本文關(guān)鍵詞：基于改進形態(tài)濾波器和弧長差分序列的微電網(wǎng)電能質(zhì)量擾動定位與識別　出處：《電工技術(shù)學(xué)報》2017年17期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對強噪聲背景下微電網(wǎng)電能信號擾動定位和識別困難的問題,提出一種基于改進形態(tài)濾波器和弧長差分序列的擾動定位與識別方法。首先,將交替混合形態(tài)濾波器中的膨脹和腐蝕函數(shù)改進為均值膨脹和均值腐蝕函數(shù),再對電能擾動信號進行濾波。然后,在分析擾動波形變化規(guī)律和三個典型擾動算例的基礎(chǔ)上,定義并計算濾波后擾動信號的弧長差分序列。最后,利用弧長差分序列定位準確擾動時間,從弧長差分序列和濾波后信號中提取幅值特征和波峰特征,輸入到已定義識別規(guī)則的擾動識別器,實現(xiàn)擾動識別。仿真試驗和實際微電網(wǎng)數(shù)據(jù)試驗結(jié)果表明,該方法能夠精確定位和識別混入不同強度噪聲的5種單一擾動和3種復(fù)合擾動,適用于實際微電網(wǎng)電能信號擾動的定位與識別。
[Abstract]:Aiming at the difficulty of power signal disturbance location and identification under strong noise, a disturbance location and identification method based on improved morphological filter and arc length difference sequence is proposed. The expansion and corrosion function in the alternating hybrid morphological filter is improved to mean expansion and mean corrosion function, and then the power disturbance signal is filtered. On the basis of analyzing the variation law of disturbance waveform and three typical disturbance examples, the arc length difference sequence of filtered disturbance signal is defined and calculated. Finally, the accurate disturbance time is located by arc length difference sequence. The amplitude feature and peak feature are extracted from the arc length difference sequence and filtered signal, and then input to the disturbance recognizer with defined recognition rules to realize disturbance identification. The simulation results and the actual microgrid data test results show that the proposed method is effective. This method can accurately locate and identify five kinds of single disturbance and three kinds of complex disturbance mixed with different intensity noise, and can be used to locate and identify the disturbance of power signal in microgrid.
【作者單位】： 上海海事大學(xué)電氣自動化系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61503240) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金(20123121110003) 上海海事大學(xué)研究生創(chuàng)新基金(2016ycx078)資助項目
【分類號】：TM727
【正文快照】： 0引言為保證微電網(wǎng)電能質(zhì)量優(yōu)質(zhì)可靠,需要對因受輸電線路故障、大功率負荷投切、電力電子裝置等干擾而在微電網(wǎng)中出現(xiàn)的擾動進行高效準確地時間定位與類型識別。但是,微電網(wǎng)的電能采樣信號中通�；煊袕娫肼�,如工作環(huán)境中充斥大量強噪聲的船舶微電網(wǎng)。所以,在強噪聲背景下快速

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8 王t，

本文編號：1406688