经验小波变换和改进S变换结合的电能质量检测与识别方法OACSTPCD
Power Quality Detection and Recognition Method Based on Empirical Wavelet Transform and Improved S-transform
为分析不确定干扰因素影响下的实际电力网络电能质量问题,提出一种经验小波变换(EWT)和改进S变换相结合的电能质量检测与识别方法.该方法一方面利用EWT联合归一化直接正交(NDQ)算法和奇异值分解(SVD)算法准确提取调幅-调频分量的频率、幅值和时间参数,另一方面考虑到EWT算法在高噪声环境下瞬时幅值波动的问题,引入改进S变换提取高噪声干扰下的电能质量扰动时频信息,最后,基于EWT和改进S变换提取的扰动特征向量,利用基于改进粒子群优化算法(IPSO…查看全部>>
In order to analyze the power quality problem of actual power network under the influence of uncertain interference factors,a power quality detection and recognition method combining empirical wavelet transform(EWT)and improved S-transform was proposed.On the one hand,the frequency,amplitude and time parameters of the AM-FM component were accurately extracted by using the EWT joint normalization direct orthogonal(NDQ)algorithm and singular value decomp…查看全部>>
李宁;王茹月;朱龙辉
西安理工大学电气工程学院,陕西 西安 710048西安理工大学电气工程学院,陕西 西安 710048西安理工大学电气工程学院,陕西 西安 710048
动力与电气工程
电能质量扰动检测识别经验小波变换快速多分辨率S变换改进粒子群优化支持向量机
power qualitydisturbance detection and identificationempirical wavelet transform(EWT)fast multi-resolution S-transform(FMST)improved particle swarm optimization(IPSO)support vector machines(SVM)
《电气传动》 2024 (5)
26-33,72,9
国家自然科学基金(52177193)陕西省重点研发计划(2022GY-182)国家留学基金委国际清洁能源拔尖人才项目([2018]5046,[2019]157)西安市科技计划项目(22GXFW0078)
评论