基于改进扰动功率和能量法的暂态扰动定位

功率和能量法是一种定位电能质量扰动问题的常用方法，但它在定位向系统注入能量的扰动类型时，会发生原理性错误。文中对此进行了改进，提出一种基于改进功率和能量法的暂态扰动定位方法。改进法结合了扰动初始能量的极值和扰动初始电压的极值，使其可以同时处理向系统注入能量的扰动和系统释放能量的扰动。改进方法不需要在定位前对暂态扰动进行分类，就可以对2类暂态扰动进行准确的定位。对比仿真分析表明，改进方法达到了准确定位2类暂态扰动的目的。     

基于时域特征分析的电能质量扰动分类

在分析电能质量扰动信号的时域特征的基础上,提取了4个用于分类电能质量扰动的特征量,并且提出了一种电能质量扰动分类方法。所提取的扰动分类特征量具有较为明确的物理意义,因此,有利于对各种电能质量扰动进行估值;某一特征量或某几个特征量能唯一确定一种扰动,使扰动判断不再具有或然性;任一扰动的特征量不因其他扰动的存在而改变其值,因此,可以准确辨别出混合扰动。MATLAB仿真和分析表明,该方法能有效地分类更多的单一和混合电能质量扰动,并且计算耗时更少。     

坝体振动信号的小波熵特征

利用小波变换具有时频局部化特性和熵对系统状态表征的特点,将小波变换和熵结合起来,对泄流条件下的坝体振动信号进行了分析.结果表明,小波变换能够把振动信号中的有用信号分离出来;小波熵能够定量表征振动能量在时频上的分布特征.同时,有用信号的统计特征与原始信号相接近,因此文中提出的方法为坝体振动特征分析提供了一种新的思路.     

经验模态分解-熵在复合电能质量扰动信号分析中的应用

针对复合电能质量扰动问题,笔者提出了一种经验模态分解-熵(EMD-熵)的分析新方法,该方法可为复合电能质量扰动信号分类中的特征选择提供依据。文中先将复合扰动信号进行经验模态分解得到固有模态函数(IMF)后,取前三阶IMF分别计算熵参数(多尺度熵、模糊熵、Kolmogorov熵及第二阶Rényi熵),并分析各复合扰动信号的分布情况。通过仿真分析得出结论:各复合扰动信号的EMD-多尺度熵分布混叠大,分辨难度大,不适合运用于复合电能质量的区分;EMD-Kolmogorov熵IMF1、IMF3能区分开部分的扰动类别,但IMF2中暂升+谐波信号的分布几乎与其他所有类别混叠;EMD-模糊熵和EMD-Rényi熵能明显地区分开大部分的扰动类别,区分能力强。     

基于数学形态学消噪的电能质量扰动检测方法

提出了一种利用数学形态滤波对波形进行预处理，然后用小波检测电力系统扰动的方法。该算法着力解决电力系统扰动中滤除随机噪声和脉冲噪声的困难，利用数学形态学设计的前置滤波单元在有效抑制各种噪声的同时，较好地保持了扰动的基本形状；小波变换算子则有效地检测出扰动并进行精确定位。MATLAB仿真表明所提算法可以准确检测电能扰动时的波形畸变点。同时，形态学-小波综合算法的计算量较单一的低通滤波器和多尺度小波变换的计算量小，有利于工程实现。     

检测电压瞬时脉冲扰动的小波-神经网络新方法

对动态电能质量暂态扰动中的电压瞬时脉冲扰动进行了分析，提出了一种基于小波-神经网络的电压瞬时脉冲扰动识别的新方法。首先讨论了电压瞬时脉冲扰动产生的原因，用PSCAD/EMTDC软件包实现电压瞬时脉冲扰动的暂态仿真。然后，选用db4小波并将扰动波形进行4尺度的小波分解，以分解后各层的能量作为3层概率神经网络(PNN)的输入特征矢量，从而正确地把雷击和开关动作造成的扰动区分开。仿真结果表明，与传统的基于电压幅值/有效值的扰动识别方法相比，该方法不但能正确区分各种扰动，且能对不同原因造成的扰动进行正确分类。     

离散小波变换用于电能质量扰动数据实时压缩

电力系统中与电能质量扰动相关的监测数据规模在短时间内迅猛增加，其庞大的数据容量给存储带来了很大的麻烦，亟须在存储前对其做压缩处理。文中提出了电能质量扰动数据的实时离散小波变换(DWT)法，该方法能够实时地对电能质量扰动数据信号进行多分辨分析(MRA)，在各尺度上筛选与扰动相关的小波变换系数并进行保留，从而实现实时压缩的目的。该方法还可以利用保留下来的小波变换系数进行几乎无信息损失的信号重构来复原原始电能质量扰动数据信号。工程实际应用证明了该实时压缩方法的可行性。     

基于提升小波和混合熵编码的数据压缩方法

大型发电机组远程状态监测系统中实时数据的存储与网络传输对数据压缩和重构技术提出了较高的要求。文中给出一种提升小波变换与混合熵编码技术相结合的数据压缩方法。首先利用基于提升格式的双正交滤波器组对实时数据进行小波分解，然后对小波系数进行阈值量化，最后通过混合熵编码技术对保留的系数进行编码，以进一步提高压缩效率。对实际发电机组实时数据进行了压缩试验，结果表明，有损压缩技术和无损压缩技术的结合可以获得较高的压缩比，能够较好地满足大型发电机组实时数据的存储和传输需求，是一种有效和实用的实时数据压缩方法。     

基于暂态零模电流近似熵的小电流接地故障定位新方法

提出一种通过计算暂态零模电流近似熵确定小电流接地故障区段的新方法。该方法以故障点两侧暂态零模电流波形差异较大为基础,分别求取沿线各检测点暂态零模电流的近似熵。健全区段两端暂态零模电流近似熵基本相同,其近似熵之比接近1;故障区段两端暂态零模电流近似熵差异大,其近似熵之比（数值小的与数值大的之比）最小,利用此特征可以确定故障区段。该方法数据传输量小,各检测点不需要精确时间同步。最后通过仿真和现场试验验证了该方法的正确性。     

基于过程状态特征化的电容器动态规划与控制

研究了电容器规划与动态控制问题,首先建立了给定时段内配电网有功能量损耗的评估模型,并在考虑负荷变化的情况下,依靠过程状态特征化的概念构造了一个以系统能量损耗最小为目标的无功优化策略,适当的线性化处理和逐步修正思想大大简化了电容器规划与动态控制问题的数学模型,降低了求解难度,运用静态计算方法解决了动态优化问题,有效降低了动态无功优化所需的计算量。应用所提出的策略对IEEE-69节点配电系统进行了仿真计算,验证了所述方法的合理性和有效性。     

基于概率神经网络的电压暂态扰动分类

概率神经网络主要应用于模式识别、分类等问题，有很多优良的性质，但结构上固有的2个缺点限制了其应用。文中通过把测试样本由线性不可分转化为线性可分，在不改变概率神经网络结构的条件下，对其2个缺点进行了改进，扩大了方法的应用范围。经电压暂态扰动分类的仿真验证了改进后的方法可取得更高的正确率。     

桃山水库基于熵权的属性识别模型研究

本研究是将熵值法与属性识别模型相结合,建立了桃山水库基于熵权的属性识别模型,应用模型对桃山水库的富营养化进行评价;并对模型评价结果进行验证,模型预测精度良好。     

小波奇异熵在线路暂态保护和全线相继速动保护中的应用

利用小波信息熵的特点,将小波熵之一的小波奇异熵用于输电线路单端暂态量保护和全线相继速动保护中,提出了基于小波奇异熵的新型输电线路单端暂态量保护和全线相继速动保护方案。PSCAD/EMTDC仿真结果证明,文中提出的利用小波奇异熵构成的单端暂态量保护判据,不受故障位置、故障类型、过渡电阻及故障时刻的影响,具有良好的适应性和灵敏性。基于小波奇异熵的相继速动判据,克服了小波模极大值判据受被分析信号幅值的影响,具有更高的灵敏度,证明了小波信息熵技术在电力系统继电保护领域具有良好的应用前景。     

基于开关电容变换器的水文遥测站供电系统设计

直流变换器(DC-DC)是新能源供电系统中必不可少的变换器。本文把开关电容电路融合到传统非隔离型直流变换电路中,形成高压比、高效率、高集成度的直流变换电路,可以更好地应用到水文遥测供电系统以及其他直流变换系统中。最后对新形成的拓扑进行理论推导分析和实验仿真分析,验证拓扑的正确性。     

采用小波包熵度量入渗水量和试验尺度对土壤水运移非均匀特性的影响

土壤优先流是降雨和灌溉水在土壤中常见的运动形式,但如何准确描述土壤优先流的非均匀特征一直都是土壤水文学界的研究难点和热点。采用小波包熵(Shannon信息熵和log能量熵)对不同入渗水量和不同试验尺度条件下观测到的优先流运动进行了度量和分析,并将研究结果与采用基质熵和分形特征参数等度量的分析结果进行了比较。研究结果表明:①小波包熵可成功度量优先流的非均匀特征;②土壤优先流的非均匀特征随入渗水量的增大先增大后减少;③在研究尺度范围内,随着试验尺度的增大,土壤优先流运动的非均匀程度增加。