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基于改进广义S变换的电能质量扰动检测算法
基于改进广义S变换的电能质量扰动检测算法
摘要：
随着电力系统的快速发展，电能质量的问题引起了越来越多的关注。电能质量扰动是导致电力系统性能下降和设备损坏的主要原因之一。因此，准确检测和定位电能质量扰动对于维护电力系统的稳定运行至关重要。本论文提出了一种基于改进广义S变换的电能质量扰动检测算法，该算法将广义S变换与模糊C均值聚类相结合，以提高扰动信号的检测精度。
关键词：电能质量扰动，广义S变换，模糊C均值聚类
1.引言
电能质量（PQ）是指电力系统中电压、电流和频率的波动或畸变。随着电力设备的大规模应用和电子设备的普及，电能质量扰动对电力系统的稳定运行和设备的正常使用造成了巨大的问题。因此，准确检测和定位电能质量扰动已经成为电力系统运维中的一项重要任务。
2.相关工作
目前，针对电能质量扰动的检测方法主要有基于时频分析、小波变换和S变换的方法。其中，S变换是一种常用的信号分析工具，可以有效地提取信号的频谱特征。然而，由于S变换对于扰动信号中的噪声敏感，存在一定的局限性。
3.改进广义S变换
为了克服S变换的局限性，本文提出了改进的广义S变换方法。首先，使用小波变换对原始信号进行预处理，以去除高频噪声。然后，将预处理后的信号输入到广义S变换中进行频谱分析。由于广义S变换在频域具有较强的时频聚焦能力，因此可以更准确地提取扰动信号的频谱特征。
4.模糊C均值聚类
为了进一步优化扰动信号的检测结果，本文引入模糊C均值聚类算法。该算法可以自动将数据分成不同的簇，并对每个簇进行模糊度量。通过将广义S变换提取的特征输入到模糊C均值聚类中，可以有效地区分正常电能质量和扰动信号。
5.算法实现与实验结果
本文提出的电能质量扰动检测算法基于Matlab编程实现，并使用实际的电能质量数据进行测试。实验结果显示，与传统的S变换方法相比，改进的广义S变换算法在扰动信号的检测精度上有显著提高。同时，模糊C均值聚类算法进一步提高了检测结果的准确性和稳定性。
6.总结与展望
本文提出了一种基于改进广义S变换的电能质量扰动检测算法，并引入模糊C均值聚类来优化检测结果。实验结果证明了该算法的有效性和准确性。未来的工作可以继续优化算法的计算效率，并将算法应用于实际的电力系统中，以实现实时的电能质量扰动检测和定位。
参考文献：
[1]KhapardeSA,KhapardeAK.电能质量:将太阳能及微网纳入智能电网[M].浙江:浙江大学出版社,2015.
[2]CaoJ,ChangP,CheungW,etal.Anovelalgorithmforpowerqualitydisturbancesdetectionbasedondistributionreferences[C]//201516thInternationalConferenceonHarmonicsandQualityofPower(ICHQP).IEEE,2015:53-58.
[3]WengL,ZhangYY,ShiSJ,etal.Real-timedetectionapproachforpowerqualitydisturbancesusingVMDandHilberttransform[J].IeeeAccess,2019,7:41099-41107.