文献类型：期刊文章

作　　者：黄南天[1] 张卫辉[1] 蔡国伟[1] 徐殿国[2] 李岩[3]

机构地区：[1]东北电力大学电气工程学院,吉林省吉林市132012 [2]哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院,黑龙江省哈尔滨市150001 [3]国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司,辽宁省抚顺市113000

出　　处：《电网技术》

基　　金：国家自然科学基金项目(51307020);吉林省科技发展计划项目(20150520114JH);吉林市科技发展计划资助项目(201464052)~~

年　　份：2015

卷　　号：39

期　　号：5

起止页码：1412-1418

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20152300925152)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：噪声干扰是影响电能质量暂态扰动识别准确率的最重要因素。经过S变换后获得的扰动信号的模时–频矩阵具有灰度图像特点。因此,可通过二维数学形态学方法,滤除噪声干扰,获得更高的识别准确率。首先,针对扰动信号时–频分布特点,设计具有不同时–频分辨率的多分辨率快速S变换方法以降低运算量、提高特征表现能力;之后,在阈值滤波基础上,根据信号时–频分布特点,选择线段型、零角度结构元进行灰度级形态学开运算,进一步滤除高频频域噪声;最后,从原始信号、信号傅里叶谱、多分辨率快速S变换模矩阵中提取5种特征建立决策树分类器,识别含噪声信号与6种复合扰动信号在内的12种电能质量信号。通过仿真对比实验发现,新方法具有更好的抗噪能力,更加适用于低信噪比环境下的电能质量信号识别。

关 键 词：电能质量 暂态扰动 数学形态学 开运算 S变换

分 类 号：TM76]