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题名一种电能质量混合扰动检测与识别新方法
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作者
王燕
曹浩敏
刘世龙
骆玉深
卞安吉
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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
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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
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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)。
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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。
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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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Keywords
PQD detection and identification
visual trajectory circle
iterative adaptive kernel regression
CNN
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分类号
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
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