【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

matlab科研社

已于 2024-11-21 22:58:16 修改

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分类专栏：信号处理文章标签： matlab 开发语言

于 2024-03-27 12:07:18 首次发布

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本文介绍了小波变换DWT在电能质量检测中的应用，包括信号预处理、小波分解、特征提取和分类识别。强调了DWT的时频定位性、抗噪性和高效性，以及在电力系统中的实际应用，如谐波、电压波动和频率偏差检测。

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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：

**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。
**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。
**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。
**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);