基于小波域相子的电压暂降特征提取与成因辨识OA北大核心CSCDCSTPCD
Wavelet-based phasor to detect and identify the voltage sag characteristics
有效提取电压暂降的特征并进行成因辨识是确定治理方案的前提.在多分辨分析基础上发展起来的离散小波变换(DWT)具有简单、快速和信息非冗余等特点,但一般认为不易于提取电压暂降信号的相位跳变特征.基于小波域相子方法对电压暂降的幅值和相角特征进行了有效提取.通过小波域相子的幅值和相位信息构造出电压暂降成因辨识特征指标.最后采用支持向量机(SVM)方法进行了电压暂降成因的辨识.结果表明,所提方法可以有效实现电压暂降的特征提取和成因辨识.
Characteristics extraction and classification of voltage sags is the precondition for choosing the right power quality management measures. Based on the multi-resolution analysis, the Discrete Wavelet Transform (DWT) is simple, fast and non-redundant, but it is generally considered that it is difficult for the wavelet transform to detect the phase shift of the voltage sag. Based on the wavelet-based phasor method, this paper detects and identifies the …查看全部>>
郑志宇;蔡翀;张昭丞;艾芊;高扬;高志远;郭镥
深圳供电局有限公司,广东 深圳 518000深圳供电局有限公司,广东 深圳 518000上海交通大学电气系,上海 200240上海交通大学电气系,上海 200240上海交通大学电气系,上海 200240深圳供电局有限公司,广东 深圳 518000深圳供电局有限公司,广东 深圳 518000
小波域相子电压暂降特征提取成因辨识
wavelet-based phasorvoltage sagcharacteristics extractionsource identification
《电力系统保护与控制》 2018 (1)
区域能源网中广义虚拟电厂构建,运行机理与优化调度模式研究
16-22,7
国家自然科学基金(51577115) This work is supported by National Natural Science Foundation of China (No. 51577115).
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