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时间:2020-03-25
《小波变换在电能质量中电压微小波动检测的应用.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2012年第1期煤矿机电·27·小波变换在电能质量中电压微小波动检测的应用林承华(福建工程学院电子信息与电气工程系,福建福州350008)摘要:电压微小的波动会对要求高稳定电压的精密仪器易造成影响,根据小波变换的多分辨率分析理论和Mallat算法,利用小波变换具有突出信号时域、频域局部特征的能力,提出了基于小波变换在电能质量中的电压微小波动检测的方法。仿真结果表明,该方法在电压微小波动检测方面,具有其他方法无法比拟的优越性。关键词:小波变换;电压微小波动;多分辨率分析;Mallat算法中图分类号:TM712文献标识码:A文章编号:1001—0874(2012)01—0027—04Appl
2、icationforVoltageSmallFluctuationofPowerQualityDisturbanceBaseonWaveletTransformLINCheng—hua(SchoolofElectronicsInformationandEngineering,FujianCollegeofTechnology,Fuzhou350008,China)Abstract:Becausethevoltagesmallfluctuationinfluencespreciseinstrumentrequireshighstablepressure,themethodsofdetect
3、ingpowerqualitydisturbanceareintroduced.Accordingtomulti—resolutionanalysistheoryandMallatalgorithmofwavelettransform,aswellasusingthatwavelettransformhasoutstandingtime-frequencylocalizationcharacteristicsandfrequencydomainlocalfeatures.Themethodofdetectingvoltagesmallfluctuationsofpowerqualityd
4、isturbancebasedonwavelettransformisproposed.Thesimulationresultsshowthatthemethodissuperiortoothermethodsinrespectofdetectionofvoltagesmallfluctuations.Keywords:smallfluctuation;voltagewavelettransform;multi—resolutionanalysis;Mallatalgorithm较难的。文献[2]从数学形态学的原理出发,分析1电能质量的扰动检测方法介绍比较了3种基于数学形态学的扰动检测方
5、法,认为近几年来,随着信息技术的飞速发展,基于计算基于dq分解和高帽变换的方法检测电能质量扰动机、微处理器的用电设备和各种电力电子设备在电有较好的效果,但这种方法仅适于三相电路变换,对力系统中大量投入使用,它们对电能质量提出了更单相电路则需要构造虚拟三相系统,而且计算量大。高的要求,所以对电能质量的扰动(PowerQuality以上两种方法虽然对几种电能质量扰动检测效果比Disturbance,简称PQD)的检测研究已成为当前国际较明显,但对电能质量扰动中的电压微小波动检测社会热门课题。典型的电能质量扰动包括电压突并不明显,而在现实中由于电力系统的运行方式,线升,电压突降,电压暂时中断,
6、电压暂态震荡,电压短路阻抗以及有功与无功负荷的变化,就会在用电设时谐波,以及电压微小波动等。常用的电能质量扰备所处的位置及运行的时间出现电压微小波动,如动检测有傅里叶变换法,短时傅里叶变换法,像空间线路末端电压偏低,后夜电压偏高,用电高峰期电压重构法,数学形态学法等。文献[1]利用相空间重偏低等。而电压微小波动对需要要求高稳定电压的构将实域的扰动信号映射到二维相平面,构造不同精密仪器造成影响,从而造成巨大的经济损失。因扰动的信号轨迹,根据不同的轨迹,可以识别出不同此,本文提出了应用小波变换的多分辨率分析法进的电能质量捌动,但是相空间重构必须先确定嵌入行电压微小波动的检测。小波变换作为一种
7、新兴的维数m和时间滞后参数7-,而要确定合适的是比时频分析工具,相比于短时傅里叶变换,小波变换在·28-煤矿机电2012年第1期时域、频域上具有更加良好的局部化性质,它是通过在电能质量扰动检测分析时,为了方便用计算时间窗来得到某时刻的信号特征的,时间窗内信号机进行分析、处理,信号t)要离散化为离散序列,口越短,获得的时间分辨率就越高,而要得到高的频率和也必须离散化,首先对尺度进行幂数级离散化,分辨率,则需要长的时间窗。小波变换是时间
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