[发明专利]基于EEMD和二点法的单相电压暂降检测方法、系统及应用在审
申请号: | 201910476720.8 | 申请日: | 2019-06-03 |
公开(公告)号: | CN110320401A | 公开(公告)日: | 2019-10-11 |
发明(设计)人: | 程新功;严兵;陈芳;宗西举;殷文月;赵义上;张静亮;隋鑫 | 申请(专利权)人: | 济南大学;济南亚豪信息科技有限公司 |
主分类号: | G01R19/165 | 分类号: | G01R19/165;G01R31/08 |
代理公司: | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人: | 李琳 |
地址: | 250022 山东*** | 国省代码: | 山东;37 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 单相电压 滤除 电网电压基波 经验模态分解 在线快速检测 电网电压 电压暂降 相位跳变 谐波分量 谐波干扰 谐波畸变 原始信号 在线计算 快速性 数据段 检测 采样 应用 分解 保留 | ||
1.一种基于EEMD和二点法的单相电压暂降检测方法,其特征是:包括以下步骤:
利用采样值构造一段适用于在线计算的数据段,利用总体平均经验模态分解方法进行电网电压基波的提取,滤除谐波干扰,再通过二点法计算当前电网电压的暂降深度及相位跳变角,最终实现电压暂降在线快速检测。
2.如权利要求1所述的一种基于EEMD和二点法的单相电压暂降检测方法,其特征是:进行在线检测分析,构造一段适合长度的数据,具体步骤包括:
定义一个空向量,其维数是周期采样点数的2倍;
当前时刻的采样值为yk,将前面N-1个时刻的采样数据赋值给空向量的前N-1个元素,将后面N个时刻的采样数据赋值给空向量的后N个元素,使当前时刻采样值yk始终处于空向量的中间位置,形成新的向量,每一个采样时刻就会更新空向量,利用更新后的空向量作为被分解的原始信号。
3.如权利要求1所述的一种基于EEMD和二点法的单相电压暂降检测方法,其特征是:利用总体平均经验模态分解方法进行电网电压基波的提取的具体过程包括:
1)在原始信号的基础上添加一组高斯白噪声信号,获得一个频谱在时间尺度上分布均匀的总体信号;
2)利用EMD方法对总体信号进行筛分,得到各个尺度下的IMF分量;
3)再次重复步骤1)、2),每次在步骤1)要选取不同的高斯白噪声加入,每一次重复就会得到一组IMF分量;
4)通过利用高斯白噪声均值为零的这一特性,消除加入高斯白噪声作为时域分布参考结构带来的影响;
5)将原始信号由集合平均后的各IMF分量表示。
4.如权利要求1所述的一种基于EEMD和二点法的单相电压暂降检测方法,其特征是:添加高斯白噪声重复分解的次数服从统计规律。
5.如权利要求1所述的一种基于EEMD和二点法的单相电压暂降检测方法,其特征是:当噪声选取的幅度不变时,循环次数越多,最终与原始信号之间的误差越小。
6.如权利要求1所述的一种基于EEMD和二点法的单相电压暂降检测方法,其特征是:利用EMD方法对总体信号进行筛分的具体过程包括:
1)确定出原始信号的所有局部极大值点和局部极小值点,用三次样条曲线将所有局部极大值点连接起来构成原始波形的上包络线,同样再用三次样条曲线将所有局部极小值点连接起来构成原始波形的下包络线;
2)求出上下包络的平均值;
3)求取原始信号与上下包络线的平均值之差,若该差值是一个IMF,即为原始信号的第一个IMF分量,若不满足IMF条件,则上述过程应重复多次以最终获得IMF分量;
4)检验原始信号与平均值的差值是否满足IMF分量的过零点条件和均值条件,其中均值条件采用阈值判断,若不满足,将实信号替换为原始信号,不断重复直到差值满足IMF分量的条件,则将差值看成是第一个IMF分量;
5)从原始信号中减去第一个IMF分量,得到残余分量;
6)将残余分量作为原始数据,重复以上指定的所有步骤,得到第二个IMF分量,重复n次,得到n个IMF分量;当最终的残余分量为一个常数或为一个单调函数时停止迭代。
7.如权利要求1所述的一种基于EEMD和二点法的单相电压暂降检测方法,其特征是:通过二点法计算当前电网电压的暂降深度及相位跳变角的具体过程包括:
将相邻两个采样时刻的电网电压信号进行三角变换,写成矩阵的形式,通过对方程组的求解,得到电压暂降的特征量,即暂降深度及相位跳变角。
8.一种基于EEMD和二点法的单相电压暂降检测系统,其特征是:包括:
数据段构造模块,被配置为利用采样值构造一段适用于在线计算的数据段;
提取模块,被配置为利用总体平均经验模态分解方法进行电网电压基波的提取,滤除谐波干扰;
计算模块,被配置为通过二点法计算当前电网电压的暂降深度及相位跳变角,最终实现电压暂降在线快速检测。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于济南大学;济南亚豪信息科技有限公司,未经济南大学;济南亚豪信息科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910476720.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。