国家自然科学基金(50777011)
- 作品数：3 被引量：33H指数：3
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- 非广延小波熵在电力系统暂态信号特征提取中的应用被引量：20
- 2010年
- 借鉴Shannon小波熵在电力系统故障检测中的应用,将非广延Tsallis熵与小波分析相结合,构造Tsallis小波熵算法并提出一种基于Tsallis小波熵电力系统暂态信号特征提取的方法。从广延特性对Shannon小波熵展开讨论,指出其对复杂暂态信号进行特征提取时存在局限性;通过对Tsallis小波熵和Shannon小波熵区别与联系的分析,指出Tsallis小波熵更适合对具有非广延特性的小波系数(或各尺度重构信号)进行二次数据挖掘;利用数理统计法揭示Tsallis小波时间熵和能量熵在暂态信号特征提取及其复杂度分析方面的应用机制,并论证其理论可行性;仿真及实验结果证明:较Shannon小波熵,Tsallis小波熵应用更为灵活,特别是其小波能量熵在对电力系统信号复杂度正确表征的同时,能准确提取暂态信号特征。
- 陈继开李浩昱吴建强杨世彦寇宝泉
- 关键词：电力系统特征提取
- 非广延小波熵及蚁群优化结合的电网暂态电压扰动识别方法被引量：4
- 2010年
- 提出一种基于Tsallis小波熵(wavelet entropy,WE)与蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)的暂态电压扰动识别方法。利用Tsallis小波能量熵(wavelet energyentropy,WEE)提取电压扰动信号特征信息,通过聚类算法从特征信息中归纳判据并组成电压扰动分类规则。通过对电压扰动判据的分析,阐明分类规则中判据存在冗余问题,指出优化分类规则的必要性。构建蚁群优化算法以对冗余判据进行删除,获得优化分类规则。利用Matlab/Simulink建立电压扰动仿真模型以进行验证,结果证明:该方法简化了暂态电压扰动识别步骤,在降低运算复杂度的同时,提高了分类精度。
- 陈继开李浩昱杨世彦
- 关键词：蚁群优化聚类
- Tsallis小波包奇异熵与功率谱分析在电力谐波检测的应用被引量：11
- 2010年
- 针对Shannon小波能量熵在电力谐波检测过程中的局限性,提出一种基于Tsallis小波包奇异熵与功率谱(PSD)分析结合的电力谐波检测新方法。从Shannon熵和Mallat算法理论入手,论证Shannon小波能量熵在电力谐波复杂度表征及频率辨析中存在的不足。在分析Tsallis熵与Shannon熵的区别与联系的基础上,将Tsallis非广延熵理论和小波包算法结合,构造具有非广延性的Tsallis小波包奇异熵。根据Tsallis小波包奇异熵对电力谐波复杂度的表征结果,对谐波信号进行分段PSD分析。理论分析及仿真结果证明:该方法在正确表征电力谐波复杂度的同时,能对电力谐波的具体频率和功率进行具体量化。
- 陈继开李浩昱杨世彦寇宝泉
- 关键词：功率谱密度
