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基于短时傅里叶变换及其谱峭度的电能质量混合扰动分类 被引量：101
1
作者 黄建明 瞿合祚 李晓明 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期3184-3191,共8页
考虑到电能质量混合扰动分类的复杂性,提出一种基于短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)及其谱峭度(spectral kurtosis,SK)的电能质量混合扰动分类方法。采用短时傅里叶变换作为时频分析工具分析各种类型的电能质量扰动... 考虑到电能质量混合扰动分类的复杂性,提出一种基于短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)及其谱峭度(spectral kurtosis,SK)的电能质量混合扰动分类方法。采用短时傅里叶变换作为时频分析工具分析各种类型的电能质量扰动,同时引入基于短时傅里叶变换的谱峭度作为辅助分析,从基频幅值曲线、频率幅值标准差曲线和频率谱峭度曲线中提取适宜的特征量,然后采用基于Binary-SVM的多标签分类法对电能质量混合扰动进行分类。该方法充分考虑到单一扰动之间的相互影响,并通过所提取的特征量进行有效抑制。仿真结果表明,该方法对单一扰动和混合扰动的分类均具有较高的分类准确度,具有较强的鲁棒性和较好的抗噪性。 展开更多
关键词 电能质量 混合扰动 短时傅里叶变换 谱峭度 多标签分类
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基于S变换与SVM的电能质量复合扰动识别 被引量：80
2
作者 黄南天 徐殿国 刘晓胜 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期23-30,共8页
针对电能质量复合扰动识别困难的问题,提出了一种基于S变换与支持向量机(SVM)的电能质量复合扰动分类识别方法。首先对电能质量信号进行S变换,针对变换结果在不同频率范围内提取原始信号特征。然后采用统计方法进行特征选择,确定最优的... 针对电能质量复合扰动识别困难的问题,提出了一种基于S变换与支持向量机(SVM)的电能质量复合扰动分类识别方法。首先对电能质量信号进行S变换,针对变换结果在不同频率范围内提取原始信号特征。然后采用统计方法进行特征选择,确定最优的两种特征构成特征向量,作为SVM的训练样本。最后将分类器应用于电能质量扰动识别。该模型通过特征选择,不仅降低了特征计算量,而且节省了分类器的训练、分类时间。仿真实验表明该模型能够精确识别包括两种复合扰动在内的8种电能质量扰动信号。 展开更多
关键词 电能质量扰动 扰动识别 S变换 支持向量机 特征选择
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基于S变换模时频矩阵相似度的短时电能质量扰动分类 被引量：58
3
作者 刘守亮 肖先勇 杨洪耕 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期67-71,共5页
提出了一种基于S变换模时频矩阵相似度的短时电能质量扰动分类方法。首先,建立各种扰动的标准模时频矩阵,然后计算扰动信号模时频矩阵与标准模时频矩阵的相似度,按照相似度最大的原则将扰动分类。该方法直接利用S变换结果,而不用增加其... 提出了一种基于S变换模时频矩阵相似度的短时电能质量扰动分类方法。首先,建立各种扰动的标准模时频矩阵,然后计算扰动信号模时频矩阵与标准模时频矩阵的相似度,按照相似度最大的原则将扰动分类。该方法直接利用S变换结果,而不用增加其它算法或变换,原理简单、计算方便。仿真结果显示,该分类方法在不同噪声水平下均能达到满意的分类正确率,是一种有效的短时电能质量扰动分类方法。 展开更多
关键词 电能质量 S变换 扰动 模时频矩阵 相似度 分类 噪声鲁棒性
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基于S变换模矩阵的电能质量扰动信号检测与定位 被引量：58
4
作者 全惠敏 戴瑜兴 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期119-125,共7页
针对电能质量扰动信号的检测和定位问题,提出了一种基于S模矩阵幅值平方和均值的扰动定位算法,并对常见的几种扰动信号进行S变换仿真,应用S模矩阵幅值平方和均值定位扰动发生时间和持续时间,分析谐波成分等。仿真结果表明,所提算法简洁... 针对电能质量扰动信号的检测和定位问题,提出了一种基于S模矩阵幅值平方和均值的扰动定位算法,并对常见的几种扰动信号进行S变换仿真,应用S模矩阵幅值平方和均值定位扰动发生时间和持续时间,分析谐波成分等。仿真结果表明,所提算法简洁有效,能够准确分析谐波成分和定位扰动信号,可以估计电压暂降、电压暂升以及电压中断等扰动信号的变化幅度。 展开更多
关键词 电能质量扰动 检测与定位 S变换模矩阵 扰动定位算法
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电能质量复合扰动特征选择与最优决策树构建 被引量：56
5
作者 黄南天 彭华 +1 位作者 蔡国伟 徐殿国 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期776-785,共10页
针对电能质量(power quality,PQ)复合扰动识别中缺少特征选择与最优决策树自动构建方法的不足,提出采用分类回归树的PQ特征选择与最优决策树构建方法。首先,通过S变换提取64种PQ特征,构成原始特征集;然后,采用嵌入式特征选择方法,获取特... 针对电能质量(power quality,PQ)复合扰动识别中缺少特征选择与最优决策树自动构建方法的不足,提出采用分类回归树的PQ特征选择与最优决策树构建方法。首先,通过S变换提取64种PQ特征,构成原始特征集;然后,采用嵌入式特征选择方法,获取特征Gini重要度及排序,确定最优特征子集;最后,应用1-标准误差规则子树评估法,进行代价复杂度剪枝,获得最优分类树。实验证明,新方法能够根据训练集自动构建最优决策树,并实现最优特征选择;最优决策树可准确识别不同噪声环境下,含多种复合扰动的PQ信号,分类准确率高于概率神经网络和支持向量机方法,具有良好的鲁棒性与抗噪性。 展开更多
关键词 电能质量 复合扰动 S变换 分类回归树 Gini重要度 1-标准误差规则
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基于数学形态学的谐波检测与电能质量扰动定位方法 被引量：39
6
作者 曾纪勇 丁洪发 段献忠 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第21期57-62,共6页
提出了一种基于数学形态学的电流(电压)谐波检测方法,通过合理地选择扁平结构元素的长度,该方法能快速、准确地检测出电流(电压)中的谐波分量。以此为基础,提出了一种快速的电能质量扰动检测和定位方法,该方法将电压幅值的平方值作为TOP... 提出了一种基于数学形态学的电流(电压)谐波检测方法,通过合理地选择扁平结构元素的长度,该方法能快速、准确地检测出电流(电压)中的谐波分量。以此为基础,提出了一种快速的电能质量扰动检测和定位方法,该方法将电压幅值的平方值作为TOP-HAT变换的输入量,具有较高的检测灵敏性。系统存在噪声的情况下,该方法也有较好的检测效果。MATLAB/SIMULINK仿真结果证明了这两种方法的有效性。 展开更多
关键词 数学形态学 电能质量 谐波检测 扰动定位
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基于GAF与卷积神经网络的电能质量扰动分类 被引量：52
7
作者 郑炜 林瑞全 +1 位作者 王俊 李振嘉 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第11期97-104,共8页
针对在设计电能质量扰动(Power Quality Disturbance,PQD)分类器时人工选取特征过程繁琐并且不够精确的问题,提出一种基于格拉姆角场(Gramian Angular Field,GAF)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的PQD分类方法。首先... 针对在设计电能质量扰动(Power Quality Disturbance,PQD)分类器时人工选取特征过程繁琐并且不够精确的问题,提出一种基于格拉姆角场(Gramian Angular Field,GAF)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的PQD分类方法。首先将一维PQD信号映射为二维图像,接着在已有的神经网络基础上构造适用于PQD分类的网络框架。最后将二维图像作为输入,CNN将自动从海量的扰动样本中提取特征并加以分类。仿真结果表明该方法在噪声数据中具有良好的分类性能,是一种行之有效的PQD分类方法。 展开更多
关键词 电能质量 格拉姆角场 卷积神经网络 特征提取 扰动分类
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采用改进多分辨率快速S变换的电能质量扰动识别 被引量：42
8
作者 黄南天 张卫辉 +2 位作者 蔡国伟 徐殿国 李岩 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1412-1418,共7页
噪声干扰是影响电能质量暂态扰动识别准确率的最重要因素。经过S变换后获得的扰动信号的模时–频矩阵具有灰度图像特点。因此,可通过二维数学形态学方法,滤除噪声干扰,获得更高的识别准确率。首先,针对扰动信号时–频分布特点,设计具有... 噪声干扰是影响电能质量暂态扰动识别准确率的最重要因素。经过S变换后获得的扰动信号的模时–频矩阵具有灰度图像特点。因此,可通过二维数学形态学方法,滤除噪声干扰,获得更高的识别准确率。首先,针对扰动信号时–频分布特点,设计具有不同时–频分辨率的多分辨率快速S变换方法以降低运算量、提高特征表现能力;之后,在阈值滤波基础上,根据信号时–频分布特点,选择线段型、零角度结构元进行灰度级形态学开运算,进一步滤除高频频域噪声;最后,从原始信号、信号傅里叶谱、多分辨率快速S变换模矩阵中提取5种特征建立决策树分类器,识别含噪声信号与6种复合扰动信号在内的12种电能质量信号。通过仿真对比实验发现,新方法具有更好的抗噪能力,更加适用于低信噪比环境下的电能质量信号识别。 展开更多
关键词 电能质量 暂态扰动 数学形态学 开运算 S变换
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电能质量扰动检测的研究综述 被引量：39
9
作者 王燕 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第13期174-186,共13页
快速、准确、有效的电能质量扰动检测是电网故障分析与治理的前提和基础,在电力监测、电能质量评估及电网和用户的安全中扮演了重要角色。针对当前国内外相关研究成果进行整合归纳总结。首先,分析了电能质量扰动检测对象,归纳电能质量... 快速、准确、有效的电能质量扰动检测是电网故障分析与治理的前提和基础,在电力监测、电能质量评估及电网和用户的安全中扮演了重要角色。针对当前国内外相关研究成果进行整合归纳总结。首先,分析了电能质量扰动检测对象,归纳电能质量扰动检测的难点问题。其次,详细综述电能质量扰动检测方法的最新研究进展,将其分为时域分析、频域分析、时频域分析、参数估计、人工智能五大方面,并分别对这五个方面的方法进行讨论、对比分析各自利弊等。最后,指出暂态扰动及其组成的混合扰动检测方面存在的问题,并对今后的发展趋势进行展望。 展开更多
关键词 电能质量 稳态扰动 暂态扰动 检测
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基于不完全S变换与梯度提升树的电能质量复合扰动识别 被引量：33
10
作者 许立武 李开成 +3 位作者 罗奕 肖贤贵 张婵 蔡得龙 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期24-31,共8页
针对电能质量复合扰动中特征选择困难和分类准确率不高的问题,提出基于不完全S变换和梯度提升树的特征选择和分类器构建方法。首先通过选取特定频率的不完全S变换得到扰动的时频矩阵。再从时频矩阵中提取53种原始特征量,并基于梯度提升... 针对电能质量复合扰动中特征选择困难和分类准确率不高的问题,提出基于不完全S变换和梯度提升树的特征选择和分类器构建方法。首先通过选取特定频率的不完全S变换得到扰动的时频矩阵。再从时频矩阵中提取53种原始特征量,并基于梯度提升树对各个特征的重要性进行度量,选取重要特征。最后根据选取的特征集训练和构建梯度提升树,得到扰动分类器。仿真实验表明,对于包括8种复合扰动在内的共17种扰动类型,该方法的分类准确率高于CART决策树、随机森林(RF)、多层感知机(MLP)等现有方法。不同噪声条件下的分类结果表明,该方法具有良好的抗噪性能和算法鲁棒性,展现出良好的应用前景。 展开更多
关键词 电能质量 扰动识别 梯度提升树 不完全S变换 特征选择
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一种暂态电能质量扰动检测的新方法 被引量：32
11
作者 王燕 李群湛 周福林 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第24期7121-7132,共12页
电能质量信号在采集的过程中通常会被噪声污染,而暂态扰动检测的主要挑战就是噪声干扰。传统的扰动检测算法存在只适用于稳态扰动的分析、运算量太大、易受噪声影响致使检测的准确性急剧下降等缺点。为提高强噪声环境下暂态扰动检测的... 电能质量信号在采集的过程中通常会被噪声污染,而暂态扰动检测的主要挑战就是噪声干扰。传统的扰动检测算法存在只适用于稳态扰动的分析、运算量太大、易受噪声影响致使检测的准确性急剧下降等缺点。为提高强噪声环境下暂态扰动检测的准确性,该文提出一种扰动检测的新方法。该方法非常简单,无需前置滤波单元,仅有2个参数且对检测结果的影响不灵敏。仿真中,将该文算法与广义形态滤波与差分熵的扰动检测方法和基于奇异值分解的扰动检测方法进行暂态扰动检测对比分析,结果表明该文算法不仅具有较强的抗噪性,且对过零时刻发生的扰动也具有较好的检测效果,同时还能指示扰动突变的极性。最后通过对实际暂态扰动数据的检测,进一步验证算法的有效性。 展开更多
关键词 暂态电能质量 扰动检测 滤波 过零时刻 抗噪性
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基于稀疏自动编码器深度神经网络的电能质量扰动分类方法 被引量：32
12
作者 屈相帅 段斌 +2 位作者 尹桥宣 晏寅鑫 钟颖 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期157-162,共6页
针对智能电网日益突出的电能质量扰动问题,提出了一种基于稀疏自动编码器(SAE)深度神经网络的电能质量扰动分类方法。利用SAE对电能质量扰动原始数据进行无监督特征学习,自动提取数据特征的稀疏特征表达;通过堆栈式稀疏自动编码器(SSAE... 针对智能电网日益突出的电能质量扰动问题,提出了一种基于稀疏自动编码器(SAE)深度神经网络的电能质量扰动分类方法。利用SAE对电能质量扰动原始数据进行无监督特征学习,自动提取数据特征的稀疏特征表达;通过堆栈式稀疏自动编码器(SSAE)进行逐层学习,获得电能质量扰动数据的深层次特征;将其连接到softmax分类器进行微调训练,并输出电能质量扰动事件分类结果。利用已添加高斯白噪声的数据对SSAE进行训练,以提高其特征表达的抗噪声能力。仿真结果表明,所提方法能够准确地识别包含2种复合扰动在内的9种电能质量扰动信号,并且具有很好的鲁棒性。 展开更多
关键词 电能质量 扰动分类 特征提取 扰动识别 稀疏自动编码器 深度学习
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基于Teager能量算子的电能质量扰动实时检测方法 被引量：23
13
作者 黄文清 戴瑜兴 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期154-158,共5页
建立一个有效的电能质量监控系统的关键,首先在于实现对扰动的快速、准确检测。通过引入Teager能量算子(TEO),提出基于TEO的实时检测方法。由于Teager能量算子只需要对被测波形相邻的三个采样点进行两次乘法和一次加法运算,使得所提算... 建立一个有效的电能质量监控系统的关键,首先在于实现对扰动的快速、准确检测。通过引入Teager能量算子(TEO),提出基于TEO的实时检测方法。由于Teager能量算子只需要对被测波形相邻的三个采样点进行两次乘法和一次加法运算,使得所提算法快速、简洁,具有优良的时间分辨率,能实时跟踪被测信号波形变化。仿真和实验结果表明,所提算法能够准确、迅速地检测和定位电能质量扰动的发生,具有优良的检测效果。 展开更多
关键词 TEAGER能量算子 电能质量 扰动 实时检测
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电能质量复合扰动分类的研究进展 被引量：31
14
作者 刘志刚 张巧革 张杨 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第13期146-153,共8页
针对电能质量复合扰动的识别问题,通过举例分析复合扰动信号,讨论了复合扰动的特点。详细综述国内外电能质量复合扰动分类的研究现状,将其研究方法分为单标签分类和多标签分类两大方面,分别对这两个方面中目前采用的思想和方法进行讨论... 针对电能质量复合扰动的识别问题,通过举例分析复合扰动信号,讨论了复合扰动的特点。详细综述国内外电能质量复合扰动分类的研究现状,将其研究方法分为单标签分类和多标签分类两大方面,分别对这两个方面中目前采用的思想和方法进行讨论。在单标签分类中,分别从直接分类、S变换+分类器、小波变换+神经网络、支持向量机和其它方法五个方面进行复合扰动分类讨论。在多标签分类中,分别从分类思路、分类策略和标签相关性等方面对该方法进行了讨论。最后,分析了电能质量复合扰动识别目前存在的问题,对其研究进行了展望。 展开更多
关键词 电能质量 复合扰动 分类
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Daubechies复小波的生成及其在短时电能质量扰动检测中的应用 被引量：26
15
作者 刘守亮 肖先勇 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期106-110,共5页
在分析比较了现有用于短时电能质量扰动检测的方法后,研究了用正交紧支复小波进行检测与抑制噪声的原理,提出用Daubechies正交紧支实小波派生其复小波的实用方法,并结合复小波变换提供的相位信息构造了多种新型复合信息形式。仿真表明,... 在分析比较了现有用于短时电能质量扰动检测的方法后,研究了用正交紧支复小波进行检测与抑制噪声的原理,提出用Daubechies正交紧支实小波派生其复小波的实用方法,并结合复小波变换提供的相位信息构造了多种新型复合信息形式。仿真表明,采用本文方法派生的复小波及其复合信息形式进行电能质量扰动检测,具有良好的噪声鲁棒性且提高了应用Mallat算法的实时性。 展开更多
关键词 电能质量 短时扰动 Daubechies复小波 检测 噪声鲁棒性 实时性
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基于小波和改进神经树的电能质量扰动分类 被引量：30
16
作者 吴兆刚 李唐兵 +2 位作者 姚建刚 龚文龙 陈强 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第24期86-92,共7页
准确地识别和分类电能质量扰动对分析和综合治理电能质量问题具有重要意义。提出了一种基于小波和改进神经树的电能质量扰动分类方法。该方法利用小波分解扰动信号到各个频带,在基频频带、谐波频带和高频带上分别计算其能量值和小波系... 准确地识别和分类电能质量扰动对分析和综合治理电能质量问题具有重要意义。提出了一种基于小波和改进神经树的电能质量扰动分类方法。该方法利用小波分解扰动信号到各个频带,在基频频带、谐波频带和高频带上分别计算其能量值和小波系数熵作为特征值,另计算基波频带扰动过程的均方根作为特征的补充,融合能量值、熵和均方根值作为扰动判断的特征向量,规范化后输入到改进神经树分类器进行训练和分类。改进神经树分类器是由神经网络和决策树及其分类规则构成。仿真表明,该方法提取特征值的计算量小且融合后的特征向量能够很好地体现不同扰动信号之间的差异信息,构造的改进神经树分类器结合了神经网络和决策树在模式分类中各自的优点,结构简单且表现出良好的收敛性、全局最优性和泛化性,分类准确率较高,能够有效地识别七种常见的电能质量扰动。 展开更多
关键词 电能质量 扰动分类 小波变换 特征向量 改进神经树
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基于可调品质因子小波变换和随机森林特征选择算法的电能质量复合扰动分类 被引量：30
17
作者 杨晓梅 郭林明 +1 位作者 肖先勇 张家宁 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期3014-3020,共7页
针对电能质量复合扰动分类的复杂性,提出了基于可调品质因子小波变换(tunableQ-factorwavelettransform,TQWT)和随机森林特征选择算法的电能质量复合扰动分类方法。首先利用TQWT分解扰动信号,以减弱扰动分量间的耦合性,并使用提出的筛... 针对电能质量复合扰动分类的复杂性,提出了基于可调品质因子小波变换(tunableQ-factorwavelettransform,TQWT)和随机森林特征选择算法的电能质量复合扰动分类方法。首先利用TQWT分解扰动信号,以减弱扰动分量间的耦合性,并使用提出的筛选方法选取最优子带并提取时域和频域特征;然后基于随机森林算法计算特征重要性,通过序列前向选择法去掉不相关特征和冗余特征,得到对应每种扰动标签的最优特征集;最后训练生成随机森林多标签分类模型,根据输出标签的组合得到扰动类别。仿真数据实验表明,该方法能够准确高效识别23类扰动,且抗噪能力强,提高了含暂降、含中断的复合扰动的分类准确率。并以实测数据实验证明了方法的可行性。 展开更多
关键词 电能质量 复合扰动分类 可调品质因子小波变换 特征选择 随机森林
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基于S变换的暂态电能质量扰动检测与仿真 被引量：26
18
作者 付娟 周汉勇 姜勤 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第21期86-89,共4页
提出了基于S变换的暂态电能质量扰动检测的新方法。介绍了S变换的基本原理和利用S变换的幅值矩阵检测电能质量扰动的实现方法。仿真试验表明该方法可以实时准确检测扰动的起止时刻、持续时间和扰动幅度,适用于电能质量扰动的监测和辨识... 提出了基于S变换的暂态电能质量扰动检测的新方法。介绍了S变换的基本原理和利用S变换的幅值矩阵检测电能质量扰动的实现方法。仿真试验表明该方法可以实时准确检测扰动的起止时刻、持续时间和扰动幅度,适用于电能质量扰动的监测和辨识系统。 展开更多
关键词 S变换 暂态 电能质量 扰动检测 LabVIEW7.0仿真
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基于自定义阈值函数的小波去噪算法 被引量：26
19
作者 李加升 黄文清 戴瑜兴 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2008年第19期21-24,共4页
基于硬阈函数和软阈函数的小波去噪算法处理的信号分别存在偏差和方差过大的缺点,为有效解决这一问题,提出基于自定义阈值函数的小波去噪算法。研究给出了一种改进型的自定义阈值函数,建立了该函数的数学模型,对基于该函数的小波去噪算... 基于硬阈函数和软阈函数的小波去噪算法处理的信号分别存在偏差和方差过大的缺点,为有效解决这一问题,提出基于自定义阈值函数的小波去噪算法。研究给出了一种改进型的自定义阈值函数,建立了该函数的数学模型,对基于该函数的小波去噪算法的去噪效果进行了仿真,并将该算法应用于实际的电能质量暂态信号检测之中。仿真和实验结果进一步表明了自定义阈值函数的优越性和基于自定义阈值函数小波去噪算法的有效性。 展开更多
关键词 小波 去噪 自定义阈值函数 电能质量扰动
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一种快速暂态电能质量扰动定位方法 被引量：22
20
作者 程志友 梁栋 +1 位作者 王年 韦穗 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期73-76,共4页
暂态电能质量扰动是目前电能质量研究中的主要问题之一,如何快速、准确定位电力系统中暂态电能质量扰动是一件复杂而有意义的工作。文中从时域出发,提出一种Hilbert变换和后差分相结合的方法,快速定位暂态电能质量扰动。该方法首先利用H... 暂态电能质量扰动是目前电能质量研究中的主要问题之一,如何快速、准确定位电力系统中暂态电能质量扰动是一件复杂而有意义的工作。文中从时域出发,提出一种Hilbert变换和后差分相结合的方法,快速定位暂态电能质量扰动。该方法首先利用Hilbert变换提取暂态电能质量扰动信号的包络,然后采用后差分定位扰动信号。实验结果及分析表明,该方法简单、快速、准确,适合实时性要求较强的场合。 展开更多
关键词 电能质量 暂态扰动 HILBERT变换 后差分
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