本文關(guān)鍵詞：基于匹配追蹤稀疏分解的電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)

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【摘要】：根據(jù)基于冗余字典的匹配追蹤(MP)信號(hào)分解思想,提出一種電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的參數(shù)檢測(cè)與特征波形提取方法。在MP算法的每次迭代中,首先采用快速傅里葉變換(FFT)搜索能量最大的頻率成分,然后采用基于離散Gabor原子中心區(qū)域的簡化內(nèi)積計(jì)算方法獲得擾動(dòng)參數(shù)的估計(jì)值,并以該估計(jì)值作為初始解,采用BFGS算法做局部搜索,進(jìn)而獲得精確匹配參數(shù),并結(jié)合基于遞歸的內(nèi)積計(jì)算確定擾動(dòng)的起止時(shí)刻,最后根據(jù)電力信號(hào)擾動(dòng)波形特點(diǎn),設(shè)計(jì)合成字典,確定與擾動(dòng)成分最匹配的波形。對(duì)單一和混合電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的分解實(shí)驗(yàn)表明,該方法可以實(shí)現(xiàn)擾動(dòng)參數(shù)的快速精確檢測(cè),進(jìn)而有效提取擾動(dòng)特征波形,并具有較好的抗噪性能。
【作者單位】： 燕山大學(xué)河北省測(cè)試計(jì)量技術(shù)及儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;東北石油大學(xué)秦皇島分校;河北工業(yè)大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 冗余字典 稀疏分解 匹配追蹤 電能質(zhì)量擾動(dòng) 時(shí)頻原子
【基金】：秦皇島市科技支撐(201302A042)計(jì)劃項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TM935
【正文快照】： 1引言隨著各種新能源、分布式能源、微電網(wǎng)等多種電力接入方式的出現(xiàn),以及各種非線性電力電子設(shè)備在現(xiàn)代工業(yè)中的廣泛應(yīng)用,使得電力系統(tǒng)中諧波、間諧波、電壓波動(dòng)現(xiàn)象日益嚴(yán)重,另外突變的、非平穩(wěn)的電壓中斷、暫降、暫升,以及脈沖和振蕩等暫態(tài)擾動(dòng)也頻繁發(fā)生,嚴(yán)重影響了用電設(shè)

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1047272