诊断和频率跟踪模拟计算的仿真算例．结果表明：该方法计算简单,易于硬件实现,具有较高的应用价值．     

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。     

短时电能质量扰动波形的识别

提出一种新的基于瞬时无功功率理论和小波-神经网络技术对电能质量进行辨识的方法。首先对各种电能质量信号进行时域和幅值分析,将在幅值上有显著特征的短期电能质量扰动信号识别出来;再对其余的信号进行小波变换,提取与信号频域相关的特征量来表征不同电能质量信号。将这些特征量作为神经网络(ANN)的输入可以实现电能质量的辨识。计算结果表明了该方法的有效性和准确性。     

基于任意参考坐标系的异步电动机功率分析

根据机电能量转换原理和坐标变换理论,分析了异步电动机在任意参考坐标系中的功率平衡关系。推导了功率表达式,阐明了参考坐标系功率的物理意义和特性．分析表明,坐标变换不影响功率平衡关系,参考坐标系功率是由定子传递到转子的功率和转子从定子吸收的功率构成的,其值恒等于零；同时也证明坐标变换使变压器电动势和运动电动势的作用实现了解耦,而转子磁场定向使转子变压嚣电动势和运动电动势实现了解耦．     

比例谐振双馈风力发电双PWM变换器的研究

双PWM变换器是双馈风力发电系统的控制核心,传统的控制方式多是结合PI控制器的。在电网不平衡的情况下PI控制方法很难保证控制需求。本文采用了PR（比例谐振）控制方法,该控制器可以在保证系统无静差输出和转子侧有功功率和无功功率解耦控制的同时,省去耦合项和前馈补偿项,减少坐标变换的次数,还可以有效的减小电网频率偏移对逆变器输出电感电流的影响,从而提高了控制算法的精度和电网的电能质量。通过仿真试验结果分析验证了系统的可行性与正确性。     

基于博弈论组合赋权和改进优劣解距离法的输变电工程建设时序规划

针对输变电工程建设时序有待优化的问题,对输变电工程建设优先级评价方法进行了研究。首先,从必要性、经济性、效率性、环保性等4个维度出发,构建输变电工程建设优先级评价指标体系;然后,基于博弈论的思想将分别通过序关系分析法和指标相关性权重确定法求得的主客观权重进行结合,引入灰色关联分析法对基于组合赋权的优劣解距离法进行改进,构建输变电工程建设优先级评价模型;最后,对某省电网规划项目库中4个拟建220kV输变电工程进行建设优先级评价并展开建设时序规划。结果表明：所提出的评价方法适用性较强,能够有效辅助电网基建规划。     

基于坐标变换的微网功率解耦及限幅控制策略

传统的功率下垂控制在低压微电网中的直接应用会引起有功和无功功率的耦合问题,为此采用了基于坐标变换的虚拟功率下垂控制方法,并对其解耦特性、功率均分及限幅问题进行了研究.利用相对增益分析方法分析了采用坐标变换后系统功率的耦合程度,从理论上证明了当坐标变换矩阵与线路阻抗的阻感比相同时,虚拟功率下垂控制可以实现功率的完全解耦.针对线路阻抗差异而导致的功率无法均分问题,提出了通过增加虚拟负阻抗来实现并联逆变器间功率均分的方法.考虑到现有的虚拟功率下垂限幅范围与实际功率限幅范围的不对等性,提出了新型虚拟功率下垂限幅控制方法,将功率越限部分划分为8个区域,根据逆变器输出的实际功率确定其所属区域,进而采取相应的限幅调整措施.仿真结果验证了所提控制策略的正确性和有效性.     

山西省2012—2013年度输变电工程建设场地征用及清理费用专项分析

建设场地征用及清理费是输变电工程造价变更的主要因素之一。对2012年至2013年上半年完成工程结算的变电站及输电线路工程建设场地征用及清理费结算费用与批复概算费用进行了对比分析,确定了关键费用,并对其控制情况进行研究,提出了相关建议。