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《湖南大学》 2010年
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基于S变换的电能质量扰动分析

易吉良  
【摘要】:电能质量扰动会导致设备过热、电机停转、保护失灵以及计量不准等严重后果,因此电能质量问题引起了广泛的关注。电能质量扰动类型较多,单一的时域或频域方法难以胜任所有类型的电能质量扰动分析,因而时频分析方法成了电能质量扰动分析的常用工具。S变换作为小波变换和短时傅立叶变换的继承和发展,省却了对基小波的选择,同时克服了小波变换受噪声影响大以及短时傅立叶变换窗宽固定的缺陷,近年成了电能质量扰动分析的热点工具。本文依据国内外相关电能质量标准,结合电能质量研究现状和工程实际需要,重点研究了利用S变换进行电能质量扰动分析的一系列方法。 针对电能质量扰动信号的噪声水平估计问题,利用改进S变换提出了电能质量扰动信号的白噪声方差估计方法。根据电能质量扰动信号在改进S变换域的时频特性,提出了能量聚集度概念,即扰动信号能量在改进S变换时频面的聚集程度。通过使扰动信号的能量聚集度达到最小确定改进S变换的窗宽因子,保证扰动信号和白噪声在时频面的混叠区域最小,便于扰动信号和噪声的分离。进而根据白噪声在改进S变换域的分布特性检测时频面的噪声和非噪声区域,利用噪声区域估计白噪声的方差。仿真实验验证了采用所提方法估计的白噪声方差有很高的可信度,有望应用于电能质量扰动信号的降噪。 针对电能质量扰动信号的降噪问题,基于改进S变换的能量聚集度概念和噪声估计方法提出了两种电能质量扰动信号的降噪方法。方法一利用白噪声估计过程中确定的非噪声区域,通过硬阈值方法实现降噪。方法二通过简单的迭代算法实现,首先反复计算信号的改进S变换能量聚集度及由其确定阈值采用硬阈值算法进行降噪后得到的修正S变换,直至由能量聚集度二次变化率最小值确定的迭代次数为止,然后对修正S变换进行反变换得到降噪后的扰动信号。通过与小波降噪方法的降噪效果进行比较,证明了所提的两种降噪方法有一定的优势。 针对电能质量扰动分类问题,利用改进S变换和决策树提出了电能质量扰动分类的新方法。首先讨论了改进S变换的特征向量,阐明了频率-幅值包络和时间-幅值向量能够反映扰动信号的主要频域和时域特征,并从中提取了4个统计特征量,然后采用简单的分类二叉树实现了9种电能质量扰动的分类。仿真结果表明,所提的分类方法识别正确率高,对噪声不敏感。 针对S变换计算量大的问题,提出了不完全S变换以改善其在电能质量扰动分析应用中的计算速度。电能质量扰动的检测通常只需要利用扰动信号S变换主要频率分量,因此,在计算S变换的过程中仅计算对应于扰动信号主要频率的S变换时间分量,就可以减少S变换的运算时间,而主要频率是由扰动信号功率谱包络的动态测度方法确定的。仿真结果证明,在保证检测精度的基础上,不完全S变换能大大缩短计算时间。 针对电能质量扰动参数估计问题,结合改进S变换时频分辨率可调和不完全S变换计算速度快的优点,提出了基于改进不完全S变换的电能质量扰动参数估计方法。算法根据不同扰动类型自适应地选择窗宽因子,进而计算扰动信号的改进不完全S变换的各主要频率分量,最后利用这些分量实现各种扰动参数的估计。仿真结果证明了所提方法具有估计精度高,计算速度快的特点。 针对电容器投切扰动源的定位问题,利用S变换的相位与扰动信号具有直接联系的特点,提出了基于交叉S变换的电容器投切扰动源定位的新方法。算法首先通过计算瞬时扰动电压和电流信号的不完全S变换得到相应的两个扰动频率分量,然后求它们的向量积得到交叉S变换的相位差谱,最后利用扰动起始时刻的相位差极性确定投切电容器相对于监测点的位置,结合多处监测点确定投切电容器的准确位置。仿真结果证明了算法的有效性。 根据上述提出的基于S变换的系列电能质量扰动分析方法,设计了综合电能质量扰动分析系统。系统由前处理单元、电力参数测量及电能计量单元、扰动触发单元、电能质量分析系统和评估系统等功能单元组成。在各功能单元的阐述中,主要提出了基于动态测度的基波频率精确测量方法,扰动检测触发信号的动态测度产生方法以及基于上位机的电能质量扰动的专家分析系统,将提出的基于S变换的系列电能质量扰动分析方法有效地整合于该系统中。 本文提出的基于S变换的电能质量扰动分析的系列方法和综合电能质量扰动分析系统,为电能质量实时检测和离线分析提供了有效的工具。
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TM711

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 张杨;刘志刚;;一种基于时频域多特征量的电能质量混合扰动分类新方法[J];中国电机工程学报;2012年34期
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 祁才君,王小海;基于插值FFT算法的间谐波参数估计[J];电工技术学报;2003年01期
5 欧阳森,宋政湘,王建华,陈德桂,耿英三;基于信号相关性和小波方法的电能质量去噪算法[J];电工技术学报;2003年03期
6 丁屹峰,程浩忠,吕干云,占勇,孙毅斌,陆融;基于Prony算法的谐波和间谐波频谱估计[J];电工技术学报;2005年10期
7 刘守亮;肖先勇;;Daubechies复小波的生成及其在短时电能质量扰动检测中的应用[J];电工技术学报;2005年11期
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10 耿云玲;王群;何怡刚;;基于复数小波相位信息的电能质量扰动的检测、定位与分类[J];电工技术学报;2006年08期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 孙辉;配电网络电能扰动辨识与电能质量调节研究[D];大连理工大学;2002年
2 耿云玲;电能质量扰动分析中小波变换的应用研究[D];湖南大学;2006年
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 白迪;;改进二维小波变换的数据压缩方法[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2009年01期
2 胡红兰;;宣城电网电能质量在线监测系统的建设和应用[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2010年01期
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4 张小丽;;小波变换及相关系数在超声脉冲回波消噪中的应用[J];安康学院学报;2008年03期
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6 丁硕;;基于LabVIEW的虚拟数字滤波器的设计[J];鞍山师范学院学报;2008年02期
7 方向前,魏平俊;基于DSP的Viterbi译码器[J];半导体技术;2005年06期
8 阚鑫;李争平;;基于FPGA的4QAM调制解调系统设计与实现[J];北方工业大学学报;2012年01期
9 吕洪林;刘慧娟;;单相SAPF系统谐波电压检测与控制的仿真[J];北京交通大学学报;2012年02期
10 张义龄;高存博;刘明光;;扩展PRONY算法在输电线路故障定位中的应用[J];北京交通大学学报;2012年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 王红霞;田国会;李晓磊;卜范骞;;基于地标信息融合的家庭环境机器人组合导航[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 曹爱增;陈月婷;魏军;李金屏;;一种基于EDAs和聚类分析的杂合进化算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 ;Lifting Wavelet Transform Based Adaptive Filter for Active Power Filters[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
4 李鑫;李力争;;基于模板匹配的固态流体流速检测算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5 李潮潮;迟凯;付芳萍;车文刚;赵庆江;;基于模糊聚类的证券价格对公共信息的反应强度划分[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 赵庆江;迟凯;付芳萍;李潮潮;车文刚;;基于FCM的模糊时间序列模型及人民币汇率预测[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 王小华;王莉;王力;;基于神经网络的电力系统谐波及间谐波高精度检测[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 韩琳;李士杰;方科;张进;;基于PLC控制的PWM调节电容型SVC的研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
9 宋海峰;张章;;基于电弧炉建模分析间谐波对继电保护设备的影响[A];2011年通信与信息技术新进展——第八届中国通信学会学术年会论文集[C];2011年
10 戴斌;;基于粒子群优化支持向量机的过电压分层识别研究[A];2011年云南电力技术论坛论文集(入选部分)[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
2 全惠敏;电能质量相关信号的S变换检测算法及应用研究[D];湖南大学;2010年
3 陈韶斌;基于知识推理和视觉机理的遥感图像目标识别方法研究[D];华中科技大学;2010年
4 张明;电能质量扰动相关问题研究[D];华中科技大学;2010年
5 宋清昆;自适应结构优化神经网络控制研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
6 林慧斌;离散频谱校正理论的抗噪性能研究及其在工程中的应用[D];华南理工大学;2010年
7 高杰;基于过渡金属的超分子光化学传感器识别生物功能性检测物[D];华东理工大学;2010年
8 覃岭;无线电侦测中的阵列处理算法研究[D];电子科技大学;2010年
9 陈国志;电力谐波和间谐波参数估计算法研究[D];浙江大学;2010年
10 孙平;高频医学超声成像系统的研究与设计[D];武汉大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王磊;继电保护测试仪检定装置的研究与实现[D];南昌航空大学;2010年
2 衡泽超;基于ATT7022B的三相多用户电能表研究[D];山东科技大学;2010年
3 毕博;隔离四通道数字存储示波器的设计与研究[D];山东科技大学;2010年
4 徐坤山;三相四线制并联型有源电力滤波器的研究[D];山东科技大学;2010年
5 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
6 宋晓玥;基于TDPCA与SPIHT的高光谱压缩和降维算法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 陈庆华;北斗导航系统时域自适应滤波研究与实现[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 叶铂;基于统计学方法的水面目标特征提取与识别方法的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
9 李建军;基于电力系统的电能质量检测与分析[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 高璎园;轨道车辆平轮实时检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前9条
1 何为;杨洪耕;;基于第二代小波变换和离散隐马尔可夫模型的电能质量扰动分类[J];电工技术学报;2007年05期
2 刘昊;唐轶;冯宇;马星河;;基于时域变换特性分析的电能质量扰动分类方法[J];电工技术学报;2008年11期
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4 管春;周雒维;卢伟国;;基于多标签RBF神经网络的电能质量复合扰动分类方法[J];电工技术学报;2011年08期
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8 易吉良;彭建春;谭会生;;采用不完全S变换的电能质量扰动检测方法[J];高电压技术;2009年10期
9 占勇,程浩忠,丁屹峰,吕干云,孙毅斌;基于S变换的电能质量扰动支持向量机分类识别[J];中国电机工程学报;2005年04期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 管春;电能质量综合检测与分析系统研究[D];重庆大学;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 卓放,王跃,何益宏,李红雨,王兆安;全数字化控制实现的三相四线制有源电力滤波器[J];电工电能新技术;2001年03期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 唐炬;组合电器局放在线监测外置传感器和复小波抑制干扰的研究[D];重庆大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 谭国贞;基于小波变换的电能质量分析方法的研究[D];重庆大学;2006年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王红燕;邵玉槐;张海;齐锋光;;基于小波阈值方法的电能质量扰动去噪分析[J];太原理工大学学报;2006年02期
2 唐轶;刘昊;方永丽;;基于时域特征分析的电能质量扰动分类[J];电力系统自动化;2008年17期
3 朱晓栋;束洪春;;基于S变换的电能质量扰动分析[J];云南电力技术;2009年04期
4 全惠敏;戴瑜兴;;电能质量扰动的广义S变换分析和决策树算法分类[J];湖南大学学报(自然科学版);2009年04期
5 黄南天;徐殿国;刘晓胜;;基于改进多层前馈神经网络的电能质量扰动分类[J];电子测量与仪器学报;2009年10期
6 李加升;戴瑜兴;柴世杰;;基于预测机制的电能质量扰动检测方法研究[J];电力系统保护与控制;2010年17期
7 刘安定,肖先勇,邓武军;短时电能质量扰动检测的一种新方法[J];继电器;2005年08期
8 赵凤展;杨仁刚;;时频分析方法在电能质量扰动检测与识别中的应用[J];华北电力大学学报(自然科学版);2006年05期
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10 胡晋星;董建军;田亚丽;;基于变换的电能质量扰动识别方法研究[J];山西电力;2011年03期
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3 方群会;;基于LS_SVM的暂态电能质量扰动分类[A];重庆市电机工程学会2010年学术会议论文集[C];2010年
4 张东中;袁帅;佟为明;;基于复小波和神经网络的电能质量扰动识别与分类[A];2009中国仪器仪表与测控技术大会论文集[C];2009年
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8 王丽霞;何正友;赵静;;重排二次型时频分布在电能质量检测中的应用[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(下册)[C];2008年
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10 黄纯;江亚群;;基于形态学的电力扰动检测新方法[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(上册)[C];2008年
中国重要报纸全文数据库 前2条
1 山西农业大学工程技术学院电气本071班 白雪;浅谈智能电网的应用技术[N];山西科技报;2010年
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1 易吉良;基于S变换的电能质量扰动分析[D];湖南大学;2010年
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6 单任仲;并联型复合电能质量扰动及补偿的控制方法与实现[D];华北电力大学(北京);2010年
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8 胡为兵;电能质量扰动的自动识别和定位相关理论研究[D];华中科技大学;2008年
9 王继东;电力系统暂态电能质量问题研究[D];天津大学;2005年
10 宋雪雷;基于小波变换和支持向量机的电能质量扰动分析方法[D];哈尔滨工业大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张宏财;基于S变换的电能质量扰动分析[D];北京化工大学;2010年
2 潘冬寅;电能质量扰动信号降维及分类研究[D];南京林业大学;2012年
3 王曦;基于模态分解和定量递归分析的电能质量扰动信号分析与识别[D];昆明理工大学;2012年
4 赵强强;基于S变换和神经网络的电能质量扰动检测分类[D];西安理工大学;2010年
5 黄勇;电能质量扰动识别与分类的研究[D];华南理工大学;2010年
6 赵燕;电能质量扰动检测与识别方法研究[D];华北电力大学(北京);2011年
7 荆辉;电能质量扰动分类算法研究[D];山东大学;2011年
8 张杨;混合电能质量扰动信号识别算法研究[D];西南交通大学;2012年
9 于连富;原子分解在电能质量扰动信号分析中的应用[D];燕山大学;2010年
10 刘锐锐;暂态电能质量扰动关键技术的研究[D];东北大学;2009年
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