基于SVD-ILMD的暂态电能质量扰动定位检测方法

为实现对电网非平稳扰动信号的快速、准确分析,提出了融合SVD(奇异值分解)与ILMD(优化局部均值分解)的暂态电能质量扰动定位检测方法。首先,通过ILMD与模糊隶属度函数阈值处理噪声信息,削弱噪声干扰;然后,构造差值信号并利用滑窗SVD增强扰动特征,进一步抑制噪声干扰;最后,基于特征增强信号提出一种自适应阈值截断的暂态电能质量扰动定位检测方法。经仿真分析与算法对比,验证了所提方法定位准确、抗噪性强、计算量小,对过零与微弱扰动也有较好的定位效果。

风电接入的电力系统电能质量扰动的检测与定位

风能的波动性、间歇性和随机性等特性使接入风电的电力系统运行特性和电能质量受到复杂的影响。针对风电接入的电力系统电能质量扰动问题,重点研究电能质量扰动的小波检测方法,提出了基于Euclidean分解算法的db4复小波的提升方案。通过Euclidean分解算法得到复小波提升方案,求取了db4复小波自适应提升因子并构建了分解与重构模型,对扰动信号和基波分量进行提升变换后得到幅值和相位信息分别作差。利用幅值差和相位差来确定扰动的幅度和时间,并根据扰动段的幅值差和相位差值实现了扰动起止时刻定位。基于Matlab的仿真结果表明,与复小波相比,该方法能进一步提高风电接入电力系统电能质量扰动信号定位的速度和精度。

电能质量信号扰动检测与定位

在P iella G等人提出的自适应提升小波变换的基础上,提出了有效分析电能质量信号扰动检测与定位的改进的自适应提升小波预测算法;根据改进的自适应提升小波对信号的极强分类能力,将经过派克变换后的电能质量信号分为正常区与扰动区以及间断点区与非间断点区,再对各不同的区运用不同的更新算法与预测算法,能够快速准确地对电能质量信号作出扰动检测定位以及扰动程度的定量刻划;并且根据测出的扰动时间及扰动方向可以对扰动类型做出准确的分类;运用该算法对电压凸起、电压凹陷、电压暂态中断、电压瞬时脉冲、电压暂态振荡的检测与定位以及电压谐波的分析都证实了该算法的准确性和有效性。

HHT变换在电气化铁道电能质量检测中的应用

本文提出了基于Hilbert-Huang变换(HHT)对电气化铁道电能质量扰动信号定位检测的改进方法。由于电气化铁道扰动信号的复杂性,如果直接对经验模态分解(EMD)后的频率分量进行希尔伯特变换(HT),会使定位与检测的效果变差。本文通过在原信号上叠加已知高频正弦波的方法实现对扰动进行定位,提高了最高频率分量(一般是本征模态第一分量C1)的提取速度,并通过仿真数据来验证,可以看出该方法更为有效,定位检测效果大大改善。

基于改进双曲S变换的电能质量检测

对双曲S变换(Hyperbolic S transform,HST)的窗函数进行了改进,提出了改进HS变换扰动检测方法,分析了窗函数的参数变化对改进HS变换的影响。通过对含有谐波和间谐波的信号分别进行HS变换和改进HS变换比较,证明了该方法具有更好的分辨率和抗噪性能。利用改进HS变换分别对电压暂升、中断,电压波动,暂态振荡以及谐波加中断信号进行分析,仿真结果表明所提出的方法具有很好的抗噪性和暂态定位能力,适合对多种电能质量扰动信号的分析。