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

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.

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

所属期刊栏目：42

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2018-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2286-2294