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J-GLOBAL ID：201602231672307420   整理番号：16A0317734

最適多重分解能高速S-変換を採用した電力品質解析【Powered by NICT】

Power quality analysis adopting optimal multi-resolution fast S-transform

著者 (5件)： Huang Nantian (School of Electrical Engineering,Northeast Dianli Univ., Jilin) ,  Yuan Chong (School of Electrical Engineering,Northeast Dianli Univ., Jilin) ,  Zhang Weihui (Dongguan Power Supply Bureau,Guangdong Power Grid Corp., Dongguan) ,  Cai Guowei (School of Electrical Engineering,Northeast Dianli Univ., Jilin) ,  Xu Dianguo (School of Electrical Engineering & AUtomation,Harbin Inst. of Technol., Harbin)
資料名： Yiqi Yibiao Xuebao  (Yiqi Yibiao Xuebao)
巻： 36  号： 10  ページ： 2174-2183  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2448A  ISSN： 0254-3087  CODEN： YYXUDY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 電力品質擾乱信号解析における型認識とパラメータ推定の要求を満たすために,本論文では,最適な多解像度高速S-変換(OMFST)法を提案した。最初に,擾乱パラメータ推定誤差および時間-振幅曲線における擾乱の開始と終了位置と異なる時間-周波数解像度下の周波数-振幅曲線における尖度間の関係を解析した。種々の周波数範囲における最適窓幅調整因子は,偏差最大化法にしたがって決定されると,三次スプライン補間法は,適合のために使用した;。異なる擾乱信号の認識とパラメータ推定のための必要な最適窓幅を自動的に調整した。第二に,OMFST処理は外乱信号の基本周波数と外乱信号は中間周波数と高周波数範囲に従って実施した。最後に,ファジィ決定木に基づく擾乱分類器は元の信号から5個の特徴を抽出し,オリジナル信号のFourier変換スペクトルとOMFSTの時間-周波数モジュラ行列に基づいて構築した。新しい方法は,13種類の電力品質信号の認識および擾乱パラメータを推定できる。シミュレーションと実際の試験データ解析では,新しい方法は化合物電力品質擾乱信号のパラメータ推定の要求を満たすことができることを示した。パラメータ推定誤差のある一般化したS変換などのそれらよりも低い。一方,提案した新しい方法は,良好な分類精度を維持した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 内挿法 ,  パラメータ推定 ,  HF【周波数】 ,  *分解能 ,  *電力品質 ,  擾乱 ,  信号解析 ,  基本振動数 ,  *高速度 ,  中間周波数 ,  周波数
準シソーラス用語： S変換【信号】 ,  推定誤差 ,  電力品質擾乱 ,  *多重解像度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多重分解能 ,  採用 ,  電力品質 ,  解析