基于数学形态学消噪的电能质量扰动检测方法

基于数学形态学消噪的电能质量扰动检测方法

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第26卷第7期

2 2年4月1

日

Vol.26No.7

pr.1 2 2

基于数学形态学消噪的电能质量扰动检测方法

岳

蔚 刘

沛

<华中科技大学电气与电子工程学院 湖北省武汉市4 74)

摘要 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 M 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

关键词 电能质量 扰动辨识 小波分析 数学形态学 形态滤波器中图分类号 5M9

引言

随着人们生活水平的不断提高 对电能质量也

种称为数学形态学<mathematicalmorphology 简

称MM)的信号处理工具为解决上述问题带来了希望 形态变换能将一个复杂的信号分解为具有物理意义的各个部分 将其与背景剥离 同时保持信号主要的形状特征 利用数学形态学构成低通滤波器 即使原始信号伴随较强的噪声 甚至发生了严重的畸变 其基本形状仍可以被识别~重构及增强 本文将用MM对扰动后的波形进行预处理 即进行信号光滑~去噪和强化有用的信号 并结合各种实用小波研究高精度的能满足实时要求的算法

提出了越来越高的要求 由于大容量电力设备和用电整流或换流设备的投入以及其他非线性负荷的影响 波形畸变现象变得严重起来 对电力系统设备的破坏程度也越来越不能忽视 电力系统电能扰动的主要表现形式有 电压凹陷~电压降落<VoltageSag)~瞬时扰动等 如何准确检测与定位电力系统波形畸变的发生时刻日益成为电能质量中的一个迫切问题 长期以来 国外学者在此方面做了大量研究 文献[1]提出了一种基于临近点波形比较的方法 但它不能检测周期性的平顶及相控负荷波形的扰动 文献[2]介绍了另一种通过神经网络来识别扰动的方法 它的局限性表现在一种特定的神经网络只能检测出一种波形畸变现象 因此它的实用性并不强 小波变换理论的蓬勃发展为分析电能质量提供了一种强有力的工具 文献[ ]等将其用于检测波形畸变 卓有成效 然而这些研究多是在无噪声情况下进行的 实际电力系统中常常会产生噪声 由于小波对各类噪声<包括低频噪声和白噪声)和微弱信号的识别同样敏感 使得在一些应用中 不得不设计计算量相当大的小波滤波器 如用小波分析电能质量 检测暂态电流时 设计了基于连续小波的滤波器 但其计算量过大 不适于实时计算[4] 如果对噪声不加处理而直接施加小波变换 则很难给出正确判断 所以 如何有效地去噪是将小波运用于实际的关键 一

收稿日期 2 1 6 8 修回日期 2 1 11 7 国家自然科学基金资助项目<59677 1 5 177 11)

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数学形态滤波的基本原理

数学形态学<MM)[5]是1964年由法国G.

Matheron和J.Serra在积分几何研究成果的基础上创立的 1982年后研制的基于MM的图像处理系统被誉为MM发展的一个里程碑 MM的主要优点是计算简单和并行快速 一般只包含布尔运算~加减法运算而不需要做乘法 易于硬件实现 它目前已被应用于信号和图像处理~数字滤波<被滤除的信号包括未知的脉冲噪声)~形状的简化和分类等[6] 形态滤波器是基于信号的几何特征 利用预先定义的结构元<相当于滤波窗)对信号进行匹配 以达到提取信号~保持细节和抑制噪声的目的 将这种技术应用于分析电力系统暂态波形并对其进行预处理的研究工作 国外刚刚开始[7 8] 而国内还鲜见报道

形态变换一般分为二值形态变换和多值形态变换 多值形态变换也称灰度变换 由于在电力系统信号分析中一般只涉及一维信号 这里只限于介绍一维离散情况下的多值形态变换 包括腐蚀~膨胀~形

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