电能质量暂态扰动的Coiflet小波检测方法及其实现

合集下载

基于小波变换的电能质量暂态分析

摘要：随着国家工业规模的扩大和科学技术的发展，电的使用越来越广泛，电力负荷迅速增加，对电网运行状态进行高效而准确的检测分析具有重大意义。相对于稳态分析，暂态分析的难点在于快速、及时地
捕获信号突变和进行准确、稳定的分析。对于暂态信号突变的检测，该文从微分算子可以监测突变的特性
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ；Ｍｍｕｔａｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；Ｓｈｏｒｔ－ｔｉｍｅＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍ
ＣＬＣｎｕｍｂｅｒ：ＴＭ７ｔ４
Ｄｏｃｕｍｅｎｔｃｏｄｅ：Ａ
ＡｒｔｉｃｌｅＩＤ：１００３ — ０１０７（２０１３）１０一ＯＯＯ９一Ｏ４
０引言
暂态分析的算法直接决定了对被测信号的还原分
读出，进行分析计算，最终把计算结果输出；而稳态数据的计算，可以说是没有检测这个环节的，从稳态这个定义来说，顾名思义，分析数据在时间段的选取上是没有太大影响的，如１０个周期的数据，可以选取前５个周期
析能力，准确地检测电网信号对供电和用电具有重大意
义。本文从暂态信号的特性出发，研究了基于小波变换
的电网信号检测，通过对高斯函数的各阶导数进行小波
变换的推导，得出了电网信号的暂态分析算法。
来分析稳态，也可以选取后５个周期来分析稳态，而分析暂态就需要在暂态事件发生的那个周

风电接入系统暂态电能质量扰动小波检测方法

ｇｉｅｖｎ．Ｏｂａｎｅｅｕｌｓｂｙｔｈｅｒｔｃｌａｌｅｎｄｓｍｕａｔｏｘｐｒｍｅｓｉｄｃｅｔａｈｅｔａｉｎｏｗｅｔｉｄｒｓｔｈｅｔｏｅｉａｎａｙｓｓａｉｌｉｎｅｅｉｎｔｎｉａｔｈｔｔｒｎｓｅｔｐｒｑｕｌｔｉｔｒａｃｓｃｎｂｅｅｔｄｑｃｙａｄａｃｒｔｌｙｔｏｓｄｍｅｈ．Ｔｈｅｐｒｐｏｅｅｈｏｏａｉｙｄｓｕｂｎｅａｅｄｔｃｅｕｉｋｌｎｃｕａｅｙｂｈｅｐｒｐｏｅｔｏｄｏｓｄｍｔｄｐｒ — ｖｉｅｎｅｆｃｅｎｄｆａｉｅｄｅｅｔｏｎｍｅｔｄｏｆｔａｉｎｏｗｅｕａｉｙｄｉｔｒａｅｆｒｔｅｅｒｈｏｗｅｄｓａｆｉｉｎｔａｅｓｂｌｔｃｉｈｏｒｎｓｅｔｐｒｑｌｓｕｂｎｃｏｈｅｒｓａｃｎｐｏｒｔｑｌｔｒｂｌｍｓｏｆｗｉｗｅｅｒｉｎ．ｕａｉｙｐｏｅｎｄｐｏｒｇｎｅａｔｏ
刘桂英，时平粟
（长沙理工大学电气与信息工程学院，长沙４０７）１０６
摘要：随着风能发电的大规模发展，能电并网运行是一种必然的发展趋势。风能的波动性、歇性和随机风间
性等特性使接人风电的电力系统的运行特性和电能质量受到复杂的影响。为此，对风电并网运行中的电能针质量问题，点研究风电接人系统的暂态电能质量扰动的小波检测方法，细分析暂态电能质量扰动小波检重详测的基本原理和实现策略，给出仿真结果。理论分析和仿真结果证明该方法能够实现对暂态电能质量扰动并

暂态电能质量扰动检测与识别方法的研究

暂态电能质量扰动检测与识别方法的研究2023-10-27CATALOGUE目录•引言•电能质量扰动概述•暂态电能质量扰动检测方法•暂态电能质量扰动识别方法•实验验证与分析•结论与展望01引言研究背景与意义随着电力电子设备的大量使用，电能质量问题日益凸显，特别是暂态电能质量扰动问题。

暂态电能质量扰动会对电力系统和电力电子设备产生重大影响，如导致设备故障、系统崩溃等。

研究暂态电能质量扰动检测与识别方法，对于保障电力系统的稳定运行和电力电子设备的安全具有重要意义。

010203研究现状与发展常用的检测算法包括基于信号处理、神经网络、小波变换等。

随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者将深度学习应用于暂态电能质量扰动的检测与分类。

目前，针对暂态电能质量扰动的研究主要集中在检测算法和分类方法上。

研究目标与内容研究内容收集大量的电能质量扰动数据，包括正常数据和扰动数据。

对所构建的神经网络模型进行训练和测试，评估其性能和效果。

利用深度学习技术，构建适合于暂态电能质量扰动检测与分类的神经网络模型。

研究目标：提出一种基于深度学习的暂态电能质量扰动检测与识别方法，提高检测准确率和识别效率。

02电能质量扰动概述定义电能质量扰动是指电力系统中出现的任何非理想的电能特性，包括电压、频率、波形、谐波等的不正常变化。

分类根据扰动持续时间、扰动幅度、扰动类型等方面，电能质量扰动可分为多种类别，如暂态扰动、稳态扰动，电压暂降、电压骤升、频率偏移等。

电能质量扰动的定义与分类影响电能质量扰动会对电力系统的稳定运行产生严重影响，如导致设备过热、保护装置误动作、通信中断等。

危害对于敏感的电子设备，如计算机、医疗设备和工业自动化设备等，电能质量扰动可能会导致设备故障、数据丢失或损坏，甚至造成生产事故。

电能质量扰动的影响与危害电能质量扰动的检测方法包括基于模拟电路的方法、基于数字信号处理的方法和基于人工智能的方法等。

检测方法对于不同类型的电能质量扰动，需要采用不同的识别方法，如基于模式识别的电压暂降识别方法、基于频域分析的谐波识别方法等。

基于小波变换的电能质量干扰信号的检测

许
健
基于小波变换的电能质量干扰信号的检测
４１ｌ
式中ｈｇ、为分解滤波器系数，、ｇＰ为重构滤波器系
数。ｃ为低频小波系数，．高频小波系数，整ｊ．为个信号的波形特点由小波系数的概貌部分ｃ定，ｊ决，而信号的局部特征则由细节部分画。概貌部．刻
维普资讯
第３０卷第５期
２００６年９月
燕山大学学报
ＪｕｌｆｎｈｎＵｎｖｒｉｏｍａＹａｓａｉｅｓｔｏｙ
ＶＯ．３．５１０ＮＯ
Ｓｐ．２０ｅｔ０６
文章编号：１０・９Ｘ（０６５０１－３０７７１２０）０・４００
ＦｇＴｅｍｏｅｅｆｏｔｇａｓｉ．１ｈｄｌｄｏｖｌｅｓｇａ
该点的光滑度越高，ａ小，该点的奇异性越大。越如果函数厂ｆ（在某一点的ａｌ则称信号在该点是奇）＜，
异的。
图２ｄ６小波奇异性检测突变波形ｂ
因此，采取合理措施建立电能质量监测和分析系统，其进行正确的检测和评估对提高电能质量是对十分必要的。长期以来，傅立叶变换在电能质量的１号厂ｆ）信（的小波变换实际上是在不同的时刻）ｔｂ＝附近：信弓＿ｒＩ哿厂）到尺度域，即它是一种时间（变换
解公式
来的小波变换，其良好的时频局部化特性，可以利用不同的尺度对信号进行不同频段的分解，能够准确识别干扰信号的突变，因此小波变换在电网电能质量问题的检测方面获得了广泛的应用［］Ｉ。－３

基于正交小波包变换的电能质量扰动检测与定位

基于正交小波包变换的电能质量扰动检测与定位【摘要】本文基于正交小波包变换，探讨了电能质量扰动的检测与定位方法。

在电能质量扰动概述部分，介绍了扰动的种类及影响。

随后详细说明了正交小波包变换的原理，并提出了基于该原理的扰动检测方法。

通过对电能信号进行分析，利用小波包变换技术有效提取扰动特征，实现了对电能质量扰动的检测。

在定位方法部分，通过进一步分析波形的频谱特征，实现了扰动的准确定位。

最后通过总结和展望，讨论了基于正交小波包变换的电能质量扰动检测与定位的研究成果及未来发展方向，展示了该方法在电能质量监测与管理中的应用前景。

本文的研究为电力系统的智能化管理提供了重要参考。

【关键词】关键词：电能质量扰动、正交小波包变换、检测、定位、研究背景、研究意义、研究目的、电能质量扰动概述、方法、结论、展望、应用前景1. 引言1.1 研究背景电能质量是指电力系统中各种电气参数波动、畸变和突变等对设备和负荷造成的影响。

电能质量扰动是指在电力系统中发生的不受控制的、非规律的瞬时或短暂性电信号，如谐波、电压闪变、电流突变等，会对电力设备和电子设备的正常运行造成影响。

随着电力系统规模的逐渐扩大和高负荷运行，电能质量问题日益突出。

目前，电能质量扰动的检测与定位技术已经成为电力系统领域的一个重要研究方向。

传统的电能质量检测方法往往依赖于滤波器和傅里叶变换等技术，但这些方法存在计算复杂度高、实时性差以及对信号去噪能力不足的问题。

基于正交小波包变换的电能质量扰动检测与定位技术应运而生。

正交小波包变换具有良好的时频局部性和多分辨率性质，能够更准确地描述信号的时频特征，从而实现对电能质量扰动的高效检测与定位。

基于以上背景，本文旨在利用正交小波包变换，对电能质量扰动进行检测与定位，提高电能质量扰动的监测效率和准确性，为电力系统的稳定运行提供保障。

1.2 研究意义电能质量扰动是指电力系统中不期望出现的异常波动，包括谐波、暂态、闪变等问题。

基于小波多孔算法的暂态电能质量检测方法

维普资讯
基于小波多孔算法的暂态电能质量检测方法
林轶群，奇峰林
（建省电力试验研究院，建福州３００）福福５０７
摘要：为消除噪声对暂态电能质量信号检测的影响，在使用小波多孔算法分析的基础上，利用电能质量信号突变时小波变换产生的小波系数在不同尺度上的相关性及噪声信号在不同尺度的非相关性，提出尺度相关检测法，可快速准确地提取出电能质量的突变信号，实现对暂态电能质量问题的监测。
是存在电能质量问题还是噪声的影响，因此难
数。由于Ｈ（ｐ的含义是在冲激响应ｈ（序列的２ｚ））点间插入Ｐ一１个零值，以称为 “ 孑算法 ” 多孑所多Ｌ。Ｌ算法既具有Ｍａｌｔ法的快速性，有效保留了数ｌ算ａ又据信息。
取环节，图１的ｄ以、、ｄｄ为分析的小波系
由于噪声的影响，小波变换得到的小波系数
电能质量信号突变部分的幅值和噪声的幅值接对比不明显，且电能质量问题产生的时间和大是随机的，ｌａＭａｌｔ算法难以找出合适的阈值来
撑长度、具有很高的检测效率的ｄ４小波作为基本ｂ

基于小波变换的电能质量扰动检测与定位

关键词：电能质量；小波变换；扰动；多尺度；检测；定位
中图分类号：Ｔ７２文献标识码：Ａ文章编号：１０～１５２１）６０５ — ４Ｍ１０７３７（０００ — ０４０
ＴｓａｄＬｏａｉｎｏｏｒａｉｓｕｂｎｅｙＷａｅｅｒｎｆｒｔｎｅｔｎｃｔｆｗｅｌｙＤｉｒａｃｓｖｌｔａｓｍａｉｏＰＱｕｔｔｂＴｏｏ
．
ｔｅｖｌｉｙｏｈｔｏ，ｈｉｐｐｅｏｋｖｌａｅｓｇｎｅｉｄｃｉｕｓｓｄｓｕｂｎｅｔｓｓｅａｌｓｔａｒｕｔｅｅａｔｓｍｕａｉｎｈａｉｔｆｔｅｍｅｈｄｔｓａｒｔｏｏｔｇａｓａｄｐｒｏｉｍｐｌｅｉｔｒａｃｅｔａｘｍｐｅｏｃｒｙｏｌｖｎｉｌｔｄｒｏｓｕｙｔｅｒｓｌｓｓｏｔａｉｇｗａｅｅａｓｏａｉｎｃｎｍｏｅａｃｒｔｌｓｎｏａｅｐｏｒｑａｉｉｔｒａｃｓｔｄ，ｈｅｕｔｈｗｈｔｎｖｌｔｔｎｆｒｔｏａｒｃｕａｅｙｔｔｄｌｃｔｗｅｕｌｙｄｓｕｂｎｅ．ｕｓｒｍｅａｔ
电工电气
（ｏｏＮ．）２ｌｏ６
基于小波变换的电能质量扰动检溅ｓ定位
基于小波变换的电能质量扰动检测与定位
谭平
（大连理工大学电气工程系，辽宁大连１２）１０４６
摘要：根据电能质量扰动信号的非平稳性，通过对小波变换原理的分析，从小波变换能够突出信号局部特征的特性出发，探讨了多尺度小波变换模极大值与信号突变点之间的关系，分析；ｖｌｔｒｎｆｒａｉｎ；ｉｔｒａｃ；ｌ—ｃｌ；ｅｔｌｃｔｙｗｏｄ：ｏｒａｉｗａｅｅａｓｏｑｙｔｔｍｔｏｄｓｕｂｎｅｍｕｔｓａｅｔｓ；ｏａｅｉ

基于小波变换的暂态电能质量扰动的检测法

多分辨率分析的基本思想：当待分析信号是
的采样率满足采样定理要求时，可测量的归一频带必将限制在一之间，此时可分别用理想低竹～
图１六层多分辨率分解频带划分示意图
Ｆｇ１ｖｓｎｏｘｆｏｓｏｌｓｌｔｎｄｃｍｐｓｔｎｆｑｅｃｉ．Ｄｉｉｓｏｒｆｔｒｏｕｉｅｏｏｉｏｅｕｎｙｉｏｆｉｌｍｕｉｅｏｉｒ
６７
（．０４～０．ＫＨｚ、（．８）０８～１６．ＫＨｚ、（．）１６～３２．ＫＨｚ、）
ｆ．．Ｋ）个子频带。如图１示。３２～６Ｈｚ４等６所对应于图１的频带划分的信号分解树如图２所示，信号分解关系为Ｓ＝Ａ５＋Ｄ５＋Ｄ４＋Ｄ３＋Ｄ２＋Ｄ１为原始信号，ｓ序列，Ａ为第５度上的低频分量，Ｄ～各个尺尺Ｄ为
换本身对信号的奇异点非常敏感，特别适合于突变
信号和不平稳信号的分析。为此，该设计采用基于
小波变换的电能质量扰动的检测方法，对电能质量扰动进行检测。
１应用小波分解与重构检测和提取扰动信号
１１多分辨率分析．
Ｍａ．０１ｒ２１
文章编号：１７ — ３２（００ — ０６０６２６３２１１）１０６ — ６
［息技术应用研究】信
基于小波变换的暂态电能质量扰动的检测法

基于小波分析的电能质量扰动信号检测

当前，户对电能质量的要求越来越高，能用电质量问题受到了广泛的关注。电能质量不仅对电网的安全、经济运行有着重要的意义，且直接影而响着用户侧设备的正常工作。特别是当前不对称负荷与非线性负荷在容量和数量上日益增大，干扰成分不断增加，关至用户的电能偏离正弦波使形而发生畸变。因此，速准确监测扰动信号对快
ＡｂｔａｔＡｃｏｄｎｏｆａｕｅｆｐｗｅｕｌｙｄｓｕｂｎｅｓｇａ，ｔｉｐｐｒｄｔｃｓｔｅｄｓｕｂｎｅｓｇａｓｓｒｃ：ｃｒｉｇｔｅｔｒｓｏｏｒｑａｉｉｔｒａｃｉｎｌｈｓａｅｅｅｔｈｉｔｒａｃｉｎｌｔｏｉｈｆｅｕｎｙｒｎｉｎｍｐｌｅａｄｖｌａｅｎｔｈｗｉｈｗａｅｅｒｎｆｒｎ．Ｔｈｔｄｈｗｓｔａｈｓｆｈｇ —ｒｑｅｃ，ｔａｓｅｔｉｕｓｎｏｔｇｏｃｔｖｌｔｔａｓｏｍｉｇｅｓｕｙｓｏｈｔｔｉｍｅｈｄｃｎｌｃｔｒｃｓｌｈｃｕｒｎｅｍｏｎｎｕｔｉｉｇｔｍｅｏｉｔｒａｃｉｎｌ．ＴｈｏｇｈｔｏａｏａｅｐｅｉｅｙｔｅｏｃｒｅｃｍｅｔａｄｓｓａｎｎｉｆｄｓｕｂｎｅｓｇａｓｒｕｈｔｅｃｍｐｒｓｎｗｉｅｕｔｏＴ，ｔｅａｃｒｃｎｄａｔｇｆｔｉｔｏｒｏｆｍｅ．ｏａｉｏｔｒｓｌｆＦＦｈｈｃｕａｙａｄａｖｎａｅｏｈｓｍｅｈｄａｅｃｎｉｒｄＫｅｒｓｗａｅｅｒｎｆｒｎｙｗｏｄ：ｖｌｔｔａｓｏｍｉｇ；ｔａｓｅｔｉｕｓ；ｖｌｇｏｃ；ｐｗｅｕｌｙｅｅｔｎｒｎｉｎｍｐｌｅｏｔｅｎｔｈｏｒｑａｉ；ｄｔｃｉａｔｏ

基于小波变换的电能质量暂态信号检测

基于小波变换的电能质量暂态信号检测郭峰;王刚;董肖节【摘要】设计了一种基于DSP的电能质量监测系统，并给出了信号调理、锁相倍频等主要模块电路。

依据小波变换模极大值的理论。

通过对该检测装置采集的暂态信号进行多分辨率分解，准确实现了暂态信号的检测。

最后对采集的信号进行Matlab小波变换，仿真结果表明，小波变换可实现对电能质量暂态信号突变点的准确检测，同时验证了小波检测的正确性和可靠性。

%A DSP-based power quality monitoring system is introduced. Modular circuits for signal conditioning circuit and phase-locked frequency multiplication are also given. According to the modulus maximum theory of wave- let transform coefficient and multi-resolution decomposition of the transient signal which have been collected by the monitoring system, it accurately achieves the detection of the transient signal. Finally, according to the wavelet transform of the signal collected based on MATLAB, the result shows that wavelet transform can accurately detect the point of mutation of the power quality transient signal and testify the accuracy and reliability of wavelet detection.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2012(025)008【总页数】4页(P59-61,66)【关键词】电能质量;小波变化;Matlab【作者】郭峰;王刚;董肖节【作者单位】太原理工大学信息工程学院,山西太原030024;太原理工大学物理与光电工程学院,山西太原030024;太原理工大学物理与光电工程学院,山西太原030024【正文语种】中文【中图分类】TM713为保证电力系统的安全可靠运行，必须对电力系统进行状态监测，根据电力信号来判别其运行状态。

基于复小波变换的暂态电能质量扰动检测与定位

关键词：暂态电能质量；小波变换；仿真分析
随着我国以电力为基础重工业的蓬勃发展和国民用电负荷的
日益增多，电能质量的好坏会对一些具有敏感负荷的电力电子器件
产生极大的干扰。在配电网中，电压暂降、暂升和中断等电能质量扰
动影响较为显著。针对由复小波变换得到的相位图特征不明显的问
科技论坛
·９５ ·
基于复小波变换的暂态电能质量扰动检测与定位
于海骄邢晓敏（东北电力大学电气工程学院，吉林吉林１３２０１２）
摘要：暂态电能质量主要是短时的电压波动以及附带产生的电磁现象，其特点是持续时间短、出现随机性较强等，由此导致检测方法的多样化。针对于此，小波变换借助其良好的时域局部化特性以及对于突变信息处理的能力，在暂态电能质量扰动的检测中得到了及其广泛的应用。但由于小波变换的计算量较大，在实际工程中不满足检测实时性的要求。以电压凹陷为例，采用ｄｂ４小波，提出了一种基于Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ分解算法的复小波的提升方案，通过对算法的提升以及小波尺度的确定，并且对利用复小波变换得到的扰动定位程序进行优化设计，使得对于暂态电能质量扰动检测的速度与精度都得到了一定提升。
Ｉ【，ｈｚｏ【（ｚｚ））ｌＪ＝Ｉｑｆ１ｚ）０１ＩＩａｎＩ
发生扰动过程中检测结果更为精确，误差仅为原有小波的１．３％。
…’ ３结论
令
ｍ＝ｎ／２＋１，当ｉ＝ｍ时，ｚｎ（ｚ）＝
（ｚ），ｐｆ（ｚ）＝０，在ｉ大于

风电接入系统暂态电能质量扰动小波检测方法

风电接入系统暂态电能质量扰动小波检测方法刘桂英;粟时平【摘要】With the massive development of wind power generation, an operation of wind power generation connected with power system is an inevitable trend. The operation characteristics and power quality of power system are affected by the properties of wind power generation such as fluctuation, intermittence randomicity and so on. Aiming at the problems of power quality in power systems connected with wind energy generation, this paper carried out the researches on the wavelet detection method of transient power quality disturbance in the system. Firstly, The principles and realization strategies of wavelet detection method of transient power quality is analyzed in detail and then the simulation on the proposed method are carried out and simulative results are given. Obtained results by the theoretical analyses and simulation experiments indicate that the transient power quality disturbances can be detected quickly and accurately by the proposed method. The proposed method provides an efficient and feasible detection method of transient power quality disturbance for the research on power quality problems of wind power generation.%随着风能发电的大规模发展,风能电并网运行是一种必然的发展趋势.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的运行特性和电能质量受到复杂的影响.为此,针对风电并网运行中的电能质量问题,重点研究风电接人系统的暂态电能质量扰动的小波检测方法,详细分析暂态电能质量扰动小波检测的基本原理和实现策略,并给出仿真结果.理论分析和仿真结果证明该方法能够实现对暂态电能质量扰动快速、准确的检测,为研究风电接入系统暂态电能质量扰动问题提供了有效、可行的检测方法.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2011(023)001【总页数】6页(P22-27)【关键词】风能发电;接入;暂态电能质量;小波;电力系统【作者】刘桂英;粟时平【作者单位】长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙,410076;长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙,410076【正文语种】中文【中图分类】TM711常规能源蕴藏量的日益枯竭和利用过程中产生的环境污染成为现代文明社会的世纪性难题，促使各国政府纷纷积极发展风能、太阳能、潮汐能、地热能等新能源发电。

暂态振荡信号频率检测的Morlet小波谱峭度法

暂态振荡信号频率检测的Morlet小波谱峭度法张巧革;刘志刚;陈刚【摘要】针对电力系统暂态振荡信号频率检测中存在的检测过程复杂、易受噪声影响且通用性不强的问题,提出了一种基于Morlet复小波谱峭度的暂态振荡信号频率检测方法.采用Morlet复小波对含噪暂态振荡信号进行小波分解获得小波系数；利用小波系数绝对值计算信号的谱峭度；最后,通过最大值检测方法实现对暂态振荡的频率检测.针对谱峭度对噪声适用范围不明确的问题,提出并定义相似度函数,用于分析算法对噪声的敏感程度.仿真实验表明,该方法通用性较强,且计算过程简单,检测精度可以满足实际需求.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2013(025)005【总页数】6页(P1-6)【关键词】谱峭度;暂态振荡信号;Morlet复小波变换;频率检测【作者】张巧革;刘志刚;陈刚【作者单位】西南交通大学电气工程学院,成都610031;西南交通大学电气工程学院,成都610031;西南交通大学电气工程学院,成都610031【正文语种】中文【中图分类】TM712暂态振荡是一种常见的电能质量暂态扰动现象，其产生的原因有多种，其中最主要的就是电容器的投切。

暂态振荡常会导致电子设备的损坏、运行设备的破坏，给电能质量敏感用户造成不可估量的损失[1]。

由于暂态振荡持续时间短，振荡频率高，目前对其针对性研究不是很多，还未引起足够的重视[2]，给其检测和识别带来一定的困难。

短时傅里叶变换STFT（short-time Fourier transform）、小波变换和Prony算法是电力系统中常用的信号处理方法。

但这些方法应用于暂态信号分析时，都有其不足之处。

STFT的时频窗口没有自适应性，且参数选择困难，不适合分析暂态振荡信号的瞬变过程；小波变换虽然有时频局部化的特点，但小波基不易选择；Prony算法对噪声非常敏感且需事先判断信号发生的时刻。

文献[1]结合小波分析时频局部化特点和Prony算法可以准确获取振荡模式的优点，提出基于特定频带的Prony暂态振荡检测方法，能够检测出暂态振荡信号的幅值和频率。

小波变换暂态电能质量分析及DSP实现的开题报告

小波变换暂态电能质量分析及DSP实现的开题报告1. 研究背景及意义随着电力系统负荷的增长以及新能源的加入，电能质量问题已成为电力系统中的一个重要问题。

电能质量的好坏直接影响着电力系统的稳定性和供电质量。

其中，暂态电能质量问题是电力系统中的一个重要方面，通常表现为瞬间电压的变化、波形畸变、电流谐波等。

小波变换是一种时频分析方法，具有分辨率高、自适应性强等优点，能够提取信号中的瞬态信息并分析信号的频率特征。

因此，小波变换被广泛应用于电能质量分析领域。

特别是在暂态电能质量分析中，小波变换可以有效地提取和分析瞬态电压和电流中的瞬态成分，对于研究暂态电能质量问题非常有帮助。

数字信号处理技术（DSP）是一种基于数字信号处理器（DSP芯片）的高效、可编程的信号处理方式，具有高速、高精度、低功耗等优点。

利用DSP技术实现小波变换，能够快速地提取和分析信号中的瞬态成分，是暂态电能质量分析的一个重要手段。

因此，本文拟以小波变换为基础，结合DSP技术实现暂态电能质量分析，旨在为电力系统的优化调度和电能质量的提高提供一种有效的技术手段。

2. 研究目的及内容本研究的目的是基于小波变换和数字信号处理技术，对电力系统中暂态电能质量问题进行分析和研究，探索有效的分析方法和实现手段，为电力系统中的电能质量管理和优化调度提供支持。

本研究的内容包括：（1）暂态电能质量基本概念和分析方法的研究，包括电压瞬变、电流谐波、波形畸变等内容。

（2）小波变换理论和方法的研究，包括小波基函数、小波分析的基本步骤等内容。

（3）利用MATLAB软件对电力系统中的暂态电能质量进行小波分析，逐步提取瞬态成分，探索分析方法和应用效果。

（4）基于TMS320F28335 DSP芯片，实现小波变换算法的编程和计算，并与MATLAB软件的结果进行对比和分析。

（5）基于实际场景，对小波变换暂态电能质量分析的应用进行探究和实践，并对效果进行评价和优化。

3. 研究方法及技术路线本研究采用文献资料查阅、MATLAB仿真、DSP编程和实际场景测试相结合的方法进行。

实时检测与定位电网电压瞬时波动的Coiflets小波方法

实时检测与定位电网电压瞬时波动的Coiflets小波方法赵杰;刘小靖;胡仁芝【期刊名称】《电力系统保护与控制》【年(卷),期】2017(045)015【摘要】提出了一种基于Coiflets小波的实时检测与精准定位电网电压瞬时波动的分析技术.该方法除保留了一般小波分析所具有的局部时频多分辨分析能力和快速算法外,其顶层尺度分解系数就是电压信号的单点采样值,无需通常方法中所需的数值积分运算,有效减小了计算量,显著缩短了分析时间,增强了监控的实时性.通过定量研究4种典型的电网电压瞬时波动,结果表明所给出的Coiflets小波分析技术能够精准地识别出各种电压波动,其相对定位误差可达千分之一,明显优于现有方法;且其定位精度对电压波动的类型与幅值不敏感,保证了实际运用中分析结果的可信度.%A technique based on Coiflets wavelet analysis for real-timely detecting and locating transient surges of network voltage is proposed.Such a wavelet method holds both the ability in the local time-frequency multi-resolution analysis and the fast algorithm for general wavelet method.Most interesting,the top-level scale coefficient is exactly the single-point sampling value of voltage signal,with no need for numerical integration required in general wavelet method.This operation can effectively reduce the calculation amount,save the consuming time,and improve real-time performance.By quantitatively studying four typical kinds of transient surges of network voltage,the results demonstrate that the proposed wavelet method is capable of accurately identifying varioustransient surges of network voltage,and the relative error of location can reach one thousand which is obviously better than that of existing methods.More important,this accuracy of location is insensitive to the type and amplitude of voltage surge,leading to an excellent reliability of analysis result in the practical application.【总页数】7页(P8-14)【作者】赵杰;刘小靖;胡仁芝【作者单位】国网甘肃省电力公司电力调度控制中心,甘肃兰州730030;西部灾害与环境力学教育部重点实验室,兰州大学土木工程与力学学院,甘肃兰州730000;工业装备结构分析国家重点实验室,辽宁大连116024;国电南瑞科技股份有限公司电网安全稳定控制技术分公司,江苏南京211102【正文语种】中文【相关文献】1.谐波及无功分量实时检测的一种小波方法 [J], 王群;耿云玲2.基于软件锁相环的电网电压实时检测的研究 [J], 孙秀芬;孟娜;周宏胭3.基于虚拟仪器的瞬时声响三维实时定位系统 [J], 朱铮宇;郭建中4.非平稳信号瞬时特征提取的谐波小波方法 [J], 朱洪俊5.一种电网电压基波分量的实时检测方法 [J], 李国勇;刘汉奎;徐殿国;王炎因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

采用小波变换的电能质量暂态干扰检测

采用小波变换的电能质量暂态干扰检测
周文晖;李青
【期刊名称】《科技通报》
【年(卷),期】2002(18)3
【摘要】论述了小波多分辨率信号分解及其实现方法 ,提出了采用小波多分辨率信号分解的电能质量暂态干扰检测新方法 .并对暂态振荡、暂态脉冲、电压间断等电能质量干扰的检测进行了仿真实验 ,结果表明所提出的方法在时域和频域上都具有良好的检测性能 ,适合于短暂瞬变信号的检测 ,并可用于其他时变的非平稳信号处理 .
【总页数】6页(P208-212)
【关键词】小波变换;电能质量暂态干扰检测;多分辨率信号分解;电能质量检测【作者】周文晖;李青
【作者单位】中国计量学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM933.4
【相关文献】
1.基于小波变换的暂态电能质量检测研究 [J], 罗希;汪银龙
2.基于小波变换的暂态电能质量的检测与识别 [J], 潘从茂;李凤婷
3.小波变换在暂态电能质量检测和识别中的应用 [J], 潘从茂;李凤婷
4.基于复小波变换的暂态电能质量扰动检测与定位 [J], 于海骄;邢晓敏
5.基于小波变换与希尔伯特-黄变换的微电网暂态电能质量扰动检测及辨识研究 [J], 罗雪莲;刘桂英;刘香银
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

电能质量短期扰动分类检测的db1小波分析法

电能质量短期扰动分类检测的db1小波分析法
李天云;范广良;陈晓东
【期刊名称】《吉林电力》
【年(卷),期】2003(000)005
【摘要】针对电能质量扰动具有非稳态、突发性的特点,提出了一种电能质量短期扰动分类和检测的新方法.通过检测奇异信号的模极大值,检测出扰动起始时间、终止时间和扰动发生时刻的幅值.仿真结果表明上述方法是有效的,检测的数据是准确的.
【总页数】4页(P10-12,16)
【作者】李天云;范广良;陈晓东
【作者单位】东北电力学院,吉林,吉林,132012;东北电力学院,吉林,吉林,132012;东北电力学院,吉林,吉林,132012
【正文语种】中文
【中图分类】TM714
【相关文献】
1.基于小波包能量谱的电能质量短期扰动检测和分类方法 [J], 李天云;陶春静;齐辉
2.基于扰动功率法的短期电能质量扰动源判定 [J], 严居斌
3.基于扰动功率法的短期电能质量扰动源判定 [J], 严居斌
4.基于扰动功率法的短期电能质量扰动源判定 [J], 严居斌;张正炜
5.基于卷积-长短期记忆网络的电能质量扰动分类 [J], 曹梦舟; 张艳
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于正交小波包变换的电能质量扰动检测与定位

基于正交小波包变换的电能质量扰动检测与定位近年来，电能质量的问题越来越引起人们的关注，尤其是各种电能质量扰动对电网的不良影响。

电能质量扰动的检测与定位变得至关重要。

本文提出了一种基于正交小波包变换的电能质量扰动检测与定位方法。

本文对电能质量扰动进行了分类研究。

根据扰动的特征和形式，将电能质量扰动分为周期性扰动和非周期性扰动两类。

对于周期性扰动，如电压骤升、电压骤降等，可以通过监测电流和电压波形来进行检测和定位。

对于非周期性扰动，如电压闪变、电压波动等，由于其频率较高且时间短暂，监测电流和电压波形效果不太好，需要采用其他方法进行检测。

本文采用正交小波包变换(OWPT)作为检测和定位的方法。

正交小波包变换是小波包变换的一种扩展形式，通过将小波的尺度和平移参数引入，可以更好地表示非周期性信号。

在本文中，我们选择了Haar小波，并将其扩展到小波包域中，形成正交小波包变换。

然后，我们将信号通过正交小波包变换，并利用小波包系数的能量分布情况来判断是否存在电能质量扰动。

具体地，我们将电能质量扰动的信号表示为x(t)，然后通过正交小波包变换得到小波包系数C_{j,k}。

根据小波包系数的能量分布情况，我们可以得到一个能量矩阵E_{j,k}，其中E_{j,k}表示第j层第k个小波包系数的能量。

通过分析能量矩阵，我们可以判断是否存在电能质量扰动。

当能量矩阵中的某个值超过一定阈值时，即可判断该信号中存在电能质量扰动。

如果存在扰动，我们可以根据能量矩阵的分布情况来定位扰动的位置。

然后，本文通过数值仿真实验验证了所提方法的有效性。

生成了包含电能质量扰动的合成信号。

然后，对合成信号进行正交小波包变换，并得到小波包系数和能量矩阵。

通过对能量矩阵的分析，可以准确地检测和定位出电能质量扰动的位置。

实验结果表明，所提方法在检测和定位电能质量扰动方面具有高准确性和鲁棒性。