-
题名一种电能质量扰动监测与识别新方法
被引量：22
- 1
-
-
作者
曹健
林涛
徐遐龄
刘林
-
机构
武汉大学电气工程学院
华中电力调度中心
-
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第31期125-133,共9页
-
基金
国家自然科学基金项目(50677044)~~
-
文摘
为了能够为各类电能扰动事件的本质研究和有效治理提供准确、可靠的依据,提出基于时频原子变换(timefrequency transform,TFT)和改进型自组织映射神经网络(improved self-organizing map,ISOM)的电能质量扰动在线监测与识别新方法。TFT具有自适应复带通滤波特性,其频窗中心与频窗半径解耦及频窗宽度不受中心频率的约束,可以灵活调整。通过设置恰当的频域窗口,TFT可有效抑制邻近频率分量的相互干扰,且有较好的动态响应速度。TFT能准确监测电力系统波形中电能质量事件,并为类型识别提供物理意义明确、指标具体的实时模式特征。依据TFT提取的特征向量,ISOM可准确识别单一或同时存在的多重电能质量事件,并对其严重程度进行直观表达,能动态反映电能质量事件各自的发展变化轨迹。仿真验证结果表明了所提出方法的有效性和优越性。
-
关键词
电能质量
时频原子变换
模式识别
改进型自组织映射神经网络
-
Keywords
power quality
time frequency transform（TFT）
pattern recognition
improved self-organizing map artificial neural network（isom）
-
分类号
TM72
[电气工程—电力系统及自动化]
-
