基于改进S变换的电能质量扰动智能检测

为了真实反映电能质量暂态扰动对电网造成的影响,对电能质量暂态扰动的成因和检测方法进行研究。提出一种改进的S变换新方法,对高斯窗函数的尺度因子进行修改,使得结果具有更好的时间和频率分辨率。基于该方法对电能质量暂态扰动信号进行检测,并提取各扰动特征量,同时对检测结果进行数据分析。研究结果表明:修改后的S变换方法能够实现电能质量暂态扰动的实时智能检测,检测结果准确可靠。

基于小波和改进S变换的电能质量扰动分类

针对电能质量分析中的电能质量扰动信号快速精确检测及分类重要内容,提出基于小波变换结合改进S变换的电能质量扰动分类方法.通过小波变换得到高低频分量,并选取低频分量做改进的S变换提取特征向量,既保持原信号特征,且得到的S变换模矩阵维数只有原信号直接做S变换的模矩阵维数的1/4.通过概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)对信号进行分类.仿真结果证明,所提方法有效,能很好实现分类,且减少分类时间.