S变换与欧氏距离在电能质量扰动识别中的应用.docx
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S变换与欧氏距离在电能质量扰动识别中的应用.docx
S变换与欧氏距离在电能质量扰动识别中的应用电能质量问题已经成为了各个领域中越来越重要的问题,因为电网中的扰动会对设备产生很多的影响,而且还会影响到电气设备的寿命。因此,为了解决电能质量问题,识别电网中的扰动就变得尤为重要。S变换和欧氏距离是两种在电能质量扰动识别中非常有用的工具。首先,S变换可以将非常复杂的时域信号转化为复平面中的点。这样做的目的是为了使得我们更加容易的对信号进行分析和处理。在电能质量扰动识别中,S变换可以将电压信号和电流信号转化为相应的复数信号,然后通过分析这些信号来确定电网中的扰动来源
基于S变换和决策树算法的电能质量扰动识别.docx
基于S变换和决策树算法的电能质量扰动识别电能质量扰动是目前电网中一个十分重要的问题,其会对电力系统的安全性和稳定性产生严重影响。因此,电力系统的电能质量监测和控制显得尤为重要。本文通过结合S变换和决策树算法,提出了一种电能质量扰动识别方法。一、S变换S变换是广义傅里叶变换的一种,可以将离散时间序列信号从时域变换到复频域,其被广泛应用于电能质量监测中。S变换的基本思想是将时域信号转换为变换平面上正半区域上的双极坐标系,进而进行复数域的处理,最终得到复频域表达式或倒变换到时域信号,具有在时域和频域上均能捕捉不
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基于S变换和希尔伯特-黄变换的电能质量复合扰动分类识别摘要:本文基于S变换和希尔伯特-黄变换,探讨了电能质量复合扰动分类识别的方法。通过对电网中出现的复合扰动进行S变换和希尔伯特-黄变换和特征提取,构建了基于支持向量机的分类模型。实验结果表明,本文提出的方法在电能质量复合扰动分类识别中具有较高的准确率和实用性。关键词:电能质量;复合扰动;S变换;希尔伯特-黄变换;支持向量机1.引言电能质量问题是电力系统中的一大难题,其中复合扰动是一种常见的问题。复合扰动指的是一个或多个信号在同一时间内同时存在,因此难以用
基于S变换和径向基神经网络的暂态电能质量扰动识别.docx
基于S变换和径向基神经网络的暂态电能质量扰动识别近年来,电力质量已成为人们关注的重要问题之一。电力供应过程中的突发扰动会引发电力质量问题,如电压波动、频率波动、谐波等。这些扰动可能导致设备损坏、生产事故或威胁人身安全。因此,及时准确地识别电能质量扰动成了保障电力安全和电气设备安全运行的必要条件。本文基于S变换和径向基神经网络的方法对暂态电能质量扰动进行识别。该方法结合了S变换的时频特性,能够提取电能质量扰动的频谱特征,同时利用径向基神经网络进行分类识别,提高识别准确率和鲁棒性。首先介绍S变换的原理。S变换
基于不完全S变换与梯度提升树的电能质量复合扰动识别.docx
基于不完全S变换与梯度提升树的电能质量复合扰动识别电能质量(PowerQuality)是指电力系统中电压、电流和频率等参数的波动、畸变以及对应的扰动对电力设备和用户设备造成的不利影响。电能质量的问题会导致设备损坏、工作中断、能源浪费等不利后果,因此电能质量的监测和识别是电力系统运行和管理中的重要任务。本文提出了一种基于不完全S变换与梯度提升树的电能质量复合扰动识别方法。该方法主要包括数据预处理、不完全S变换、特征提取与选择以及梯度提升树分类器构建等步骤。在数据预处理阶段,采集电能质量数据,并对其进行滤波、