论文基于多级SVD算法的电能质量复合扰动特征分析是关于对写作电能质量论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文电能质量论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
摘 要： 针对电能质量复合扰动特征量识别难的问题,通过分析复合扰动特点,提出一种基于奇异值分解的多级SVD特征提取方法.在单级SVD分解原理的基础上,利用2行Hankel矩阵实现SVD多层次递推分解,以多分辨率来展现信号不同空间的近似和细节信号.给出多级SVD的分解和重构算法及数学框架.研究结果表明,在对含有多种复合扰动的电能质量信号处理中,经多级SVD分解及相应幅值谱分析后,清晰提取到各种扰动的特征信息,相应地与单级SVD和小波變换进行比较,证明多级SVD在电能质量复合扰动信号处理领域中具有应用前景.
关键词： 电能质量； 复合扰动； 多级SVD； 特征提取
中图分类号： TN911?34； TM71 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）04?0032?04
Characteristics analysis of power quality mixed disturbances based on
multi?level SVD algorithm
LIU Yan, TANG Wei
（College of Electrical and Information Engineering, Shaanxi University of Science & Technology, Xi’an 710021, China）
Abstract： Aiming at the feature extraction of power quality mixed disturbances, a feature extraction method based on multi?level singular value decomposition （SVD） is proposed to solve the difficulty. Based on the decomposition principle of single?level SVD and two?line Hankel matrix, SVD multi?level recursion decomposition was realized to reveal a series of approximation and detail signals with different resolution. The decomposition and reconstruction algorithm of multi?level SVD is given, and the mathematical frameworks of this method is provided. The results show that the multi?level SVD can extract the accurate characteristics of power quality mixed disturbances. The comparative study carried out with single?level SVD and welet tranorm demonstrates that multi?level SVD has good application prospect in signal processing of power quality mixed disturbances.
Keywords： power quality； mixed disturbance； multi?level SVD； feature extraction
0 引 言
电能质量对生产、社会和经济影响很大.随着各种新能源、分布式能源、微电网等多种电力接入方式的出现,使得电力系统电能质量问题日益突出,引起供电部门和用户的密切关注.电能质量扰动种类繁多,且扰动信号差异不是十分明显,对此类信号进行有效处理依赖于高效的扰动信号分析方法.目前,较多学者对于该问题的研究集中于单一扰动并取得了一定成果.采用的思路主要包括从基于时域、频域和变换域进行特征提取和分析,文献[1]在分析电能质量扰动Clarke变换和Park变换特性的基础上提取了扰动的特征量.文献[2]利用小波变换实现对几种扰动的测量,但小波函数的选择对分析结果影响较大.文献[3]研究了基于S变换的暂态扰动信号检测,具有较好的时频性,定位准确度高,但采样频带的选择对其性能影响很大,且抗噪能力较弱.实际电力系统中,电能质量扰动信号通常是以复合扰动形式存在,特征量相互重叠和交叉,同时存在噪声干扰,会给检测带来极大的困难.
SVD（Singular Value Decomposition）近年来在很多工程领域都获得了重要应用,并表现出独特优势.文献[4]利用SVD进行消噪,其结果具有零相移和信噪比高等优点.文献[5]研究表明SVD和小波变换具有十分相似的信号处理效果,但与小波相比,具有消失矩递增的特点,可以检测不同奇异性指数的奇异点.文献[6?7]利用SVD提取了信号中的微弱特征信息.因此本文深入研究SVD分解理论并受小波多分辨率频带分离特性的启发,提出一种SVD信号多级分解理论及重构算法,将其应用在电能质量复合扰动检测的应用中,仿真实验证明,多级SVD的有效性优于单级SVD及小波变换.
1 电能质量复合扰动信号特点分析
电能质量扰动根据类别可分为暂态扰动、稳态扰动、幅值扰动、频率扰动和加性扰动,如表1所示.复合扰动定义为[8]：包含两种及以上单一扰动的电能质量形式,但同一参数不能同时发生两种不同类型的突变以及同时突变,加性扰动的存在不受参数变化的限制.
以电力系统中最常见的几种扰动（电压凹陷、3次谐波、7次谐波、振荡）构成复合扰动并加入服从正态分布的高斯白噪声,对其幅值进行归一化处理后的表达式为：
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参考文献：
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