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《基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)分類.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第43卷第13期電力系統(tǒng)保護(hù)與控制vol_43NO．132015年7月1日PowerSystemProtectionandControlJu1．1，2015基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)分類江輝，鄭岳懷，王志忠，陳笠，彭建春(深圳大學(xué)光電工程學(xué)院，廣東深圳518061)摘要：為改進(jìn)暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)分類方法的準(zhǔn)確性，先將暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)一維數(shù)據(jù)信號(hào)通過(guò)歸一化處理轉(zhuǎn)換為二維灰度圖像，再應(yīng)用伽馬校正、邊緣檢測(cè)及峰谷檢測(cè)等數(shù)字圖像處理方法增強(qiáng)擾動(dòng)特征，得到新的灰度圖像和二值圖像。提取二值圖像的形態(tài)學(xué)特征值組成特征向量。通過(guò)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)分類。對(duì)所
2、提方法進(jìn)行了仿真計(jì)算和比較分析。結(jié)果表明，所提出的暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)分類新方法改進(jìn)了擾動(dòng)分類的準(zhǔn)確性，是一種有效可行的方法。關(guān)鍵詞：電能質(zhì)量；數(shù)字圖像處理；概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；暫態(tài)：擾動(dòng)分類AnimageprocessingbasedmethodfortransientpowerqualityclassificationJIANGHui，ZHENGYuehuai，WANGZhizhong，CHENLi，PENGJianchun(CollegeofOptoelectronicEngineering，ShenzhenUniversity,Shenzhcn518061，Chin
3、a)Abstract：Anewmethodisproposedtoimprovetheaccuracyofmethodforclassifyingtransientpowerqualitydisturbance．First，thegrayscaleimagesarecreatedbynormalizingthedataofdisturbancevoltagewaveforms．Thenimageenhancementtechniques，suchasgammacorrectionandedgedetectionaswellaspeakdetectionmethod
4、s，areemployedtoproducenewgrayscaleimagesandbinaryimagesSOastomakecharacteristicsofthedisturbancestriking．Themorphologicfeaturevaluesareextractedfromthebinaryimages．Atlast，theprobabilityneuralnetwork(PNN)istrainedbythemorphologicfeaturevaluesandthenusedtoclassifytransientpowerqualitydi
5、sturbance．Theproposednewmethodforclassifyingtransientpowerquali夠disturbanceissimulatedbasedonnumericalexamples．Simulationresultsshowthattheaccuracyofthenewmethodisbetterthantheexistingmethods，itiseffectiveandpractica1．ThisworkissupposedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(No．5117
6、7102andNo．51477104)．Keywords：powerquality；imageprocessing；PNN；transientstate；disturbanceclassification中圖分類號(hào)：TM71文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1674．3415(2015)13．0072．07小波變換[3-6]具有從不穩(wěn)定信號(hào)提取信息的能0引言力。一維小波方法通過(guò)對(duì)不同擾動(dòng)信號(hào)做多尺度變電能質(zhì)量問(wèn)題可能引起電網(wǎng)中某些電力設(shè)備換來(lái)提取特征量，文獻(xiàn)【5]通過(guò)選用db4小波對(duì)擾動(dòng)損壞，敏感負(fù)荷不能正常工作，對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)進(jìn)信號(hào)進(jìn)行12層分解，提取各層小波變換系數(shù)構(gòu)造
7、行分類識(shí)別具有重要意義。的小波變換能量分布差作為特征向量來(lái)進(jìn)行擾動(dòng)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)特征量自動(dòng)提取的主要方分類。但此方法計(jì)算量大，不同的母小波可能導(dǎo)致法有【1J：傅里葉變換、加窗傅里葉變換、小波變結(jié)果互相矛盾，并且，一維小波變換不能顯示波形換[3-61和s變換[7-13]等。傅里葉變換存在頻譜泄露和變化特征，不能對(duì)以時(shí)域特征變換為主的擾動(dòng)信號(hào)柵欄效應(yīng)等缺陷，不能對(duì)具有暫態(tài)、突變等特性的進(jìn)行有效檢測(cè)。電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析。s變換[7,12-13]是連續(xù)小波變換的相位校正，可以完全實(shí)現(xiàn)從時(shí)域到二維頻域的轉(zhuǎn)變，時(shí)頻特性較基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51177102
8、，5147
