检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机仿真 2022年第11期39卷 146-152页

作者：孙玉杰张占强孟克其劳吕晓圆内蒙古工业大学信息工程学院内蒙古呼和浩特010080 内蒙古工业大学能源与动力工程学院内蒙古呼和浩特010080

针对电能质量扰动信号种类多,特征提取精度不高,运算时间长,难以被正确分类等问题,提出一种快速S变换和LibSVM的电能质量扰动信号分类算法。在FST基础上引入调节因子提高信号时频分辨率,利用快速S变换提取扰动信号特征向量,将此向量分... 详细信息

针对电能质量扰动信号种类多,特征提取精度不高,运算时间长,难以被正确分类等问题,提出一种快速S变换和LibSVM的电能质量扰动信号分类算法。在FST基础上引入调节因子提高信号时频分辨率,利用快速S变换提取扰动信号特征向量,将此向量分为训练样本和测试样本,归一化处理后输入到LibSVM进行分类,与S变换相比,具有节省运算时间,分类准确率高等优点。仿真结果表明,在样本较少的情况下加入不同信噪比的噪声,分类所用时间短、正确率高、抗干扰能力强,适合于电能质量扰动信号分类。

关键词：电能质量扰动信号特征提取分类

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基于改进正交匹配追踪算法的电能质量扰动信号重构及FPGA实现

基于改进正交匹配追踪算法的电能质量扰动信号重构及FPGA实现

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作者：胡先昌深圳大学

学位级别：硕士

随着现代电力系统的快速发展,电网电能质量问题的日益严重,电能质量扰动信号作为电力系统中重要的异常信号,其监测、识别和治理对于保障电能质量具有重要意义,但是对于电能质量扰动信号的传统采样重构方法存在采样频率高、数据冗余多、... 详细信息

随着现代电力系统的快速发展,电网电能质量问题的日益严重,电能质量扰动信号作为电力系统中重要的异常信号,其监测、识别和治理对于保障电能质量具有重要意义,但是对于电能质量扰动信号的传统采样重构方法存在采样频率高、数据冗余多、处理复杂等问题,已经无法满足实际采样重构需求。压缩感知算法通过较少的采样量获取信号的信息,降低了采样时间和成本,同时具有一定的容错性。在电能质量扰动信号中的应用中,压缩感知算法能够在保证重构精度的同时,减少采样数据的数量和存储空间,对电能质量扰动信号以较低采样频率以及较快速率的进行压缩采样重构。本文首先介绍了压缩感知理论在电能质量扰动信号中的应用,并简要介绍压缩感知算法的经典理论,分析了压缩感知理论中的三大组成部分,研究了三种经典的贪婪算法,探讨贪婪算法不同的改进方法及优劣情况。结合电能质量扰动信号特性以及经典贪婪算法结构特点,本文提出了一种适用扰动信号特性的改进算法,采用了前向预测算法和自适应算法相结合的正交匹配追踪算法,有效提高了选中原子的正确性,采用Matlab对算法实现仿真测试,并与传统算法进行了比较。结果表明,该算法能够实现稀疏度自适应,在保证检测成功率的前提下,减小了信号的冗余度,验证了自适应前向预测正交匹配追踪算法在电能质量扰动信号重构方面具有一定的优势,更适合进行电能质量扰动信号的采样和重构。同时,本文还将该算法应用于FPGA平台,搭建了基于自适应正交匹配追踪算法的电能质量扰动信号重构的基本框架,设计了三个模块:原子选择模块、最小二乘解模块和恢复模块,并通过对谐波信号进行重构,验证了本文给出的算法和硬件设计是有效的,在硬件平台完成重构算法的设计。

关键词：电能质量扰动信号压缩感知算法前向预测算法正交匹配追踪算法 FPGA

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基于ESMD和SSA-PNN的电能质量扰动信号识别分类

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现代电子技术 2022年第14期45卷 108-114页

作者：孙玉杰张占强孟克其劳吕晓圆内蒙古工业大学信息工程学院内蒙古呼和浩特010080 内蒙古工业大学能源与动力工程学院内蒙古呼和浩特010080

针对传统概率神经网络(PNN)分类器中平滑因子依靠人工经验赋值,导致电能质量扰动信号识别分类精度不高的问题,文中提出一种基于极点对称模态分解和麻雀搜索算法优化概率神经网络(SSA-PNN)的电能质量扰动信号识别分类方法。首先,添加含... 详细信息

针对传统概率神经网络(PNN)分类器中平滑因子依靠人工经验赋值,导致电能质量扰动信号识别分类精度不高的问题,文中提出一种基于极点对称模态分解和麻雀搜索算法优化概率神经网络(SSA-PNN)的电能质量扰动信号识别分类方法。首先,添加含噪声的电能质量扰动信号;其次,利用极点对称模态分解算法对扰动信号进行分解,得到不同频率的本征模态函数;再根据原信号与本征模态函数分量的相关系数选取有代表性的分量,对代表性分量提取能量值和样本熵并将其作为特征向量;最后,创新性地利用麻雀搜索算法优化概率神经网络中的平滑因子,寻找最优平滑因子构建SSA-PNN分类器,将特征向量输入传统PNN分类器和SSA-PNN分类器中进行识别分类。仿真结果表明,相较于传统PNN分类器,SSAPNN分类器的准确率较高,可为电能质量扰动信号识别分类提供一种新的解决方案。

关键词：电能质量扰动信号极点对称模态分解本征模态函数麻雀搜索算法概率神经网络平滑因子

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压缩感知在电能质量扰动信号中的应用研究

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中小企业管理与科技 2021年第26期5卷 171-173页

作者：张瀚文郑州电力高等专科学校郑州450000 智慧电力能效工程技术研究中心郑州450000

近几年,对压缩感知理论的研究逐渐增多,能有效解决传统采样模式中数据采集数量巨大且采样处理时间长等问题,建构更加完整的信息数据处理模式,将其应用在电能质量扰动信号管理中,能更好地减少扰动问题产生的影响。论文分析了压缩感知理论... 详细信息

近几年,对压缩感知理论的研究逐渐增多,能有效解决传统采样模式中数据采集数量巨大且采样处理时间长等问题,建构更加完整的信息数据处理模式,将其应用在电能质量扰动信号管理中,能更好地减少扰动问题产生的影响。论文分析了压缩感知理论,并着重讨论了压缩感知理论在电能质量扰动信号中的具体应用。

关键词：压缩感知理论电能质量扰动信号压缩重构算法信号分类识别

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基于改进RLS-EMD的电能质量扰动信号去噪算法

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西北工程技术学报(中英文) 2025年第1期24卷 60-67页

作者：刘永强王金梅张祎雯宁夏大学电子与电气工程学院宁夏银川750021

针对电能质量扰动信号检测中容易受到外界噪声干扰的问题,提出了一种结合经验模态分解(EMD)和改进递归最小二乘(RLS)的电能质量扰动信号去噪算法。应用EMD将扰动信号分解为一系列固有模态函数(IMF)和残差,应用基于正则化改进的RLS自适... 详细信息

针对电能质量扰动信号检测中容易受到外界噪声干扰的问题,提出了一种结合经验模态分解(EMD)和改进递归最小二乘(RLS)的电能质量扰动信号去噪算法。应用EMD将扰动信号分解为一系列固有模态函数(IMF)和残差,应用基于正则化改进的RLS自适应噪声消除器得到去噪后的IMF,再合并成为去噪后的扰动信号。改进的算法有效控制了模型权重的更新,加强了对噪声变化和非平稳信号特性的适应性。仿真结果表明,算法在去噪效果、稳定性和信号保真度方面具有优越性能。

关键词：信号去噪电能质量扰动信号经验模态分解递归最小二乘法自适应噪声消除器

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基于压缩感知的电能质量扰动信号分析

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大连工业大学学报 2016年第4期35卷 299-303页

作者：张烨原菊梅李永伟贾涛太原工业学院自动化系山西太原030008 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司河北廊坊065000

电能质量扰动信号是衡量电能质量的一个重要指标,因此对电能质量扰动信号进行准确检测是提高电能质量的前提。针对传统采样方法中采样数据量大、采样时间较长以及压缩复杂度高的问题,本文基于压缩感知理论对电能质量扰动信号进行重构,... 详细信息

电能质量扰动信号是衡量电能质量的一个重要指标,因此对电能质量扰动信号进行准确检测是提高电能质量的前提。针对传统采样方法中采样数据量大、采样时间较长以及压缩复杂度高的问题,本文基于压缩感知理论对电能质量扰动信号进行重构,首先证明电能质量扰动信号的稀疏性满足压缩感知的必备条件;采用自适应测量矩阵对电能质量扰动信号数据进行压缩采样,同时,采用谱投影梯度实现了对电能质量扰动信号的精确重构。仿真结果表明,本文采用的压缩感知恢复算法不但可以降低采样数据量和压缩复杂度,其重构误差小,压缩性能指标比较好。

关键词：压缩感知电能质量扰动信号自适应测量矩阵谱投影梯度

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电能质量扰动信号时频原子分解的进化匹配追踪算法

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电力系统保护与控制 2015年第16期43卷 79-86页

作者：杨烁曹思扬戴朝华朱云芳陈维荣西南交通大学电气工程学院四川成都610031 国家轨道交通电气化与自动化工程技术研究中心四川成都610031

时频原子分解对电能质量扰动信号具有良好的分析效果,但其常用的匹配追踪(MP)算法,存在计算量大、参数空间离散化影响原子匹配性能等不足。基于差分进化,研究了电能质量扰动信号原子分解的进化匹配追踪(EMP)算法,给出了算法流程。针对... 详细信息

时频原子分解对电能质量扰动信号具有良好的分析效果,但其常用的匹配追踪(MP)算法,存在计算量大、参数空间离散化影响原子匹配性能等不足。基于差分进化,研究了电能质量扰动信号原子分解的进化匹配追踪(EMP)算法,给出了算法流程。针对几种电能质量扰动信号,通过Gabor和衰减正弦量原子分解的30次独立仿真实验,分析了信号长度、噪声等对性能的影响。结果表明,EMP算法与MP相比大大减少了计算耗时且不受信号长度的影响,进一步提高了原子的全局匹配能力,具有很好的抗噪声能力。最后,给出了下一步工作的展望。

关键词：时频原子分解匹配追踪差分进化电能质量扰动信号

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压缩感知在电能质量扰动信号中的研究

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山西电子技术 2016年第6期 77-79页

作者：李瑞明王铮太原工业学院计算机工程系山西太原030008

压缩感知理论可以解决传统采样方法中采样数据量大、采样时间较长以及压缩复杂度高的问题,因此在图像压缩、电能质量分析、信号处理领域得到了广泛的应用。因此,本文对其理论以及在电能质量分析中的应用与展望进行了综述。首先对压缩感... 详细信息

压缩感知理论可以解决传统采样方法中采样数据量大、采样时间较长以及压缩复杂度高的问题,因此在图像压缩、电能质量分析、信号处理领域得到了广泛的应用。因此,本文对其理论以及在电能质量分析中的应用与展望进行了综述。首先对压缩感知的基本原理进行了阐述,并对压缩感知的三个关键部分进行了介绍,对其在电能质量研究领域的现状进行重点介绍,最后对其在电能质量的深入应用进行了展望。

关键词：电能质量扰动信号压缩感知稀疏表示重构算法

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基于小波降噪和深度学习的电能质量扰动分类方法

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电力系统及其自动化学报 2022年第11期34卷 17-23页

作者：刘烨程杉王瑞左先旺徐敬伟三峡大学电气与新能源学院宜昌443002 电力系统智能运行与安全防御宜昌市重点实验室(三峡大学) 宜昌443002 国网山东省电力公司东营供电公司东营257000

针对电能质量扰动信号在强噪声下识别准确率低的问题,提出了一种基于小波降噪和深度学习的电能质量扰动信号识别方法。在信号输入前,采用分层自适应阈值函数HATF(hierarchical adaptive threshold function)降噪法对信号降噪处理;接着... 详细信息

针对电能质量扰动信号在强噪声下识别准确率低的问题,提出了一种基于小波降噪和深度学习的电能质量扰动信号识别方法。在信号输入前,采用分层自适应阈值函数HATF(hierarchical adaptive threshold function)降噪法对信号降噪处理;接着在卷积神经网络CNN(convolutional neural network)扰动分类方法之上,对网络加入扰动信号的时序性识别,构建了E-CNN(enhanced-conventional neural network)的融合网络模型提高对含噪信号的识别准确率。仿真结果显示,与信号未去噪时的卷积神经网络相比,引入降噪后的融合网络模型在强噪声环境下的识别准确率依然可以达到98.40%,可以有效分类6种单一扰动信号和4种复合扰动信号。

关键词：电能质量扰动信号小波降噪算法分层阈值函数深度学习卷积神经网络

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基于循环神经网络的电能质量扰动识别

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电力系统保护与控制 2020年第18期48卷 88-94页

作者：武昭旭杨岸祝龙记安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232000

针对电能质量扰动信号识别算法复杂、识别率低等问题,提出一种将长短时记忆神经网络应用于电能质量扰动信号识别分类的新方法。首先在Tensorflow中搭建长短时记忆神经网络,建立电能质量扰动信号分类模型。其次利用分类模型对电能质量扰... 详细信息

针对电能质量扰动信号识别算法复杂、识别率低等问题,提出一种将长短时记忆神经网络应用于电能质量扰动信号识别分类的新方法。首先在Tensorflow中搭建长短时记忆神经网络,建立电能质量扰动信号分类模型。其次利用分类模型对电能质量扰动信号原始数据进行有监督学习,提取扰动信号的深层次特征,并将其连接到Softmax分类器输出各扰动信号的识别率。最后将电能质量扰动信号通过递归图生成的二维轨迹图像作为分类模型的输入,通过训练模型实现扰动信号的分类。仿真结果表明,该分类模型对电能质量扰动信号的一维和二维表示均有较好的分类准确率,可以有效识别7种单一扰动和6种复合扰动信号。

关键词：递归图循环神经网络 LSTM 电能质量扰动信号分类

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