【摘 要】
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现代电力系统的负荷构成变化以及电力市场化进程的深入,使电能质量问题日益突出。电压暂降与中断等暂态电能质量现象,因其发生的频繁性、随机性以及对敏感设备的严重危害性而备受关注,已经成为电能质量分析的研究重点。因此为采取合理措施提高电能质量,对暂态电能质量现象进行检测与抑制也就成了首要解决的问题。暂态电能质量现象主要以扰动电压的幅值和持续时间作为特征指标。快速准确地对暂态扰动信号滤波消噪、定位扰动时间和
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现代电力系统的负荷构成变化以及电力市场化进程的深入,使电能质量问题日益突出。电压暂降与中断等暂态电能质量现象,因其发生的频繁性、随机性以及对敏感设备的严重危害性而备受关注,已经成为电能质量分析的研究重点。因此为采取合理措施提高电能质量,对暂态电能质量现象进行检测与抑制也就成了首要解决的问题。暂态电能质量现象主要以扰动电压的幅值和持续时间作为特征指标。快速准确地对暂态扰动信号滤波消噪、定位扰动时间和对扰动类型进行分类在电能质量暂态分析中至关重要。本文介绍了小波与小波包变换、人工智能技术和基于
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