【摘要】：基于非線性混沌和相空間重構(gòu)理論,將電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)序列重構(gòu)到高維相空間,進(jìn)行遞歸圖(RP)分析。采用微分熵法對電能質(zhì)量信號(hào)進(jìn)行相空間重構(gòu),避免分別求取嵌入維數(shù)和延遲時(shí)間的不一致性;引入遞歸定量分析(RQA)進(jìn)行擾動(dòng)的定量分析,克服傳統(tǒng)特征提取方法對過程平穩(wěn)的嚴(yán)格要求。利用能夠表征信號(hào)發(fā)散程度的RQA參數(shù)-確定率(DET)和分層率(LAM)組成電能擾動(dòng)信號(hào)識(shí)別的特征向量,根據(jù)不同電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)各自的分布情況,來區(qū)分不同的電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)。通過對6種電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,結(jié)果表明:該方法不僅能夠很直觀地識(shí)別電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào),還能利用RQA的特征量對信號(hào)進(jìn)行具體的定量分析,為電能質(zhì)量擾動(dòng)分析提供了高效、直觀的方法。
[Abstract]:Based on the theory of nonlinear chaos and phase space reconstruction, the power quality disturbance signal sequence is reconstructed into high dimensional phase space, and the recursive graph (RP) analysis is carried out. The differential entropy method is used to reconstruct the phase space of the power quality signal to avoid the inconsistency of embedding dimension and delay time, and the recursive quantitative analysis of (RQA) is introduced to analyze the disturbance. To overcome the strict requirements of traditional feature extraction methods for the stability of the process. The characteristic vector of power disturbance signal recognition is made up of RQA parameter (DET) and stratified rate (LAM) which can characterize the degree of signal divergence. According to the distribution of different power quality disturbance signals, different power quality disturbance signals are distinguished. Through the experimental analysis of six kinds of power quality disturbance signals, the results show that this method can not only directly identify the power quality disturbance signals, but also make use of the characteristic quantity of RQA to carry out the specific quantitative analysis of the signals. It provides an efficient and intuitive method for power quality disturbance analysis.
【作者單位】： 燕山大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61077071,51475405) 河北省自然科學(xué)基金(F2015203413) 河北省高等學(xué)�？茖W(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(ZD2014100)資助
【分類號(hào)】：TM711

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2256711