本文關鍵詞：采用改進多分辨率快速S變換的電能質(zhì)量擾動識別

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【摘要】：噪聲干擾是影響電能質(zhì)量暫態(tài)擾動識別準確率的最重要因素。經(jīng)過S變換后獲得的擾動信號的模時 頻矩陣具有灰度圖像特點。因此,可通過二維數(shù)學形態(tài)學方法,濾除噪聲干擾,獲得更高的識別準確率。首先,針對擾動信號時 頻分布特點,設計具有不同時 頻分辨率的多分辨率快速S變換方法以降低運算量、提高特征表現(xiàn)能力;之后,在閾值濾波基礎上,根據(jù)信號時 頻分布特點,選擇線段型、零角度結(jié)構(gòu)元進行灰度級形態(tài)學開運算,進一步濾除高頻頻域噪聲;最后,從原始信號、信號傅里葉譜、多分辨率快速S變換模矩陣中提取5種特征建立決策樹分類器,識別含噪聲信號與6種復合擾動信號在內(nèi)的12種電能質(zhì)量信號。通過仿真對比實驗發(fā)現(xiàn),新方法具有更好的抗噪能力,更加適用于低信噪比環(huán)境下的電能質(zhì)量信號識別。
【作者單位】： 東北電力大學電氣工程學院;哈爾濱工業(yè)大學電氣工程及自動化學院;國網(wǎng)遼寧省電力有限公司撫順供電公司;
【關鍵詞】： 電能質(zhì)量 暫態(tài)擾動 數(shù)學形態(tài)學 開運算 S變換
【基金】：國家自然科學基金項目(51307020) 吉林省科技發(fā)展計劃項目(20150520114JH) 吉林市科技發(fā)展計劃資助項目(201464052)~~
【分類號】：TM711
【正文快照】： 有灰度圖像特點。因此,可通過二維數(shù)學形態(tài)學方法,濾除噪聲干擾,獲得更高的識別準確率。首先,針對擾動信號時 頻分布特點,設計具有不同時 頻分辨率的多分辨率快速S變換方法以降低運算量、提高特征表現(xiàn)能力;之后,在閾值濾波基礎上,根據(jù)信號時 頻分布特點,選擇線段型、零角度

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本文編號：543128