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一种电能质量混合扰动检测与识别新方法
1
作者
王燕
曹浩敏
+2 位作者
刘世龙
骆玉深
卞安吉
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025年第14期152-165,共14页
随着高碳电力系统向新型电力系统的快速转型和发展,风电、光伏等新能源及电力电子设备大规模接入电网,导致电力系统产生更为复杂、多变的电能质量扰动问题。为快速、准确地检测与捕捉扰动数据,并针对传统扰动识别方法对复杂混合扰动适...
随着高碳电力系统向新型电力系统的快速转型和发展,风电、光伏等新能源及电力电子设备大规模接入电网,导致电力系统产生更为复杂、多变的电能质量扰动问题。为快速、准确地检测与捕捉扰动数据,并针对传统扰动识别方法对复杂混合扰动适用性降低、人工选取特征困难等不足,提出一种电能质量混合扰动检测与识别新方法。该方法首先采用所提出的峰差引导局部差和累加扰动检测方法,以快速、准确地检测与捕捉扰动数据。其次,采用改进迭代自适应核回归滤波方法对捕捉到的含噪扰动数据进行预处理,达到有效抑制噪声干扰、保留扰动突变等细节特征的目的。最后采用所提出的改进可视化轨迹圆方法把一维扰动数据变换为形状特征更明显、更利于辨识的二维轨迹圆图像,并输入卷积神经网络进行自动特征提取与分类。实验结果表明,新方法不仅具有较强的抗噪性和较高的扰动检测准确率,且对单一及复杂混合扰动具有较高的识别准确率。
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关键词
电能
质量
扰动
检测与
识别
可视化轨迹圆
迭代自适应核回归
卷积神经网络
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职称材料
短时电压振荡下矿区供电变电所电能质量小波暂态扰动检测方法
2
作者
庞威
张首军
+2 位作者
李开夏
王朝辉
徐勇军
《煤炭工程》
北大核心
2024年第11期165-170,共6页
短时电压振荡下矿区供电变电所电能质量小波暂态扰动在检测的过程中存在扰乱类型较多和噪声环境复杂的现象,在进行检测的同时需要及时处理噪声信号,导致检测的效率低,效果较差。针对该问题,对矿区供电变电所电能质量小波暂态扰动进行检...
短时电压振荡下矿区供电变电所电能质量小波暂态扰动在检测的过程中存在扰乱类型较多和噪声环境复杂的现象,在进行检测的同时需要及时处理噪声信号,导致检测的效率低,效果较差。针对该问题,对矿区供电变电所电能质量小波暂态扰动进行检测,首先对噪声环境进行小波去噪处理,减少外界环境对检测结果的影响;并基于PCA算法对数据降维处理,调整数据暂态形式,建立识别机制,提高检测精度;最终结合去噪的阈值进行内部检测,获取检测数据。根据实验结果可知,该电能质量小波暂态扰动检测方法具有较高的检测精度,与预设参数吻合度较高,检测效果良好。
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关键词
短时电压振荡
电能
质量
小波暂态
小波暂态扰动
检测
电能质量检测与识别
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职称材料
题名
一种电能质量混合扰动检测与识别新方法
1
作者
王燕
曹浩敏
刘世龙
骆玉深
卞安吉
机构
西南民族大学电气工程学院
广州市奔流电力科技有限公司
出处
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025年第14期152-165,共14页
基金
国家自然科学基金项目资助(52477198)
西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金项目资助(ZYN2025047)。
文摘
随着高碳电力系统向新型电力系统的快速转型和发展,风电、光伏等新能源及电力电子设备大规模接入电网,导致电力系统产生更为复杂、多变的电能质量扰动问题。为快速、准确地检测与捕捉扰动数据,并针对传统扰动识别方法对复杂混合扰动适用性降低、人工选取特征困难等不足,提出一种电能质量混合扰动检测与识别新方法。该方法首先采用所提出的峰差引导局部差和累加扰动检测方法,以快速、准确地检测与捕捉扰动数据。其次,采用改进迭代自适应核回归滤波方法对捕捉到的含噪扰动数据进行预处理,达到有效抑制噪声干扰、保留扰动突变等细节特征的目的。最后采用所提出的改进可视化轨迹圆方法把一维扰动数据变换为形状特征更明显、更利于辨识的二维轨迹圆图像,并输入卷积神经网络进行自动特征提取与分类。实验结果表明,新方法不仅具有较强的抗噪性和较高的扰动检测准确率,且对单一及复杂混合扰动具有较高的识别准确率。
关键词
电能
质量
扰动
检测与
识别
可视化轨迹圆
迭代自适应核回归
卷积神经网络
Keywords
PQD detection and identification
visual trajectory circle
iterative adaptive kernel regression
CNN
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
短时电压振荡下矿区供电变电所电能质量小波暂态扰动检测方法
2
作者
庞威
张首军
李开夏
王朝辉
徐勇军
机构
国网鹤岗供电公司
出处
《煤炭工程》
北大核心
2024年第11期165-170,共6页
文摘
短时电压振荡下矿区供电变电所电能质量小波暂态扰动在检测的过程中存在扰乱类型较多和噪声环境复杂的现象,在进行检测的同时需要及时处理噪声信号,导致检测的效率低,效果较差。针对该问题,对矿区供电变电所电能质量小波暂态扰动进行检测,首先对噪声环境进行小波去噪处理,减少外界环境对检测结果的影响;并基于PCA算法对数据降维处理,调整数据暂态形式,建立识别机制,提高检测精度;最终结合去噪的阈值进行内部检测,获取检测数据。根据实验结果可知,该电能质量小波暂态扰动检测方法具有较高的检测精度,与预设参数吻合度较高,检测效果良好。
关键词
短时电压振荡
电能
质量
小波暂态
小波暂态扰动
检测
电能质量检测与识别
Keywords
short time voltage oscillation
power quality wavelet transient
wavelet transient disturbance detection
power quality detection and identification
分类号
TM930 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种电能质量混合扰动检测与识别新方法
王燕
曹浩敏
刘世龙
骆玉深
卞安吉
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
短时电压振荡下矿区供电变电所电能质量小波暂态扰动检测方法
庞威
张首军
李开夏
王朝辉
徐勇军
《煤炭工程》
北大核心
2024
0
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职称材料
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