【电能质量检测】基于小波变换DWT实现电能质量检测附Matlab代码

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内容介绍

电能质量是衡量电能供应可靠性和稳定性的重要指标。电能质量问题会对电气设备造成损害，影响生产效率和安全性。因此，及时准确地检测电能质量问题至关重要。

小波变换 DWT

小波变换是一种时频分析技术，它可以将信号分解成不同频率和时间尺度的子带。小波变换具有良好的时频定位特性，可以有效地提取信号中的特征信息。

基于 DWT 的电能质量检测

基于 DWT 的电能质量检测方法主要包括以下步骤：

1. **信号预处理：**对采集的电能质量信号进行预处理，包括去噪、滤波和归一化等。

2. **小波分解：**利用小波变换对预处理后的信号进行多级分解，得到不同频率和时间尺度的子带信号。

3. **特征提取：**从子带信号中提取电能质量特征参数，如谐波含量、电压波动、频率偏差等。

4. **分类和识别：**根据提取的特征参数，利用机器学习或统计方法对电能质量问题进行分类和识别。

DWT 在电能质量检测中的优势

• **时频定位性好：**DWT 具有良好的时频定位特性，可以有效地提取信号中的瞬态和非平稳成分。

• **抗噪性强：**DWT 对噪声具有较强的鲁棒性，可以有效地去除信号中的噪声干扰。

• **计算效率高：**DWT 的计算效率较高，适合于实时电能质量监测。

应用实例

基于 DWT 的电能质量检测方法已广泛应用于电力系统中，例如：

• **谐波检测：**DWT 可以有效地提取信号中的谐波成分，识别谐波的类型和含量。

• **电压波动检测：**DWT 可以准确地检测电压波动幅度和持续时间，评估电压质量。

• **频率偏差检测：**DWT 可以快速地检测频率偏差，判断系统频率稳定性。

结论

基于小波变换 DWT 的电能质量检测方法是一种有效且可靠的方法。它具有时频定位性好、抗噪性强、计算效率高的优点。该方法已广泛应用于电力系统中，为电能质量监测和故障诊断提供了有力的工具。

部分代码

%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据 res = xlsread( ’数据集.xlsx’ ); %% 划分训练集和测试集 temp = randperm(357); P_train = res(temp(1: 240), 1: 12) ’; T_train = res(temp(1: 240), 13)’ ; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(241: end), 1: 12) ’; T_test = res(temp(241: end), 13)’ ; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); P_test = mapminmax( ’apply’ , P_test, ps_input);

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 段虎.基于小波包变换的谐波检测系统的研究[D].长沙理工大学,2012.DOI:10.7666/d.Y2090995.

[2] 段虎.基于小波包变换的谐波检测系统的研究[D].长沙理工大学[2024-03-27].

[3] 凌万水,刘刚.基于ELM与DWT的电能质量检测技术研究[J].电气传动, 2021, 51(17):5.DOI:10.19457/j.1001-2095.dqcd21337.

[4] 沈海滨,郑寿森,祁新梅.基于 FFT 与小波变换结合的嵌入式电能质量检测系统[J].中山大学学报(自然科学版), 2014, 53(4):40-44.

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