【文献综述】基于HHT方法的电力系统电能质量检查
基于HHT和决策树的电能质量扰动分类识别
基于HHT和决策树的电能质量扰动分类识别电能质量扰动是指在电力系统中由于各种原因引起的电压、电流和频率等电能质量参数的异常波动或变化。
电能质量扰动对电力系统的正常运行和电气设备的安全性和可靠性都会产生一定的影响,因此电能质量扰动的分类和识别对于电力系统的稳定运行和电气设备的保护具有重要意义。
本文基于Hilbert黄变换(HHT)和决策树方法来对电能质量扰动进行分类和识别。
希尔伯特谱分析是一种通过使用希尔伯特变换来提取信号的时频特性的方法。
希尔伯特变换可以将时域信号转换为时频域信号,从而可以准确地分析信号的瞬态和非平稳特性。
EMD是一种非线性信号分解方法,它能将任意一个非线性和非平稳信号分解为若干个固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF),每个IMF表示信号的不同振动模态。
通过对IMF进行谱分析,可以获得信号的时频特性。
将HHT方法应用于电能质量扰动分类和识别,首先将电能质量扰动信号进行EMD分解,得到若干个IMF分量。
然后对每个IMF分量进行希尔伯特谱分析,得到各自的希尔伯特谱特征。
接下来介绍决策树方法,决策树是一种常用的机器学习算法,它通过构建一棵树状结构来进行分类和预测。
每个节点代表一个属性或特征,每条边代表一个属性的取值,而每个叶节点则表示一个类别。
在电能质量扰动分类和识别中,可以将从HHT得到的希尔伯特谱特征作为输入特征,将电能质量扰动的类型作为输出类别。
通过对已经标记好的训练样本进行学习,决策树可以自动地构建一个分类模型。
在识别阶段,将未知电能质量扰动信号的希尔伯特谱特征输入到决策树模型中,经过判断和分类,即可得到扰动信号的类型。
总结一下,本文提出了基于HHT和决策树的电能质量扰动分类识别方法。
通过HHT的希尔伯特谱分析和EMD分解,可以提取扰动信号的时频特性。
通过决策树方法,可以构建一个分类模型,实现对电能质量扰动的自动识别。
该方法能够有效地对电能质量扰动进行分类和识别,并为电力系统的故障检测和故障处理提供参考。
基于HHT的电能质量信号检测分析
a p p l y f o r t h e a n a l y s i s o f p o w e r q u a l i t y s i g n a 1 .
Ke y wo r d s :Hi l b e n Hu a n g T r a n s f o r m; v o l t a g e d i p ;  ̄e q u e n c y o s c i l l a t i o n ; v o l t a g e lu f c t u a t i o n ;  ̄e q u e n e y d e v i a t i o n ; mu l t i — d i s t u r b a n c e s i g n a l ; h a r mo n i c
关键词 : 希尔伯特黄变换 ; 电压暂 降; 低 频振荡 ; 电压 波动; 频率偏差 ; 多扰动信号 ; 谐 波 中图分类号 : T M7 1 2 文献标 志码 : A 文章编 号 : 1 6 7 3 — 7 5 9 8 ( 2 0 1 4 ) 0 2 — 0 0 5 1 — 0 4
P o w e r Qu a l i t y S i g n a l De t e c t i o n An a l y s i s B a s e d o n HHT
要: 大量的非线性负载会造 成电能质 量“ 污染” , 使 电能信 号复杂 多样。 针对 复杂 电能信号采用希尔伯特黄变
换( H H T ) 进行检测分析。 介绍 了HH T 原理 , 应用H H T 对几种最为常见 、 重要的电能质量扰 动及复杂 电能质量扰动
进行仿真分析 。分析表 明此方法能精确检测 出电压 幅值 、 频率及扰动的起 止时刻, 适用于分 析电能质量信号。
d e t e c t a n d a n a l y z e t h e c o mmo n a n d i mp o r t a n t p o w e r q u a l i t y d i s t u r b a n c e s a n d s e v e r a l c o mp l e x p o we r q u a l i t y d i s t u r b a n c e s . T h e
基于HHT的电能质量暂态扰动信号检测技术
基于HHT的电能质量暂态扰动信号检测技术纪萍;吴静妹;陈玲【摘要】针对电网中暂态扰动信号难以检测这一难题,提出了一种利用HHT(希尔伯特黄变换)进行处理的新方法.HHT通过经验模态分解法(EMD)和Hilbert变换,在检测非平稳信号的起止时间,频率和幅值有较好的效果.利用HHT分别对暂态谐波、电压中断、电压暂降和电压暂升4类典型的暂态扰动及其复合组合信号进行仿真验证,结果表明该方法可以较准确的实现对电能质量非平稳信号的分析和处理.该研究为电能质量信号的检测提供了新方法,为电网的治理开辟了新思路.【期刊名称】《长江大学学报(自然版)理工卷》【年(卷),期】2017(014)017【总页数】8页(P53-59,80)【关键词】电能质量;暂态扰动信号;希尔伯特黄变换;经验模态分解法【作者】纪萍;吴静妹;陈玲【作者单位】河海大学文天学院电气信息工程系, 安徽马鞍山 243000;河海大学文天学院电气信息工程系, 安徽马鞍山 243000;河海大学文天学院电气信息工程系,安徽马鞍山 243000【正文语种】中文【中图分类】TM711电力系统大功率设备以及非线性、冲击性负荷的广泛应用,严重污染了电网,影响了电能质量,其中电压中断、电压暂升、电压暂降等暂态电能质量扰动影响最为突出。
而随着计算机、微电子、通信等高科技领域的敏感设备增多,人们对电能质量提出了更高的要求。
通过有效方法对电网中的暂态扰动数据进行准确的检测和定位,为电力部门分析电能质量问题所在,明确供、用电双方的义务和责任,为电网的综合治理提供了依据,同时为分析动态电压补偿,综合评价电网质量的优劣都有很大的帮助。
近几年比较常用的扰动信号检测技术主要是傅里叶变换(FFT)和小波变换。
傅里叶变换在分析线性时不变系统具有优势,但是对于非平稳暂态数据的分析,在提取信号的时频域特征时,劣势明显,因此用傅里叶变换分析电网暂态数据很不实用[1]。
目前,分析非平稳数据使用较多的是小波变换,在时频域都具有局部化分析的特征,但是由于其数据的检测精度取决于小波基的选择。
基于HHT的电能质量扰动定位与分类
基于HHT的电能质量扰动定位与分类田振果;傅成华;吴浩;李莺【摘要】针对电能质量扰动定位和识别分类的需求,提出了一种基于 HHT 的电能质量扰动定位与分类的新方法。
采用HHT算法对电能质量扰动信号进行变换,获得瞬时幅值、Hilbert谱和边际谱,并利用Hilbert谱对扰动信号进行定位。
从瞬时幅值、Hilbert谱和边际谱中提取特征量,为决策分类树提供判断依据以便进行分类识别。
仿真实验结果表明,采用 HHT 算法与决策分类树相结合的电能质量扰动定位与分类不需训练,提取的特征量少而有效,分类识别的效果较好,具有良好的抗噪性能。
%According to the demands of using power quality disturbance for localization, recognition and classification, this paper proposes a new method of using power quality disturbance for localization and classification based on HHT. Firstly, power quality disturbance signals are transformed by using the HHT algorithm to get instantaneous amplitudes, Hilbert spectra and marginal spectra. Secondly, disturbance signals can be located by using instantaneous frequency to record the beginning time and the ending time of disturbance. Thirdly, characteristic parameters can be extracted from instantaneous amplitude, Hilbert spectrum and marginal spectrum, serving as evidence for using the decision-making tree for recognition and classification. The simulation results show that the margin of error can be reduced by using Hilbert spectrum for localization. By combining the HHT algorithm and the decision-making tree, no extra training is needed in using power quality disturbance for recognition and classification. Other advantages includeextracting effective but fewer characteristic parameters, more desirable effects of recognition and classification, as well as its favorable noise-proof capability.【期刊名称】《电力系统保护与控制》【年(卷),期】2015(000)016【总页数】7页(P36-42)【关键词】HHT;电能质量扰动;定位;分类【作者】田振果;傅成华;吴浩;李莺【作者单位】四川理工学院自动化与电子信息学院,四川自贡 643000;四川理工学院自动化与电子信息学院,四川自贡 643000;四川理工学院自动化与电子信息学院,四川自贡 643000;四川理工学院自动化与电子信息学院,四川自贡643000【正文语种】中文【中图分类】TM71随着社会经济的发展,非线性负荷成分在电网中的比例增大,将会引起电压和电流波形发生畸变,造成电网电能质量污染日趋严重。
基于EEMD的HHT在电能质量多扰动分类识别中的应用
基于EEMD的HHT在电能质量多扰动分类识别中的应用曹玲芝;刘俊飞;郑晓婉【摘要】现有的电能质量扰动分类识别方法对电能质量多扰动的分类准确性和识别能力较低,本文提出了将基于聚类经验模态分解(EEMD)的希尔伯特一黄变换(HHT)应用于电能质量多扰动的分类识别方法.它依据电能质量多扰动信号就是在电能基波上叠加不同频率和不同幅值波形的特性,首先利用EEMD对含扰动信号分解得到信号的固有模态函数(IMF),滤除残余噪声后,将得到的IMF分量作为特征值对扰动进行分类,再对IMF进行Hilbert变换得到其瞬时频率和瞬时幅值,瞬时频率的突变点反映电能质量扰动的起止时刻,瞬时幅值反映电能质量扰动的幅度,根据对突变点的观测实现对各个扰动的准确识别.Matlab仿真分析结果表明,该方法能够准确的对电能质量多扰动的扰动类型进行分类,并确定电能质量各个扰动信号的时间、幅值和频率.【期刊名称】《电气技术》【年(卷),期】2017(000)004【总页数】5页(P66-70)【关键词】电能质量多扰动;希尔伯特-黄变换;聚类经验模态分解【作者】曹玲芝;刘俊飞;郑晓婉【作者单位】郑州轻工业学院,郑州 450002;郑州轻工业学院,郑州 450002;郑州轻工业学院,郑州 450002【正文语种】中文电能质量扰动的分类识别一直是电能质量问题研究的核心课题,近年来研究电能质量扰动识别的方法越来越多,大部分学者主要使用小波变换法[1-4]、短时傅里叶变换[5-6]、S变换[7-9]、数学形态学等数学理论及其他方法[10-15]对扰动信号进行分析,取得了大量的研究成果,能够对电能质量的单一扰动进行准确的分类识别,只有少部分学者针对两种同类扰动进行叠加研究[16],研究对象与实际电能质量扰动信号差距太大,研究成果实用性不强。
因此,研究一种能够同时对电能质量中叠加的多种扰动进行分类识别的方法,对电能质量问题的研究具有重要的意义。
针对此问题,本文利用HHT的自适能力和精确识别能力,同时为了解决HHT过程中经验模态分解(EMD)造成的模态混叠和过零点失效现象,提出了用基于EEMD的HHT方法对电能质量多扰动进行分类识别的方法。
基于HHT的电能质量多扰动信号检测方法
Power quality disturbance signal detection m ethod based on H HT
X U Y an—chun,C H EN G uo-xun,LI Zhen—xing,LI Zhen—hua
(College of Electrical Engineering & New Energy,China Three Gorges U niversity,Yichang 443000,China)
Abstract:Traditional time—frequency analysis m ethod has som e limitations in the complex fault signals processing,and is unable to satisfy the requirement of real—tim e signal analysis in large power system disturbances and faults.In this paper,H ilbert—H uang Transform (H HT)was used to analysis the transient disturbance signal of pow er quality.Firstly,the signal was decom posed into Intrinsic M ode Function (IM F)by the EM D.Then am plitude and frequency of corresponding tim e could be detected accurately and quantitatively.M atlab based simulation results showed that this m ethod could effectively determine the type,lasting tim e,sim ultaneous frequency and am— plitude of disturbances.The proposed m ethod is sim ple and has high accuracy,which can be used in practical power system . Key words:H HT ;power quality;empirical m ode decom position(EM D);disturbance signal
HHT变换在电气化铁道电能质量检测中的应用
HHT变换在电气化铁道电能质量检测中的应用
陈霞
【期刊名称】《电气技术》
【年(卷),期】2011(000)006
【摘要】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。
【总页数】5页(P56-60)
【作者】陈霞
【作者单位】西南交通大学电气工程学院,成都610031
【正文语种】中文
【相关文献】
1.傅立叶变换、小波变换在电能质量检测中的应用 [J], 季夏轶;卢志刚
2.新型电气化铁道电能质量综合补偿系统的研究及工程应用 [J], 张定华;桂卫华;王卫安;王小方
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.改进双曲S变换与动态测度结合在电能质量检测中的应用 [J], 周娟娟;李虹
5.希尔伯特-黄变换(HHT)在复合电能质量扰动分析中的应用 [J], 于燕平;方林
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基于HHT的电能质量检测新方法
基于HHT的电能质量检测新方法
李天云;赵妍;李楠;冯国;高宏慧
【期刊名称】《中国电机工程学报》
【年(卷),期】2005(25)17
【摘要】提出了用HHT方法对电能质量扰动信号(电压凹陷、电压凸起、电压间断、暂态震荡、暂态脉冲等)和谐波(整数次谐波和间谐波)进行检测及时频分析的新方法。
该方法由经验模态分解法(EMD)和Hilbert变换(HT)两部分组成。
通过EMD得到固有模态函数(IMF)后,再进行HT,可以定量、准确地刻画相应时刻的瞬时频率和幅值。
通过该方法可以确定非平稳的电能质量扰动信号的时间、频率和幅值信息;同样也可以精确的检测出谐波的幅值和频率。
仿真结果表明,该法不但适用于非平稳信号的处理,而且对平稳信号的分析、处理也有很好的效果。
【总页数】5页(P52-56)
【关键词】电能质量;希尔伯特-黄变换;经验模态分解;希尔伯特变换
【作者】李天云;赵妍;李楠;冯国;高宏慧
【作者单位】东北电力学院电力系
【正文语种】中文
【中图分类】TM712
【相关文献】
1.基于谐波补偿迭代的HHT:暂态电能质量信号分析新方法 [J], 欧阳静;张立彬;潘国兵;徐红伟;陈金鑫
2.基于ISBM边界延拓和迭代HHT算法的电能质量扰动检测方法 [J], 张爽; 马磊; 潘晓敏; 夏循进; 施源
3.基于ISBM边界延拓和迭代HHT算法的电能质量扰动检测方法 [J], 张爽; 马磊; 潘晓敏; 夏循进; 施源
4.基于改进HHT的电能质量扰动检测新方法 [J], 徐佳雄;张明;王阳;程郴;何顺帆
5.基于改进HHT的电能质量扰动检测新方法 [J], 徐佳雄;张明;王阳;程郴;何顺帆因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于HHT的牵引供电系统暂态电能质量检测方法
基于HHT的牵引供电系统暂态电能质量检测方法
张黎明
【期刊名称】《电气化铁道》
【年(卷),期】2016(000)005
【摘要】针对牵引供电系统暂态电能质量检测问题,研究了一种基于希尔伯特-黄(Hilbert Huang Transfer,HHT)的检测方法.结合牵引供电系统供电特性概述了牵引供电系统的电能质量问题,详细阐述了HHT算法的基本原理及实现过程,并构建了牵引供电系统电能质量检测的基本流程,结合实际案例验证了该算法的可行性.仿真结果表明,基于HHT的检测算法能有效的检测电压信号的起止时刻及相关参数信息.
【总页数】5页(P27-31)
【作者】张黎明
【作者单位】中铁第五勘察设计院集团有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】U223.5
【相关文献】
1.基于HHT和滤波器的暂态电能质量评估研究 [J], 程志友;梁栋;王年;宣善立;张涛
2.基于谐波补偿迭代的HHT:暂态电能质量信号分析新方法 [J], 欧阳静;张立彬;潘国兵;徐红伟;陈金鑫
3.基于局部均值分解的暂态电能质量扰动检测方法 [J], 周娟娟
4.基于CEEMDAN-UWT降噪的暂态电能质量检测方法 [J], 卢鹏宇;刘宏勋
5.基于WMM与HATF的含噪暂态电能质量扰动检测方法 [J], 徐敬伟;程杉;严潇;王瑞
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基于HHT的微网电能质量检测
基于HHT的微网电能质量检测浦源;李征【摘要】微电网中大规模使用的分布式电源、电力电子设备以及非线性负荷,会引起电压波动、过电压、欠电压以及电力谐波等诸多电能质量问题,对电网的安全稳定运行造成不利影响。
对Hilbert-Huang Transform(HHT)方法进行了研究,并利用HHT方法检测微网电能质量,针对Empirical Mode Decomposition (EMD)分解过程中存在的端点飞翼问题及模态混淆问题,提出了相应的改进方法,加强了HHT的分析效果。
仿真结果表明,改进后的HHT方法能够有效地检测出微电网中电压波动、电力谐波等电能质量问题。
%The large-scale use of distributed power supply, power electronic equipment and non-linear loads in the micro grid may cause power quality issues such as voltage fluctuation, over voltage, under voltage and harmonic. These issues may threat the safe and stable operation of the micro grid. Studied Hilbert-Huang Transform (HHT), use HHT to detect power quality issues of the micro grid, and present the improved method of the end effect and the mode confusion of the Empirical Mode Decomposition (EMD), enhanced the analysis quality of HHT. The simulation results show that the improved HHT method is able to detect power quality issues of the micro grid such as voltage fluctuation and harmonic effectively.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2016(024)005【总页数】4页(P22-25)【关键词】经验模态分解;微电网;电能质量;端点飞翼;模态混淆【作者】浦源;李征【作者单位】东华大学信息科学与技术学院,上海 201620;东华大学信息科学与技术学院,上海 201620【正文语种】中文【中图分类】TN98近年来,作为集中式发电的有效补充,分布式发电及其系统集成技术已经日趋成熟,其具有投资小、发电方式灵活、与环境兼容等特点[1]。
负阻尼和强迫功率振荡的特征分析与区分方法
第44卷第19期电力系统保护与控制V ol.44 No.19 2016年10月1日Power System Protection and Control Oct. 1, 2016 DOI: 10.7667/PSPC151721负阻尼和强迫功率振荡的特征分析与区分方法刘 巨1,2,汪 锦2,姚 伟2,文劲宇2(1.国网湖北省电力公司经济技术研究院,湖北 武汉 430077; 2.强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学电气与电子工程学院),湖北 武汉 430074)摘要:电力系统中的功率振荡根据其产生机理的不同可以分为负阻尼振荡和强迫功率振荡。
虽然这两种功率振荡形式比较接近,但对其采用的控制措施却完全不同。
因此如何根据广域测量系统的实时数据来区分功率振荡的类型成为了采取合适措施抑制功率振荡的前提条件。
基于此,以支持向量机方法作为工具,提出了一种通过辨识实时功率振荡曲线来区分其振荡性质的实用方法。
针对2种功率振荡的起因与特点,该方法采用希尔伯特-黄变换求取振荡曲线主导模式的包络线,并在该包络线上等间距选取100个采样点作为样本对支持向量机的神经网络进行训练和测试。
以16机68节点系统功率振荡仿真曲线为训练样本,训练得到了用于功率振荡类型区分的支持向量机模型。
并将其应用于16机68节点系统和实际大规模区域电网的振荡类型区分,分析结果表明所提方法能够准确地区分振荡类型,具有工程实际应用价值。
关键词:功率振荡;负阻尼振荡;强迫功率振荡;支持向量机;振荡类型区分Characteristic analysis and identification method of negativedamping and forced power oscillationLIU Ju1, 2, W ANG Jin2, YAO Wei2, WEN Jinyu2(1. Hubei Electric Power Company Power Economic Technology Research Institute, Wuhan 430077, China;2. State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology(Huazhong University of Science and Technology), Wuhan 430074, China)Abstract: At present stage, active power oscillation of electric system can be classified into two categorie s—negative damping and forced power oscillation according to its generation mechanism. Although the two power oscillation modes are similar, their control measures needs to be adopted are totally different. Therefore, distinction of the two oscillation types becomes precondition for suppressing the oscillation with proper measures. This paper proposes a practical approach to recognize oscillation types by identification of real-time power oscillation curves recorded by W AMS.Hilbert-Huang transform is employed to obtain envelope curve of power oscillation curve, based on which 100 sampling points are selected to train and test the neural network supporting vector machine. A supporting vector machine for identifying the characteristic of power oscillations is trained by simulation data of 16 machines 68 nodes power system.Then, this paper applies this supporting vector machine to identify the power oscillation curves from 16 machines 68 nodes power system and real power grid. All tests indicate that the proposed oscillation recognition method possesses good precision and is provided with practical engineering application.This work is supported by National Natural Science Foundation of China (No. 51177057).Key words: power oscillation; negative damping oscillation; forced power oscillation; support vector machine (SVM);oscillation identification0 引言随着区域电网互联的不断发展,电网结构日益庞大,现代电力系统动态性能变得越来越复杂,使基金项目:国家自然科学基金面上项目(51177057) 得互联电网出现功率振荡的风险大大增加[1-3]。
基于HHT的电能质量检测系统研制_李文帆
第39卷第23期电力系统保护与控制Vol.39 No.23 2011年12月1日Power System Protection and Control Dec.1, 2011 基于HHT的电能质量检测系统研制李文帆,刘志刚,孙婉璐(西南交通大学电气工程学院,四川 成都 610031)摘要:电力系统扰动信号检测装置的研制是检测和改善电能质量的首要问题。
以Hilbert-Huang变换为核心算法,开发了一套电能质量检测系统。
该系统硬件平台主要由信号调理与数据采集电路组成,实现信号采集功能。
软件部分由Matlab的GUIDE 开发,实现数据存储、HHT分析、波形显示等功能。
系统包含PSCAD/EMTDC仿真模型检测模式与实测数据检测模式,分别对仿真模型的电能质量数据与电气化铁道实测数据进行检测,结果表明,该系统既能准确检测暂态扰动信号,又能有效分析谐波成分。
关键词:电能质量检测系统;HHT;暂态扰动;谐波;Matlab GUIDEDevelopment of power quality detection system based on HHTLI Wen-fan,LIU Zhi-gang,SUN Wan-lu(School of Electrical Engineering,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China)Abstract:The development of power system disturbance signal detection device is the most important issue to detect and improve the power quality. Based on Hilbert-Huang Transform,a power quality detection system is developed. The hardware consists of signal conditioning circuit and data acquisition circuit, and realizes signal acquisition. The software is developed by Matlab’s GUIDE. It realizes data storage,HHT analysis and waveform display. The system contains two detections modes,namely the PSCAD/EMTDC simulation model detection mode and the measured data detection mode. The power quality data collected from the simulation model and data measured from the electrified railway are detected respectively. The results show that the system can detect the transient disturbance signal accurately,and analyze the harmonic components effectively.This work is supported by National Natural Science Foundation of China (No. 51007074), Program for New Century Excellent Talents in University (No.NECT-08-0825), Fok Ying Tung Education Fund (No.101060), Fundamental Research Funds for the Central Universities (No.SWJTU09ZT10) and Sichuan Province Distinguished Scholars Fund (No.07ZQ026-012).Key words:power quality detection system;HHT;transient disturbance;harmonic;Matlab GUIDE中图分类号: TM769 文献标识码:A 文章编号: 1674-3415(2011)23-0123-050 引言传统的电能质量分析系统以硬件为核心,功能单一[1],现代电能质量检测装置所检测的对象多为一些稳态指标的传统电能质量,电能质量暂态扰动的实用化检测装置发展缓慢。
基于HHT方法的电力系统电能质量检测【开题报告】
开题报告电气工程及其自动化基于HHT方法的电力系统电能质量检测一、综述本课题国内外研究动态,说明选题的依据和意义2003年之前,我国电力工业长期以来实行垂直一体化垄断经营管理。
从电力技术来看,我国输配电设备也在快速升级。
世界各国在改革初期普遍对电网的发展重视不够,这必然要引起一系列与电网安全稳定性和电能质量相关的问题,应引起关注。
在开放与竞争的电力市场中,电网可以择优选择电能质量高、报价低的电厂上网,电力用户也可选择电价合适,同时电能质量较高的供电公司来为其提供电力。
在国外已经进行市场化改革的电力市场中,一般都设立了独立的电能质量工作组,专门负责电能质量的监督、检查与市场监管,中国电力市场的建立和完善也必将面临同样的问题,因此,对电力市场环境下电能质量问题的研究对于保证和维护正常的市场运营具有重要的理论和现实意义。
在众多的电能质量扰动中,电压暂降与谐波是最为突出的两个电能质量问题。
由于各种非线性用电设备的大量应用,谐波畸变在当前和未来是我国电网所面临与急需解决的重要问题。
而电压暂降目前已成为很多发达国家面临的居第一位的电能质量问题,在我国该问题也已引起关注,随着我国国民经济的发展其重要性将迅速提升,并可能上升为居第一位的电能质量问题[4]。
因此,在目前与未来电力市场的大环境下,对这两个问题应有一个清醒的认识。
傅立叶分析方法建立在线性、平稳信号假定的基础上,而实际工程领域的振动信号和自然界的信号大多是非平稳信号,傅立叶方法无法对于非平稳信号进行基于瞬时频率的频谱分析。
另外,傅立叶分析是一种单纯的频域分析方法,即振动信号经傅立叶变换后不能提供任何时域信息。
这一缺陷导致在信号分析中时域和频域信息互不可见。
傅立叶分析还会导致振动信号能量在时频转换过程中出现泄漏效应。
后来提出的短时傅立叶变换方法虽然能够在一定程度上描述信号的瞬时频率含量,但是,不能同时在时域和频域内获得较高的分辨率[11]。
瞬时无功功率是由日本学者赤木泰文最先提出,该理论打破了传统的以平均值为基础的功率定义,系统地定义了瞬时有功功率p、瞬时无功功率q等瞬时功率量,之后又发展了这套理论,提出了瞬时有功电流ip、瞬时无功电流iq等瞬时量;以瞬时无功功率理论为基础,可以得出用于有源电力滤波器(APF)的谐波和无功电流实时检测方法,该方法在工程应用中受到了很大关注。
基于改进HHT的主动配电网电能质量检测方法
基于改进HHT的主动配电网电能质量检测方法高静; 朱时雨【期刊名称】《《东北电力技术》》【年(卷),期】2019(040)007【总页数】4页(P31-34)【关键词】主动配电网; 改进HHT; 端点效应; 电能质量检测【作者】高静; 朱时雨【作者单位】国网承德供电公司河北承德 067000; 国家电网有限公司东北分部辽宁沈阳 110181【正文语种】中文【中图分类】TM732ADN的网络结构更加多样,潮流管理更加灵活,对分布式能源的控制和管理更加主动[1-2]。
传统配电网在规划时没有考虑分布式能源接入对配电网的影响,但ADN中高渗透率DG的接入将导致配电网潮流双向流动性和不确定性,即ADN 的多重电能质量问题更加复杂。
ADN的多重电能质量问题主要包括[2]电压暂降、谐波、间谐波、闪变等。
HHT 方法是一种自适应的时频分析方法。
与傅里叶变换相比,HHT可以分析非平稳和非周期性信号;与小波变换相比,HHT不仅具有小波变换的优势,而且不存在基函数的选择问题。
因此,HHT方法适用于对ADN中的电能质量扰动量的检测。
对传统配电网的电能质量问题进行HHT分析时具有严重的端点效应,目前对此已经提出了一些改进HHT方法,但对ADN中的多重电能质量问题检测分析的研究还不够成熟,针对如何改善HHT方法对ADN中的多重电能质量问题检测分析时的端点效应则需要更加深入研究。
本文针对ADN中的多重电能质量问题提出一种基于改进HHT方法,对ADN中的电能质量扰动量进行检测分析,有效地改善HHT方法中的端点效应,准确地检测出扰动量的频率和幅值。
1 HHT基本原理HHT包括经验模态分解和希尔伯特变换[3]。
原始信号先经过经验模态分解得到有限个固有模态函数和一个趋势项[4],然后对每一个固有模态函数作希尔伯特变换,得到信号幅值和频率。
假设x(t)为任意一个信号,x(t)的希尔伯特变换为[5-6](1)其希尔伯特反变换为(2)得到解析信号:z(t)=x(t)+iy(t)=a(t)ejφ(t)(3)式中:a(t)为瞬时幅值;φ(t)为相位。
基于掩膜分量的改进HHT方法在电能质量扰动信号定位中的应用
( C o l l e g e o f E l e c t r i c a l E n g i n e e r i n g, K u n m i n g U n i v e r s i t y f o S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y , K u n m i n g Y u n n a n 6 5 0 0 5 0 ,C h i n a )
[ 中图分类号 ]T M 7 6 4 . 1 [ 文献标志码 ]A [ 文章编号] 1 0 0 0— 3 8 8 6 ( 2 0 1 3 ) 0 5— 0 0 5 5— 0 3
Ap p l i c a t i o n O f Ma s k Co mp o n e n t - b a s e d Re f i n e d H HT
Hi l b e r t t r a n s f o r ma t i o n i s p e r f o r med a n d t he s t a t r a n d e nd po i n t s o f p o we r q u a l i t y di s t u r b a nc e a r e d e t e r mi n e d t h r o ug h de r i v a t i o n o f t he
c h e c k p o we r q u a l i t y .F i r s t ,t h e s i g n a l s u n d e r g o e x t e n d e d f o r e c a s t i n g i n t h e n e u r a l n e t w o r k, a n d t h e e x t e n d e d p a r t u n d e r g o e s w i n d o w i n g p r o c e s s S O t h a t t h e e n d e f f e c t i s s u p p r e s s e d i n t h e EMD p r o c e s s . Af t e r t h a t ,t h e p o w e r q u a l i t y d i s t u r b a n c e s i g n a l i s
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文献综述
电气工程及其自动化
基于HHT方法的电力系统电能质量检查
前言
随着社会的不断发展,电能成为使用最为广泛的能源之一,随着科学技术和国民经济的发展,对电能质量的要求越来越高。
电能质量的指标若偏离正常水平过大,会给发电、输变电和用电带来不同程度的危害。
据统计,电网用电负荷中异步电动机占的比例最大。
电网电压和频率的偏差、谐波、三相电压不平衡以及电压波动和闪变等,均会直接影响电机的转速、力矩和发热,从而影响生产工效和产品质量[1]。
对于电网和电气设备的安全、经济运行,保障产品质量和科学实验以及人民生活和生产的正常等均有重要意义。
电能质量的好差直接关系到国民经济的总效益。
所以人们对电能质量问题的重视并不是近几年的事,只不过早的时候对电能质量认识比较简单,主要局限在保持电网频率和电压水平(即静态或平均偏差不过大)上[1]
本综述介绍了电能质量的检测方法:FT、STFT、小波、HHT等。
并对这些方法的优缺点进行了比较。
FT对稳态信号的分析比较好,但是对非平稳信号的分析能力差。
而STFT 可以解决FT所具有的非平稳性差的问题,但是它具有频谱泄露的问题;小波变换可以解决上述的不足,但小波变换对谐波分析的效果欠佳。
基于此,本论文应用HHT方法对电能质量扰动进行电测,该方法是98年提出来的,针对非平稳非线性信号提出来的新方法。
论文应用HHT方法对电压骤升、电压骤降、电压间断、暂态震荡、暂态脉冲和谐波进行分析和检测。
结果表明HHT方法对平稳和非平稳信号的处理效果都非常好。
正文
1. 电力系统电能质量产生问题的原因
(1)非线性负荷
在电力系统中,非线性设备及负荷大量存在,诸如电视机、录像机、计算机、调光灯具等,由于具有调压整流装置,会产生较深的奇次谐波。
在洗衣机、电风扇、空调器等有绕组的设备中,因电流的不平衡变化也能使波形改变。
以上家用电器虽然功率较小,但是
非常普及,也是谐波的主要来源之一。
在工业生产中,冷轧钢机是典型的非线性负荷,轧钢时功率大,回程空载时电功率小。
出了以上非线性负荷外,工业中广泛使用的电弧和接触焊设备、矿热炉、硅铁炉、高频炉等均属此类非线性电力设备[11]。
(2)输配电系统产生谐波
输配电系统中产生谐波主要是电力变压器。
因为变压器铁芯的饱和,磁化曲线的非线性,加上设计变压器时对经济性的考虑,工作磁密选择在磁化曲线的近饱和段上,这样就使得磁化电流呈尖顶波形, 从而具有奇次谐波[11]。
(3)电力系统中非线性元件
随着电力电子技术不断的发展,在电力工业中,晶闸管整流和换流技术获得广泛应用,但是这些整流和换流电子器件也具有电力系统中的谐波源。
例如,用作直流输电的大容量整流和逆变装置,工业中大量使用的变频调速装置,冶金、化工、矿山部门大量使用的晶闸整流电源以及电气化铁道中用交流单相整流供电的机车等都是谐波源。
2 .电能质量检测分析方法
在对电能质量的分析计算中,涉及对各种干扰源和电力系统的数学描述,需要开发相应的软件和工程方法来对各种电能质量问题进行系统的分析、检测。
近年来,基于数字技术的数学分析方法已在以下电能质量领域获得广泛应用:分析谐波在网络中的分布;分析各种电能质量控制装置在解决相关问题方面的作用;多个控制装置的协调以及与其他控制器的综合控制等问题。
按不同分析方法,这些技术可分为三种:
(1)时域仿真方法[5]
时域仿真是利用仿真软件及程序来模拟电力系统各种暂态问题,因而对电能质量的各种指标进行分析、研究。
其主要缺点是仿真频率范围有限,还有模拟开关开合的时候会引起数值震荡。
由于很多仿真程序的不断发展,其功能日益强大,还可利用它们进行电力设备、元件的建模和电力系统的谐波分析。
(2)频域分析方法[5]
此方法主要用于谐波问题的分析计算,包括频率扫描、谐波潮流计算等。
在考虑一些非线性负载的动态特性,近年来又提出一种新型混合谐波潮流的计算方法,就是在常规的谐波潮流计算法基础上,利用EMTP等时域仿真程序对非线性负载进行仿真计算,可求出各次谐波动态电流失量,从而得到动态谐波潮流解。
(3) 基于变换的方法
在电能质量检测分析领域中主要广泛应用的基于变换的方法主要有傅里叶变换法、短时傅里叶变换法、二次变换法、小波变换法和Hilbert-Huang变换。
(a)傅里叶变换法[5]。
傅里叶变换法是最早分析电能质量检测的方法,也是电能质量分析领域中的基本方法。
但是对时变非平稳信号难以充分描述;只适合于分析特征大致相同的过程,不适合分析突变过程。
(b)短时傅里叶变换法。
短时傅里叶变换(STFT)是和傅里叶转换相关的一种数学转换关系,用以决定相应的频率与相位。
短时傅里叶变换用来分析分段平稳信号或者近似平稳信号犹可,但是对于非平稳信号,当信号变化剧烈时,要求窗函数有较高的时间分辨率;而波形变化比较平缓的时刻,主要是低频信号,则要求窗函数有较高的频率分辨率。
短时傅里叶变换不能兼顾频率与时间分辨率的需求。
(c)小波变换[1,3,4]。
传统的信号理论是建立在傅里叶分析基础上的,而傅里叶变换作为一种全局性的变化,其有一定的局限性。
小波变换采用不同尺度的分析方法,能在信号的不同部位得到最佳的时域分辨率和频域分辨率,为非稳态信号的分析提供了一条新的途径。
3 基于HHT电能质量检测的方法[7,9]
电能质量问题主要包括谐波畸变问题和电力系统发生故障及投切操作等所伴随的暂态现象。
对于电力系统中的暂态现象很多学者提出了许多采用小波技术解决这个问题的方法,并取得了很好的效果,但小波变换的分析效果极大程度依赖于小波基的选择。
对于谐波的检测方法已经有许多文献进行了很好研究,常用的谐波检测方法是快速傅立叶变换(FFT)。
存在的问题是:计算量大,实时性不够好,而且对间谐波的检测有频谱泄漏和栅栏现象等缺点。
而HHT 方法(Hilbert-Huang Transform)是近年来应用于非平稳信号分析的一种新方法。
与上述两种方法比较,这种方法具有如下特点:①经过 EMD分解的信号展开,幅度和频率调制也被清楚地分开,从而打破了固定幅度和固定频率的 Fourier 变换的限制,因此得到了一个可变幅度和可变频率的信号描述方法。
②EMD分解的基函数是一系列可以变幅度和可以变频率的正余弦函数,它是由信号分解中自适应得到的。
③基于信号局部特征的分解方法—EMD 的引入使得瞬时频率这一概念具有了实际的物理意义,而且与频率的经典定义方法(信号相位的导数)相一致,从而可以给出信号频率变化的精确表达。
所以它是一种分析非平稳信号的通用方法[5 7]。
本文采用该方法实现了对谐波频率和幅值的检测,以及对电能质量扰动信号(电压凹陷、电压凸起、电压间断、暂态震荡、暂态脉冲等)的扰动时间、频率和幅值的检测。
仿真结果表明该方法简单。
4 总结
该文献首先综述了电能质量检测的意义。
接着讲述了电力系统电能质量产生问题的原因,电能质量检测的方法,它包括时域仿真方法、频域分析方法、基于变换的方法等。
最后介绍了综述了核心内容HHT方法以及它的一般步骤。
HHT方法近几年广泛应用于各个领域,包括地震、医学、电能质量检测等等。
参考文献
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