检索结果-内蒙古大学图书馆

电力系统自动化 2009年第24期33卷 61-64,93页

作者：贾清泉于连富董海艳王宁田杰燕山大学电力电子节能与传动控制河北省重点实验室河北省秦皇岛市066004

提出一种应用原子分解实现的电能质量扰动信号特征提取方法。该方法以Gabor原子库和匹配追踪算法为基础,从扰动信号中迭代求取Gabor原子成分,再将Gabor原子转化为衰减正弦量原子,获得电能质量信号中各种扰动成分参量化的原子解析表示。... 详细信息

提出一种应用原子分解实现的电能质量扰动信号特征提取方法。该方法以Gabor原子库和匹配追踪算法为基础,从扰动信号中迭代求取Gabor原子成分,再将Gabor原子转化为衰减正弦量原子,获得电能质量信号中各种扰动成分参量化的原子解析表示。用初始残余能量的阈值作为原子分解迭代终止条件,以改善特征提取效果。该方法可准确定量地提取各扰动成分的起止时刻、幅值、频率和变化规律等扰动特征,适用于暂态扰动、稳态扰动和多重扰动。算例分析验证了所提出的方法的有效性。

关键词：电能质量扰动原子分解匹配追踪算法 Gabor原子衰减正弦量

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MDL判据在电能质量扰动信号数据压缩中的应用

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电网技术 2004年第18期28卷 48-52页

作者：李鹏杨洪耕孔飘红四川大学电气信息学院四川省成都市610065

应用信息论中的 MDL(Minimum Description Length)判据,针对动态电能质量扰动信号的压缩和消噪问题,提出了一种新的利用离散小波变换和局部余弦变换的数据压缩和消噪方法,该方法采用 MDL 判据结合压缩评价因子进行估计信号模型的选择。... 详细信息

应用信息论中的 MDL(Minimum Description Length)判据,针对动态电能质量扰动信号的压缩和消噪问题,提出了一种新的利用离散小波变换和局部余弦变换的数据压缩和消噪方法,该方法采用 MDL 判据结合压缩评价因子进行估计信号模型的选择。针对不同噪声水平和信号类型,该算法具有数据自适应能力,不需要进行任何先验的参数设置(例如阈值设置)和主观判断就能确定保留小波分解系数的最佳个数,并能根据信号动态选择小波基或局部余弦基。算例结果表明该方法能够在信号保真度与信号压缩效率之间找到最佳的契合点。

关键词：信号模型数据压缩余弦变换消噪方法小波分解系数离散小波变换信号压缩电能质量扰动判据动态电能质量

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基于数字信号处理器的短时电能质量扰动检测算法

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电网技术 2004年第20期28卷 68-71页

作者：潘洪湘宗伟刘连光华北电力大学北京市昌平区102206

通过比较几种短时电能质量扰动检测方法,指出了小波分析方法所具有的优势。利用多孔算法对小波变换进行C语言编程,并运用MicrosoftVisualC++6.0和Matlab仿真验证了算法和程序的正确性,为以数字信号处理器(DSP)芯片作为运算核心的检测装... 详细信息

通过比较几种短时电能质量扰动检测方法,指出了小波分析方法所具有的优势。利用多孔算法对小波变换进行C语言编程,并运用MicrosoftVisualC++6.0和Matlab仿真验证了算法和程序的正确性,为以数字信号处理器(DSP)芯片作为运算核心的检测装置的研制提供了可实现条件,还指出了利用DSP研制短时电能质量检测装置所应解决的其他问题。

关键词：电能质量扰动电能质量检测小波分析方法数字信号处理器(DSP) Matlab仿真 DSP 正确性检测算法 C++6.0 C语言编程

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电能质量扰动相关问题研究

电能质量扰动相关问题研究

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作者：张明华中科技大学

学位级别：博士

随着电力工业的发展,以及各种电力电子装置和冲击性负荷在电力系统中的广泛使用,由此各种扰动引起的电能质量(power quality, PQ)问题日益严重,因而电能质量越来越受到关注,同时也得到了比较深入的研究。但是对于电能质量扰动信号的去... 详细信息

随着电力工业的发展,以及各种电力电子装置和冲击性负荷在电力系统中的广泛使用,由此各种扰动引起的电能质量(power quality, PQ)问题日益严重,因而电能质量越来越受到关注,同时也得到了比较深入的研究。但是对于电能质量扰动信号的去噪、压缩和分类等问题,目前还没有一种公认的方法,鉴于电能质量扰动问题的广泛性和当前分析方法的不足,有必要加强对电能质量扰动分析算法的研究。围绕电能质扰动相关问题,本文对涉及电能质量扰动信号的去噪、压缩、模式识别以及谐波分析和抑制等方面进行了研究,其主要内容如下： (1)设计了一种具有PQ扰动实时在线检测与分类功能的电能质量分析平台。该平台基于DSP和FPGA,实现了信号的采集、处理和显示。采用了一种简单和高效的PQ扰动分类方法,即基于规则基的决策树模式识别方法,同时提取五个典型的PQ扰动时频特征量作为决策树的输入量,实现了九种典型PQ扰动的辨识。最后,通过算法仿真及硬件平台验证,结果表明可以满足对PQ扰动分类的精度和实时性的要求。 (2)提出了一种基于小波邻域阈值分类的自适应阈值电能质量信号去噪算法,首先结合所用小波函数,由模极大值小波域确定最佳邻域窗口尺寸；然后利用各个尺度携带信号信息的小波系数具有局部相关性,通过邻域阈值对小波系数进行分类：对分类后的“小”系数直接置零；对“大”系数则通过最小均方误差准则得到其估计。仿真实验结果表明该算法对实际电能质量信号去噪是有效的,在去噪性能上优于常用的多种自适应阂值去噪算法。 (3)针对电能质量扰动数据的压缩问题,提出了一种基于谐波陷波滤波器的压缩方法。该数据压缩方法采用一种自适应信号处理方法来估计电能质量信号的基波和谐波分量的参数(幅值、频率和相位),并将它们与暂态分量进行分离,然后采用参数量化和小波变换技术分别对确定的正弦参数和残余信号进行压缩。利用实际电网中采集的各类电能质量扰动数据对方法进行了验证,结果表明本算法适用于各种波形特征的扰动信号,并且在保证压缩质量的前提下,可以获得较大的压缩比,具有一定的应用价值。 JPEG2000是最新静态图像压缩的国际标准,虽然JPEG2000编解码器主要用于图像压缩,但是本文展示了其用于电能质量扰动数据的压缩。对于实际电网中采集的各类电能质量扰动信号,JPEG2000的压缩性能好于常见的一些压缩方法,该方法可以使用已有的JPEG2000编解码器的软硬件资源,特别可以省去专门的硬件开发成本。JPEG2000编解码器的一些优良特性,诸如精确的码率控制和累进式传输,也将得到保留。 (4)S变换是连续小波变换和短时傅里叶变换的扩展,由于S变换很好的时频分析特性,非常适合分析电能质量扰动。而且基于模糊规则基的推理系统是容易升级和维护的,同时可升级的系统规则也是容易修改的。由此提出了基于S变换和模糊专家系统的电能质量扰动自动分类方法。实验结果表明使用相同的特征矢量作为输入,模糊专家系统的分类精度比神经网络提高了3%左右。熵是对系统不确定性程度的描述,为了提高小波包用于信号分析的性能,本文将小波包分析与熵相结合,充分利用二者的优点,来提取电能质量扰动的特征参数,并将这些参数作为特征向量,采用最小二乘支持向量机进行训练并辨识各类电能质量扰动。实验结果表明这是一种有效的、高精度的辨识方法。基于多域特征提取和自适应神经-模糊推理系统提出了一种新的电能质量扰动分类方法。首先基于波形包络阈值线对扰动进行检测；接着在时域、频域和小波域进行多域特征提取,选取扰动信号的基波均方根幅值、总谐波畸变率、次谐波幅值和小波包能量共同组成输入特征矢量；最后通过自适应神经-模糊推理系统对各类电能质量扰动进行分类。仿真结果表明该方法对特征不规则的待检电能质量扰动信号具有良好的柔性和适应性。 (5)针对实际电力系统中可能同时存在多个振荡瞬态的情况,首先利用自适应陷波滤波器实现基波与振荡瞬态信号的分离以减少基波对奇异值分解结果的影响；再利用线性预测奇异值分解算法,估计出每单个振荡瞬态信号的起始幅值、起始相位、频率和衰减系数等参数。仿真实验的结果显示在多个振荡瞬态同时存在的情况下,用该方法估计多个振荡瞬态信号参数是可行的和有效的。 (6)由于常规电量计量装置是基于正弦波设计的,因此在非正弦条件下进行测量必然带来一定的误差。本文采用改进的傅氏系数自适应组合估计算法来进行谐波检测与功率计算,该方法对非同步采样及初始值不敏感,实验表明一般经过约一个周期便能对非正弦信号进行实时跟踪,从而精确测量出电压与电流各次谐波的幅值及相位,从而实现功率的实时高精度计算。仿真实验验证了该算法的有效性。 IEC标准推荐了谐波与间谐波的分析方法,但是无法满足进一步提升间谐波分析精度的要求。本

关键词：电能质量扰动去噪压缩特征提取模式识别谐波分析

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电能质量扰动在线监测方法研究

电能质量扰动在线监测方法研究

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作者：黄文清湖南大学

学位级别：博士

电能质量扰动在线监测是获取电能质量信息的直接有效途径,其方法研究业已成为电工技术领域的热门前沿研究课题。电能质量扰动在线监测方法的研究存在两个核心问题:一是扰动的实时检测问题,检测算法的精度和实时性直接决定着监测系统的... 详细信息

电能质量扰动在线监测是获取电能质量信息的直接有效途径,其方法研究业已成为电工技术领域的热门前沿研究课题。电能质量扰动在线监测方法的研究存在两个核心问题:一是扰动的实时检测问题,检测算法的精度和实时性直接决定着监测系统的可靠性;其次是电能质量信息的“挖掘”问题,在电能质量在线监测过程中,会收集大量电能质量扰动波形数据,有必要设计一种快速有效算法从这些海量数据中挖掘提取“有用”的电能质量信息,以到达有效改善和治理电网电能质量的目的。本文针对这两个核心问题,沿着“扰动信号去噪暂态谐波测量扰动在线检测扰动数据分类挖掘”这一技术主线,运用小波理论、Teager能量算子和数据挖掘技术,对电能质量扰动信号去噪、暂态谐波测量、扰动在线检测以及扰动数据分类挖掘进行了系统研究。 (1)针对电能质量扰动实时在线监测要求,提出一种电能质量扰动监测系统的整体架构。该系统能够同步采集不同观测点处的各种类型电能质量扰动数据。 (2)在研究电能质量扰动信号和加性噪声各自特性基础上,提出了两种不同的电能质量扰动去噪算法:基于Cross-validation的自适应阈值去噪算法(简称CV自适应算法)和基于Block-thresholding的小波去噪算法(简称BT算法)。CV自适应算法能够适应被测信号的变化,通过最速下降法来寻求一个最优去噪阈值;将所提算法与现有的电能质量领域广泛采用的VisuShrink和SureShrink去噪算法进行了比较,仿真测试结果表明了CV自适应算法的优越性。BT算法把各个尺度的小波系数分成若干块,针对每个块分别来确定阈值和进行阈值处理;仿真和实验结果表明,BT算法能取得略优于CV自适应算法的去噪效果,且响应速度更快。 (3)针对基于傅里叶变换(FFT)的谐波分析方法易受噪声干扰和对暂态谐波处理精度差的缺点,提出了一种基于小波包变换的暂态谐波分析算法。该算法能实现信号频带的均匀划分,通过选择适当的采样频率和小波包分解树,可使所关心的谐波频率落在小波包频带的中心,从而减少频谱泄露,有效提高频谱分析精度。通过对比研究表明,所提算法的暂态谐波测量精度明显优于FFT方法,而且保留了暂态谐波扰动发生的时间信息,仿真测试结果进一步表明了该算法的有效性。 (4)建立一个有效的电能质量监控系统,对扰动的快速、准确检测非常关键。通过引入Teager能量算子(TEO),提出了基于TEO的电能质量扰动实时检测方法。Teager能量算子只需对被测波形相邻的三个采样点进行两次乘法和一次加法运算,使得所提算法简洁、快速,具有优良的时间分辨率,能实时跟踪被测信号波形变化。仿真和实验结果表明,所提算法能够准确、迅速地检测和定位电能质量扰动的发生,具有优良的检测效果,且抗干扰能力强,适于电能质量扰动的实时在线检测。 (5)提出了一种高效的电能质量扰动数据分类挖掘算法。电能质量监测系统最终目的是获取充分有效的电能质量信息。在电能质量在线监测过程中,获取了大量的扰动波形数据,如何从这些“粗燥”的原始波形数据中获取有效的电能质量信息,是电能质量分析的重点,也是难点。通过引入数据挖掘技术,提出了一种高效的电能质量扰动数据分类挖掘算法。该方法首先通过小波变换对电能质量扰动进行多分辨率分解,扰动在各个尺度的能量分布构成特征向量;然后利用决策树算法从这些特征向量构成的训练样本中自动提取相应的分类规则,得到决策树分类模型,并将该模型应用到电能质量扰动测试数据中。仿真测试结果表明,所提方法分类准确率高,响应快速,适于电能质量信息挖掘和提取。针对电能质量扰动问题,研究提出的电能质量扰动在线监测算法,有效地提高了电能质量扰动在线监测的实时性和可靠性;课题研究成果完善和丰富了电能质量监测理论体系,为设计开发电能质量扰动实时在线监测系统提供了重要的理论依据和有效的实现途径。

关键词：电能质量扰动在线监测小波变换能量算子暂态谐波测量数据挖掘

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基于ASW-ESPRIT的电能质量扰动分析

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电力系统保护与控制 2013年第2期41卷 132-137页

作者：程志友王家琦左靖坤教育部电能质量工程研究中心安徽合肥230039 安徽大学电子信息工程学院安徽合肥230039

针对ESPRIT算法无法分析非平稳电能质量扰动的问题,提出了一种基于自适应滑窗-旋转不变子空间算法(Adaptive Sliding Window ESPRIT,ASW-ESPRIT)的时频分析方法。该方法首先根据非平稳电能质量扰动信号特征,采用自适应滑窗对信号数据进... 详细信息

针对ESPRIT算法无法分析非平稳电能质量扰动的问题,提出了一种基于自适应滑窗-旋转不变子空间算法(Adaptive Sliding Window ESPRIT,ASW-ESPRIT)的时频分析方法。该方法首先根据非平稳电能质量扰动信号特征,采用自适应滑窗对信号数据进行分块,然后利用ESPRIT算法对每块中的数据进行处理,检测出频率和幅值信息,接着联合所有窗口的分析结果,从而得到整个信号的时频率分布信息。最后对电能质量干扰的非平稳信号进行了仿真实验,实验结果表明,所提出的方法适合动态电能质量扰动检测,具有实际应用前景。

关键词：自适应滑窗 ESPRIT 电能质量扰动时频分析非平稳信号

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基于dq变换和ANN的电能质量扰动辨识

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电力系统自动化 2001年第14期25卷 24-28页

作者：徐永海肖湘宁杨以涵陈学允哈尔滨工业大学电气系哈尔滨150001 华北电力大学电力系北京102206

提出了一种利用 dq变换提取信号特征 ,并结合神经网络来识别电能质量扰动信号类型的方法。该方法通过对测量的某一相电压由单相延迟构造三相 ,进行 dq变换提取扰动的特征量 ,作为人工神经网络 ( ANN)的输入 ,从而对电能质量扰动信号类... 详细信息

提出了一种利用 dq变换提取信号特征 ,并结合神经网络来识别电能质量扰动信号类型的方法。该方法通过对测量的某一相电压由单相延迟构造三相 ,进行 dq变换提取扰动的特征量 ,作为人工神经网络 ( ANN)的输入 ,从而对电能质量扰动信号类型进行识别。所提出的方法可用于电能质量扰动的实时监测与统计分析。仿真分析验证了该方法的有效性。

关键词： dq变换人工神经网络辨识电能质量扰动电力系统

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电能质量扰动信号降维及分类研究

电能质量扰动信号降维及分类研究

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作者：潘冬寅南京林业大学

学位级别：硕士

随着科学技术的不断进步，各种复杂的、精密的、对电能质量敏感的现代用电设备的不断普及，人们对电能质量的要求及标准越来越高，同时各种拥有非线性、冲击性及不平衡用电特性的电力电子装置的使用，使电网的干扰性负荷日益增多，导致... 详细信息

随着科学技术的不断进步，各种复杂的、精密的、对电能质量敏感的现代用电设备的不断普及，人们对电能质量的要求及标准越来越高，同时各种拥有非线性、冲击性及不平衡用电特性的电力电子装置的使用，使电网的干扰性负荷日益增多，导致电能质量的下降。影响工业企业的正常工作，造成巨大经济损失。对电能质量扰动信号进行正确地检测、评估和分类十分必要。很多学者提出用机器学习的方法来识别电能质量扰动信号类型。与其它机器学习问题不同之处在于电能质量扰动信号检测不仅需要很好的识别准确率还需要很高的实时性。本文从数据挖掘和机器学习里的维数约简和样本压缩的角度对电能质量扰动信号检测问题的分类识别进行了研究。本文所做的主要工作如下： 1．获得大量不同类型的电能质量扰动信号现场数据比较困难，对电能质量扰动信号的识别检测研究需要借助于仿真数据。本文利用PSCAD\EMTDC和Matlab软件对6种电能质量扰动信号类型数据进行仿真。对于仿真得到的电能质量扰动信号波形数据需要对其进行变换，提取波形数据里的重要信息。本文利用多分辨率小波变换波形数据进行预处理。 2.提出了一种新的针对多类浮动顺序搜索算法的评价函数经过小波变换的电能质量扰动信号数据维数可以达到数千维，需要从中选择部分相关特征，去除其中的冗余特征。本文所要研究的电能质量扰动信号检测是一个多类识别问题，本文提出一种新的用于浮动顺序搜索算法的多类评价函数，该评价函数要求每两类之间Chernoff距离的均值最大，方差最小。当Chernoff距离中的参数β=0.3时，基于本文提出的多类评价函数的浮动顺序搜索算法保留的候选特征子集要优于基于原多类评价函数的浮动顺序搜索算法保留的候选特征子集。而保留的候选特征主要集中在电能质量扰动信号的基频附近。 3．提出了迭代聚类K近邻算法（RKM-KNN、Recursive K-means K-Nearest Neighbors） K近邻算法在识别新样本的类别时需要存储所有的先验样本，通过计算训练集中与新样本距离最近的k个样本的类别来决定新样本的类别。直接用k近邻作为分类算法无法满足电能质量扰动信号检测的实时性要求。本文提出利用迭代K-means聚类算法的方式选择原训练集的一个子集来表示原训练集。子集由用K-means每次聚类生成的簇的簇中心组成。RKM-KNN算法是一个下线学习过程，因此不会影响电能质量信号扰动检测的实时性。置信度0.95的t的检验实验结果表明RKM-KNN算法保留部分电能质量扰动信号数据的识别准确率与原电能质量扰动信号数据的识别准确率无显著性差异。而保留的电能质量扰动信号数据部分只占原扰动信号数据的6.28%。这样在判断新扰动信号类别时，计算量只有原来的6.28%。

关键词：电能质量扰动小波变换浮动顺序搜索 Chernoff距离评价函数 RKM-KNN

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电能质量扰动的分析方法研究

电能质量扰动的分析方法研究

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作者：黄奂广西大学

学位级别：硕士

随着大量敏感性电力电子器件的广泛推广应用，电力系统电能质量日渐下降，电网中电流及电压波形畸变程度日益严重。另一方面随着工业自动化水平的提高，用户对电能质量要求越来越高，两者之间的矛盾日渐显露，电能质量的分析及管理问题... 详细信息

随着大量敏感性电力电子器件的广泛推广应用，电力系统电能质量日渐下降，电网中电流及电压波形畸变程度日益严重。另一方面随着工业自动化水平的提高，用户对电能质量要求越来越高，两者之间的矛盾日渐显露，电能质量的分析及管理问题因此成为供用电双方共同关注的热点。鉴于电网信号畸变严重的现状，电能质量扰动信号的准确的检测与判别，成为对电能质量进行监控与改善的首要前提及依据。基于上述问题，本学位论文做了以下工作：　　 1)对电能质量问题的概念、产生原因、分类等进行了介绍，详细地对常见的电能质量扰动现象进行了描述。　　 2)详细介绍了独立分量分析的理论和算法。以此为基础，本文提出利用独立分量分析(ICA)的方法来对瞬时电能质量扰动进行判别与定位。本文所用的为固定点迭代的FastlCA算法：以负熵作为衡量信号的独立性的目标函数，通过优化此目标函数，可将相互统计独立的源信号从它们的线性混合信号中分离出来。用此算法对有瞬时电能质量扰动信号的电网电压信号进行计算，可得到一些与扰动相对应的信号。对于不同类型的扰动，这些信号具有不同的波形特征。根据这个特点，可以对扰动进行判别。然后针对ICA处理后得到的扰动信号的一阶导数信号设计了一个局部滑动窗口，并将该滑窗分成左右两个窗口，最后以左右窗口均值差的似然比作为判决准则来判决突变点，可以对扰动确定其位置。仿真实验结果表明，该方法对瞬时电压跌落、瞬时电压上升、瞬时脉冲、瞬时电压中断、谐波等多种瞬时电压畸变信号有较好的定位与判别效果。　　 3)详细介绍了经验模态分解的理论和算法。以此为基础，本文提出一种基于模态经验分解(EMD)的方法来对电能质量扰动进行定位。EMD方法在分解过程中异常数据会在其第一个固有模态分量中引起局部高频突变信号。此高频突变信号具有出现异常数据时的局部高频信号的相邻两极值点的幅值相对于无扰动时明显增大，在与扰动信号突变点出现时刻相对应局部的高频突变信号极值点间距很小，幅值有明显跳变的波形特点。利用此特点，对含有电能质量扰动的电网电压进行EMD分解后得到的第一个固有模态分量求取一阶导数，然后对其一阶导数进行阈值处理，来确定扰动发生及终止的时刻。仿真实验结果表明，此方法对多种电能质量扰动信号信号有较好的定位效果。

关键词：电力系统电能质量扰动独立分量分析模态经验分解仿真实验

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电能质量扰动对配电网损耗影响机理研究

电能质量扰动对配电网损耗影响机理研究

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作者：张静华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

随着冲击性、非线性负荷的广泛应用以及低压配电网中大量单相用户的涌现,三相不平衡、谐波、电压偏差等电能质量问题日益突出。电能质量问题使配电网产生更多的附加损耗,而配电网损耗是综合反映电力网规划设计、生产运行和经营管理水平... 详细信息

随着冲击性、非线性负荷的广泛应用以及低压配电网中大量单相用户的涌现,三相不平衡、谐波、电压偏差等电能质量问题日益突出。电能质量问题使配电网产生更多的附加损耗,而配电网损耗是综合反映电力网规划设计、生产运行和经营管理水平的主要经济技术指标。针对整个电网而言,电能损耗主要分布在10kV和0.4kV的低压配电网中,大概占到整体配电网总损耗的80%。因此研究低压配电网中关键设备在复合电能质量扰动下的附加损耗具有重要的意义。论文首先论述了最常见的三种电能质量扰动(三相不平衡、谐波和电压偏差)的定义、基本属性、表征指标,并在此基础上研究了各单一电能质量扰动对低压配电网关键设备损耗的影响机理。理论推导了低压配电网中关键设备在单一电能质量扰动作用下产生的附加损耗,并在MATLAB/SIMULINK仿真平台中验证了附加损耗推导的正确性以及各单一电能质量表征指标与附加损耗的关系。其次,以单一电能质量扰动下附加损耗的计算公式为基础,通过引入谐波三相不平衡的概念来推导谐波及三相不平衡扰动共同作用下低压配电网中关键设备的附加损耗,并通过仿真平台进行了验证。此外,分析对比了两种电能质量扰动同时存在时与单独存在时附加损耗的仿真数据,得到复合电能质量扰动下的附加损耗不满足叠加定理的结论。由于附加损耗不满足叠加定理,且低压配电网附加损耗的增加是由电能质量扰动相互耦合作用产生的,想要得到附加损耗与单独一种电能质量表征指标的直接关联性是很困难的。因此,本文提出了一种复合电能质量扰动的解耦思路,为定量分析各单一电能质量表征指标与关键设备附加损耗的关联性奠定了理论基础。最后,在电能质量扰动的解耦分析过程中,为了防止电能质量扰动信号被噪声淹没,需要对信号进行去噪处理。因此本文详细地阐述了小波变换的基本原理,以此为基础,介绍了小波去噪的特点、原理及步骤。以典型含噪的谐波扰动信号为例子,对比分析了小波软、硬阈值对该信号去噪处理后的效果。

关键词：电能质量扰动低压配电网关键设备附加损耗解耦 MATLAB/SIMUKINK 小波去噪

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