基于短时傅里叶变换的电能质量扰动识别与采用奇异值分解的扰动时间定位

提出了用短时傅里叶变换作为时频信号分析工具研究电能质量扰动识别问题,同时提出了用奇异值分解技术研究扰动时间定位问题。从扰动电压信号短时傅里叶变换后得到的二维频谱幅值矩阵中提取出4个特征序列,生成频谱峰值曲线、基频幅值曲线、高频幅值曲线和幅值标准差曲线,这些曲线用6个特征量来表征。当6个特征量中的某几个满足一定的取值组合时能够唯一确定一种扰动,文中通过建立决策树,实现多种单一与复合扰动的识别。利用采样信号构造Hankel矩阵,对此矩阵进行奇异值分解,通过分量信号的构造并从中提取模极大值点,进行扰动时间定位。仿真结果表明,本文提出的方法能够实现8种单一与8种复合扰动的类型识别,准确检测出电压暂降、暂升、中断的幅值,并可对电压暂降、振荡、脉冲等扰动进行精确的扰动时间定位。