采用最优多分辨率快速S变换的电能质量分析

发布时间：2017-12-08 17:27

  本文关键词：采用最优多分辨率快速S变换的电能质量分析

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【摘要】：为兼顾电能质量信号分析的类型识别与参数估计需要,设计一种最优化多分辨率快速S变换(OMFST),用于电能质量信号识别与参数估计。首先,分析不同时-频分辨率下时间-幅值曲线与频率-幅值曲线中,扰动起、止处峭度与扰动参数估计误差间的关系;之后,根据离差最大化法,确定不同频率范围内最优窗宽调整因子,并通过3次样条插值法进行拟合,自适应调整不同扰动信号识别和参数估计所需最优窗宽;然后,针对扰动信号基频与扰动所在的中、高频频域范围进行OMFST处理;最后,从原始信号、原始信号傅里叶谱和OMFST变换结果中提取5条特征,构建基于模糊决策树的扰动分类器,识别13种电能质量信号,并估计电能质量信号参数。仿真实验和实测数据分析表明,新方法能够满足电能质量复合扰动参数估计需要,参数估计误差低于广义S变换等方法,同时保留了良好的分类能力。
【作者单位】： 东北电力大学电气工程学院;广东电网公司东莞供电局;哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金(51307020) 吉林省科技发展计划(20150520114JH) 吉林市科技发展计划(201464052)项目资助
【分类号】：TM711
【正文快照】： 1引言提高电能质量是智能电网的主要目标之一。随着具有出力随机波动特性的可再生能源(如风能、光伏等)大量接入电网,及电力电子设备在电力系统中的广泛引用,电力系统内部的电能质量问题日益突出[1-3]。可再生能源发电的电能质量参数是否达标,是其并网的先决条件之一;而通过对

【参考文献】

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本文编号：1267247