基于自适应阈值和奇异值分解的电能质量扰动检测新方法

• 作者: 杨晓梅 罗月婉 肖先勇 郭朝云
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电能质量 异常扰动 波形特征 奇异值分解 自适应阈值
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 2286-2294
• 页数: 9页
• 分类号: TM721
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2017.2999

摘要

随着电力系统规模的增大,为保证电力设备的稳定运行,电能质量数据的分析算法面临更高的要求.在考虑算法精确度及抗噪性的同时,对一些微弱扰动及复杂扰动的检测也提出了新的挑战.针对以上需求,提出一种通用的电能质量扰动检测算法,基于异常扰动波形的特点,提出基于波形差值的自适应阈值,无需调节参数即可对信号进行故障判断,实用性高,并且采用加窗的方式对信号进行奇异值分解,并根据检测结果给出明确的扰动定位;最后通过多组模拟信号与实测信号的仿真实验,验证了所提算法的有效性,并证明了算法具有计算量小、实时性高的优点;通过与其他算法的对比分析,进一步表明了文中所提算法具有更高的灵敏度与抗噪性,普适性强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖先勇		223	2612	27.0	42.0
2	杨晓梅		59	273	8.0	13.0
3	郭朝云		4	6	1.0	2.0
4	罗月婉		2	6	1.0	2.0