基于数学形态学和瞬时无功功率分解的电能质量扰动参数估计.pdf

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1、《电气开关》(2012．No．3)61文章编号：1004—289X(2012)03—0061—04基于数学形态学和瞬时无功功率分解的电能质量扰动参数估计王丽霞(中铁第一勘察设计院集团有限公司，陕西西安710043)摘要：电能质量扰动参数是定义和分类电能质量扰动，评估电能质量水平的重要依据。提出了一种基于数学形态学和瞬时无功功率分解的电能质量扰动参数估计方法，该方法将电能质量扰动分为不同的类型，通过dq变换，广义形态滤波和高帽变换结合的方法对基波幅值变化类扰动进行分析，对分析结果进行参量计算用以估计电能质量扰动参数。仿真结果验证该方法是行之有效的。关键词：电能质量；瞬

2、时无功功率；数学形态学；参数估计中图分类号：TM7l文献标识码：BElectricEnergyQualityDisturbanceParameterEstimationBasedonMathemationalMorphologyandInstantaneousReactivePowerDecompositionⅣGLi—xia(No．1SurveyDesignInstituteofChinaRailwayGroupCo．，Ltd．，Xian710043，China)Abstract：Powerqualitydisturbanceparametersareimpo~a

3、ntbasisfordelimitingorclassifyingpowerqualitydisturb-ancesandassessingthelevelofpowerquality．Thepaperputsforwardapowerqualitydisturbancesparametersestimationmethodbasedonmathematicalmorphologyandinstantaneousreactivepowertheory，themethodclassifiespowerqualitydisturbancestodifferenttype

4、s，extractsinformationthroughdqdecomposition，generalizedmorphologicalfilterandTop—hattransform，thengetsthedisturbanceparametersbycalculating．Simulationresultsverifythatthemethodiseffective．Keywords：powerquality；instantaneousreactivepowertheory；mathematicalmorphology；parameterestimation暂

5、态电能质量扰动因为发生的时间短，特征复杂，所以1引言参数较难获取。由于暂态电能质量扰动信号是一种典电网中各种非线性负载的大量应用，导致电能质型的非平稳信号，因此可以通过信号处理方法来进行量急剧下降⋯，而治理电能质量，需要先判断所发生获取。信号处理的方法有很多，包括基于时域，基于频的电能扰动的类型，才能进一步分析其形成原因，进而域和基于变化域的方法J。其中有很多方法以应用采取相应的措施进行补偿和改善。IEEE通过扰动参在电能质量扰动检测和分类相关领域上，被证明其分数明确定义了各种电能扰动J，若能获取扰动参数，析结果能够反映信号的特征J，是行之有效的，但是就可准确的对扰

6、动类型进行判断。同时，近年来国家用于参数估计，还存在着一些问题。如傅里叶变换计智能电网的发展，提出现代电网应能够按照用户要求算简单，可以很好的反映信号的频率特征，但缺乏时间提供不同质量的电能。而如何评估电能质量的高低，分辨率，难以反映暂态扰动信号的时域信息；小波变换也需获得电能质量扰动的相关参数]。因此，电能质通过分解能够获得信号的时间一频带信息，在暂态扰量扰动参数的获取具有非常重要的意义。动的检测上表现优异，被称为信号的放大镜，但是用于电能质量扰动分为稳态扰动和暂态扰动，稳态扰参数测定，难以建立小波系数和扰动参数的联系；S变动的参数可通过统计能数学手段较为容易的获

7、得，而换、双线性时频分布等时频分布方法，能够全面的反映62《电气开关》(2012．No．3)信号的时间频率联合特征，但也存在着计算量大、冗余／代表待处理的信号，。和·分别代表形态开运算信息多、特征参数提取困难等问题，同时大量积分运算和闭运算；g。和g：代表形态结构元素。g和g：的长不仅耗时，而且也会因运算步骤过多而导致计算误差度和形状影响滤波的效果，在本文中，g为1／4周期增大。长度的扁平结构．元素，g：为比g。长度多一个采样点的IEEE是从时域上定义扰动的，因此从时域上提取扁平元素，用以去除的a和分量中的谐波和噪声扰动特征具有一定的优势。本文采用了两种基于时域