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。     

一种电能质量扰动检测的综合方法

为了快速、准确地检测、识别电能质量扰动,文中提出了一种电能质量扰动检测的综合方法:首先用小波变换对原始信号做消噪处理,然后在时域检测扰动的开始和结束时间,根据扰动信号的周期和峰值,识别扰动信号的类型,最后在发生扰动的时间段内采用快速傅立叶算法等方法计算扰动信号的相关指标参数.仿真结果表明,这种方法快速、准确,为应用化技术提供了一种有效的方法.     

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。     

电能质量复合扰动分类方法研究

针对样本同时属于多个类别（或标签）现象的电力系统电能质量复合扰动,提出采用多标签分类方法来解决其分类识别问题。引入了电能质量复合扰动以及多标签分类的概念,提出了多标签分类器的评判指标,采用3种典型多标签分类器对电能质量复合扰动进行分类识别。仿真实验结果表明,在不同噪声条件下,多标签分类方法可以有效分类识别由电压暂降、电压暂升、电压短时中断、脉冲暂态、谐波和闪变等电能质量单一扰动组合而成的复合扰动。     

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.     

电能质量扰动分类的决策树方法

提出一种新颖的基于决策树方法的电能质量扰动自动分类方法.该方法首先对采集到的扰动信号进行小波多分辨率分解,扰动信号在每个小波分解尺度的能量分布构成一个特征向量;然后利用CART决策树算法从这些特征向量构成的训练样本中自动提取相应的分类规则,得到决策树分类模型,并将该模型应用到电能质量扰动测试数据中.仿真结果表明所提电能质量扰动数据分类挖掘方法的有效性和鲁棒性.     

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.     

逆变焊机的电能质量和检测

随着电力电子技术的发展,新型大功率器件不断出现,逆变技术得到了快速发展。逆变技术引入焊接领域后,又促进了弧焊电源的发展。逆变弧焊机的核心是逆变弧焊电源。目前逆变焊机已成为市场主流,但其接入电网后会对电能质量产生影响,影响电网的安全、稳定,还会对其他用电设备产生一定程度上的不利影响。同时电能质量又会影响焊机的正常运行。因此开展电能质量检测很重要。本文针对这些影响和电能质量的检测进行了分析,对逆变焊机的质量提高、电能质量的检测和改善以及逆变焊机的节能检测有一定的指导作用。     

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。     

电能质量扰动分类的贝叶斯方法

随着非线性负荷的大量使用,电能质量问题已日益受到关注．对各种电能质量扰动进行分类,是采取适当措施降低扰动带来影响的前提．小波包是在小波变换的基础上发展起来的,能够提供更为丰富的时频信息．为此,对电能质量扰动信号进行小波包分解,分别以小波包分解终结点的能量和熵作为特征向量。用贝叶斯分类器进行分类识别,对扰动分类做出了仿真分析,仿真结果验证了该方法的有效性．通过与Fisher分段线性分类器进行比较,表明以熵为特征向量的贝叶斯分类方法有较高的识别正确率．     

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。     

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。     

基于单片机的电能质量检测系统设计

介绍了一种以Intel80C196KB单片机技术的电能质量检测系统,给出了本系统硬件的结构框图和软件的流程图。通过实验观察,该系统能良好的对电网中电能质量的各项参数进行数据采集、处理和分析,具有较强的实用性。     

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．     

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.     

基于小波阈值方法的电能质量扰动去噪分析

在小波变换的基础上。分析了硬阈值和软阈值去噪方法的不足。提出了一种新的基于小渡分解和小波重构的阈值去噪方法——软硬阈值折衷方法。谊方法将小波系数经过软硬阈值折衷法处理后。可以改善小波系数在阈值处的连续性，使重构信号不会振荡，又使变换后的重构信号与实际信号误差最小。通过仿真验证，该算法可以获得很好的去噪效果，消除扰动检测中的噪声影响，从而为噪声环境中电能质量扰动的检测和定位提供了良好的依据。     

电能质量综合调节器UPQC研究

本文介绍了几种电能质量控制技术,利用电力电子技术来对电能进行控制是现在可行而且应用比较广泛的技术。重点介绍了统一电能质量调节器,它是一种彻底的改变电能质量问题的装置。它不仅能够补偿谐波和无功电流从而避免电网受到污染,而且还可以抑制各种各样的电能质量问题从而给用户提供高质量的电能。     

少量已知历史数据下的电能质量复合扰动识别方法

针对训练电能质量复合扰动分类模型遇到少量已知历史数据和海量未标注的采样数据共存的现象,提出了一种基于混合流形正则化图拉普拉斯-海森半监督极限学习机(Laplacian Hessian semi-supervised-extreme learning machine,LHSS-ELM)的复合扰动识别方法.所提方法通过La...     

多分辨率分析在电能质量扰动检测上的应用

本文提出了利用对信号进行多分辨率分解,检测暂态信号对应的奇异点,实现了电压骤降、电压骤升、电压中断等暂态电能质量现象发生、结束时刻的准确定位,并根据给定的采样频率可得到电能质量信号的分解层数,优化了计算程序。该方法可以很精确地检测畸变信号产生的时刻和持续的时间,文中给出了几个电能质量畸变信号的仿真试验,证明了该方法的准确性。