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郑可,欧习洋,袁露,丁忠安,雷万钧.基于二进制采样快速S变换算法的 电能计量方法研究[J].电测与仪表,2016,53(2):.
zhengke,ouxiyang,yuanlu,dingzhongan,leiwanjun.The research on electric energy measurement algorithm with fast S transform based on binary sampling[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2016,53(2):.
基于二进制采样快速S变换算法的 电能计量方法研究
The research on electric energy measurement algorithm with fast S transform based on binary sampling
DOI:
中文关键词:  电能计量  二进制采样  快速S变换  谐波分解
英文关键词:electric energy measurement  binary sampling  S transform  harmonic decomposition
基金项目:
              
作者中文名作者英文名单位
郑可zhengke重庆市电力公司电力科学研究院
欧习洋ouxiyang重庆市电力公司电力科学研究院
袁露yuanlu西安交通大学 电气工程学院 电力设备电气绝缘国家重点实验室
丁忠安dingzhongan西安交通大学 电气工程学院 电力设备电气绝缘国家重点实验室
雷万钧leiwanjun西安交通大学 电气工程学院 电力设备电气绝缘国家重点实验室
摘要点击次数: 2433
中文摘要:
      大量非线性以及冲击性、波动性负荷的应用使电网环境变得复杂,将会产生非稳态信号。传统的电能计量方式及计量算法对非稳态信号电能计量不够精确。本文首先采用了一种把基波分量、畸变分量分开计量的方式,再借鉴快速S变换的思想提出了一种基于二进制采样快速S变换的电能计量算法。理论分析可知:电网信号畸变的情况下,基波、畸变分量分开计量的方式比传统的全电能以及基波计量方式更加合理;二进制采样快速S变换核函数形式固定,而不像提升小波算法那样很难选择合适的小波基函数。并且在相近的精度下,快速S变换比S变换节省很多的时间。最后通过仿真对比验证,无论是稳态信号还是非稳态信号,基于二进制采样快速S变换算法的电能计量结果的精确度都大大优于小波变换,并且比S变换运算效率更高。
英文摘要:
      A large number of nonlinear, impacting and fluctuating loads are used in power system and make it complex. And unsteady signal will be produced. The traditional measurement method and algorithm of electric power are not accurate for the unsteady signal. This paper firstly adopts a measurement method that calculates the energy of fundamental wave and the distorted part separately. And then proposes an algorithm with fast S transform based on binary sampling. The theoretical analysis shows that the measurement method that calculating the energy of fundamental wave and the distorted part separately is more reasonable. The form of kernel function of fast S transform is fixed not like the lifting wavelet transform whose basis function is hard to choose. And fast S transform will save more time than S transform with similar precision. Finally according to the simulation, it can be concluded that the accuracy of electric energy measurement algorithm with fast S transform based on binary sampling is better than lifting wavelet transform algorithm for both steady signal and unsteady signal. And its efficiency is higher than S transform.
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