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基于广义多分辨形态学梯度的电力系统振荡与故障的识别算法 被引量:1
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作者 张义辉 刘显荣 《继电器》 CSCD 北大核心 2008年第8期1-5,共5页
提出将广义多分辨形态学梯度(GMMG)变换引入电力系统振荡与故障的识别中的算法。该算法能正确区分各种振荡与故障,避免保护误动;在振荡过程中发生故障时,亦能迅速识别,其性能优于传统的以及基于小波分析的振荡闭锁方案。用EMTP仿真各种... 提出将广义多分辨形态学梯度(GMMG)变换引入电力系统振荡与故障的识别中的算法。该算法能正确区分各种振荡与故障,避免保护误动;在振荡过程中发生故障时,亦能迅速识别,其性能优于传统的以及基于小波分析的振荡闭锁方案。用EMTP仿真各种振荡和故障得到的结果对所提算法的有效性进行了检验。结果表明:所提出的算法可以保证振荡与故障的正确识别,表明其在微机保护装置中具有实时应用的前景。 展开更多
关键词 电力系统 继电保护 振荡闭锁 gmmg
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