基于NNAC的电能质量暂态扰动检测算法优化与实时应用

本篇论文研究关注于解决电能质量检测中的关键问题，尤其是在处理暂态扰动和非平稳信号时面临的挑战。现有的电能质量检测方法中，小波变换因其时频局部化特性而被广泛采用，尤其适用于突变信号和非稳态信号的分析。然而，小波变换也存在一些局限性，如： 1. 小波基选择的重要性：小波变换的结果高度依赖于选择的小波基，不同的基会产生不同的检测和识别结果。因此，选择合适的小波基是电压扰动识别中的一个难题。 2. 噪声敏感性：小波变换对噪声和微弱信号非常敏感，这可能导致在实际应用中受到噪声干扰，影响检测的准确性。 3. 计算效率：当前的小波分析方法往往缺乏高效的快速算法，使得计算量大，难以实现实时性，这对实时电能质量监测构成挑战。 为了克服这些问题，作者提出了基于神经网络自适应控制（NNAC）的电能质量暂态扰动检测算法。该算法的核心在于设计了一种自适应控制结构，采用Hebb学习规则来更新权值，从而更好地适应电能质量信号的复杂性。这种方法不仅能够有效地识别和区分电压暂降、电压瞬升、电压中断和暂态振荡等不同类型的暂态扰动，而且计算过程相对简单，速度较快，数据量较少，提高了检测的实时性能。 论文通过仿真测试验证了新算法的有效性，结果显示，与传统的小波变换方法相比，NNAC算法在检测暂态扰动信号类型、确定扰动发生时间和持续时间方面表现优异，同时具备更好的抗干扰能力和实时性。因此，该研究为电能质量监测领域的实时性和准确性提升提供了新的思路和技术手段，对于电力系统运行管理和维护具有重要意义。