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.     

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。     

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LabVIEW的电能质量实时监测与分析系统的设计

改善电能质量的前提是获得电能质量准确的实时信息。为了实现更准确地实时监测电能质量各项指标,本文以Lab VIEW图形化软件为开发平台,设计了电能质量实时监测与分析系统,采用广义S变换和分类规则树相结合的方法实现暂态电能质量扰动信号时间定位和自动识别。该系统主要包括参数设置、数据采集与分析、录波存储和数据传输4个功能模块,具有实时监测稳态电能质量的各项指标和记录暂态扰动的发生时刻和分析识别功能。通过三相可编程交流电源模拟各项电能质量信号,对该系统测量功能进行实验验证,结果表明:电压有效值误差小于0.5%,频率误差小于0.01 Hz,各次谐波电压误差小于5%,电压中断和暂态振荡扰动信号的检测值存在误差,但误差都在1 ms之内,验证了该系统的正确性和有效性。该系统在功能上能完全满足电能质量监测分析的应用要求,可为改善电能质量和制定有关电能质量治理措施提供必要的数据支持,具有良好的实际应用意义。     

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。     

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．     

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.     

配电网电能质量控制问题探析

谐波、无功功率等电能质量问题会影响配电网的正常运行,因此在供电工程中,需要采取相关技术和管理措施有效提高配电网的电能质量。介绍了稳态电能质量和暂态电能质量的区别,提出了几种提高配电网电能质量的具体控制措施。     

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.     

基于小波变换和优化核参数支持向量机的电能质量扰动分类

针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点,建立常见电能质量扰动的数学模型。运用小波变换对暂态电能质量扰动现象的内在特征进行提取,将扰动电压变化率绝对值、扰动能量变化量作为暂态电能质量扰动的特征向量。根据支持向量机的基本原理,给出一种推广误差上界估计判据,利用此判据进行最优核参数的自动选取,利用支持向量机进行训练和测试。结果表明,优化核参数的支持向量机分类器准确率高,实时性好。     

稳态电能质量指标的检测及数字化实现

针对国家标准中量化的电压偏差、频率偏差、三相不平衡度、谐波、电压波动与闪变等稳态电能质量指标,探讨了检测电能质量的必要性,介绍了各指标的计算方法,设计并实现了电能质量在线监测系统,对电能质量的各项指标进行了监测。该系统基于虚拟仪器软件Lab VIEW编制检测程序,采用数据采集卡采集电网上的电信号,通过软硬件结合方法,实现快速、在线、准确测量各项电力参数,实时分析电能质量,实现各稳态电能质量指标的实时检测。模拟波形的试验检测结果显示,电压有效值误差小于0.5%,频率误差小于0.01 Hz,各次谐波电压误差小于5%,其结果误差满足国家标准,验证了该系统正确性和有效性。与传统的电能质量分析仪器相比,该系统具有所需硬件少、操作简单、开发周期短、扩展灵活、处理能力强等优点,其采集精度和速度、系统存储容量等方面均可满足现代电网研究的要求,具有一定的使用和推广价值。     

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SPWM的电能质量调节器仿真

电能质量调节器是一种电能质量综合调节装置．它以SPWM技术为基础,实现畸变波形的补偿、动态电压恢复,实现向用户灵活供电,属于用户电力电子技术的重要内容之一．该文针对三相四线制的电力电路,采用系统电流和电压整体补偿控制方式,并用PSIM和MATLAB进行联合仿真,分析系统的功率因数、谐波等性能指标,得到较好的结果,可为实际电路的实现提供参考依据．     

电压扰动下单相光伏并网系统建模和逆变输出分析

为了研究电压扰动现象对光伏发电系统逆变输出电能质量的影响,文中提出了在光伏系统中直流侧电压扰动的定义,并基于状态空间平均法建立了单相电压型脉宽调制(PWM)逆变器的数学模型,在Matlab/Simulink环境下进行了直流侧电压扰动仿真测试。仿真结果表明:在考虑电压扰动这一因素的情况下,系统输出电压总谐波失真和输出电流总谐波失真最大值分别为4.52%和2.15%,并通过曲线拟合得出谐波失真与电压扰动的数学关系式,可为寻求有效的波形控制策略提供仿真实验依据和数据支撑。     

混合母线微电网的功率平衡控制策略

为提高微电网在模式切换等暂态条件下的动态响应性能,提出一种基于交直流混合母线拓扑的微电网功率平衡控制策略.将直流母线和交流母线分别作为瞬态和稳态的两级功率平衡点,使分布式电源组群与储能装置经直流母线相结合进行联合供电.在暂态条件下,通过稳定直流母线电压迅速地匹配供需双方的功率,相应地调整逆变控制策略来稳定系统电压、频率及调节电能质量.仿真结果表明:在微电网运行模式切换和受扰动时,该方法均能使微电网实时满足负载的功率需求;电压幅值和频率稳定在额定值,相对误差小于1％;电能质量符合国家标准,总畸变率(THD)小于2％;电压和功率参数响应时间仅为0.02 s左右.     

基于复阻抗与支持向量机的电能质量扰动分类方法

电能质量扰动现象的准确分类是电能质量领域的热门课题.提出一种基于复阻抗和支持向量机的电能质量扰动分类方法.该方法首先从UCI(University of California,Irvine)数据库中分别提取出各电能质量扰动现象(电压暂降、电压暂升、电压中断、电压振荡、电压脉冲)的实际数据,通过Hilbert变换把扰动电压信号和扰动电流信号转换为相量形式,在此基础上得到复阻抗.接着通过复阻抗提取信号特征,组成特征向量,然后应用支持向量机分类器进行训练、测试和分类.最终对UCI数据库中大量实际扰动数据进行分类,分类取得了良好效果,此效果表明该方法具有一定的应用价值.     

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。     

改进型人工神经网络在暂态电能质量检测分类中的应用

电能质量分为稳态和暂态两大类。针对暂态电能质量信号因随机性、持续时间短、非平稳特性而使得信号的识别较为困难的问题,本文提出了一种改进型BP神经网络,对暂态电能质量进行有效的识别和初步分类。通过MATLAB仿真,获得了良好的识别分类效果。     

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.