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基于TT变换的新型电能质量扰动检测方法

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简介：
本研究提出了一种基于TT变换的创新算法，专门用于高效识别和分析电力系统中的各类瞬态及稳态电能质量问题，旨在提升电网运行稳定性与可靠性。 基于TT变换的电能质量扰动检测新方法及MATLAB代码可以提供较为精确的预测结果，请放心使用。

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  • 基于TT变换的新型电能质量扰动检测方法
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    本研究提出了一种基于TT变换的创新算法，专门用于高效识别和分析电力系统中的各类瞬态及稳态电能质量问题，旨在提升电网运行稳定性与可靠性。 基于TT变换的电能质量扰动检测新方法及MATLAB代码可以提供较为精确的预测结果，请放心使用。
     
  • 基于DeepCNN的电能质量扰动分类
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    本研究提出了一种基于深度卷积神经网络（DeepCNN）的方法，专门用于电能质量扰动事件的自动分类。该方法通过高效地学习信号特征，显著提高了识别精度和鲁棒性。 16种电能质量扰动主要包括电压暂升、电压暂降、短时间中断、频率偏差、谐波污染、电压波动、闪变效应、负载不平衡以及系统过载等现象，这些都会对电力系统的稳定性和设备的正常运行造成影响。 除此之外还有暂时停电（瞬时断电）、电压骤降（跌落）、长时间停电事件及电压偏移等问题。这些问题不仅会影响电网的安全与经济性，还会给用户带来经济损失和安全隐患。 针对上述问题的研究对于提升供电质量、确保工业生产和居民生活的电力供应稳定性具有重要意义。
     
  • 电能质量扰动的CNN分类方法研究
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    本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）技术对电力系统中的电能质量扰动进行高效、准确分类的方法，旨在提升电网运行的安全性和稳定性。 使用CNN对电能质量扰动进行分类可以直接应用。由于数据量较大无法上传，但核心代码保持不变，仅供参考。
     
  • 基于CNN的电能质量扰动分类与GRU方法比较_lengthfop
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    本文探讨了卷积神经网络(CNN)在电能质量扰动分类中的应用，并将其与门控循环单元(GRU)方法进行了对比分析，旨在提高电力系统故障检测效率和准确性。 使用CNN对电能质量扰动进行分类可以直接应用，数据已包含在内，仅供参考。
     
  • 基于S变换的电能质量扰动检测：采用Stockwell默认st.m代码及50Hz基础频率进行分析 - Ma...
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    本研究运用S变换和预设为50Hz基础频率的Stockwell变换，开发了一种有效的电能质量扰动检测方法。通过该技术能够精确地识别并量化电网中的各类干扰信号，提高电力系统的稳定性和可靠性。 对三个标准电能质量问题进行s变换后，绘制出了轮廓图：下垂、膨胀和中断。
     
  • 基于S变换的电能质量分析.zip
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    本研究聚焦于利用S变换技术进行电能质量分析，通过该方法探讨了谐波、间谐波及瞬态扰动等关键问题，为提升电力系统稳定性与可靠性提供了新的视角和策略。 电能质量扰动分析的主要方法包括傅里叶变换、小波变换以及S变换。使用基本的S变换来分析电能质量扰动的具体程序可以应用于暂态暂降和稳态谐波两种情况，稍作修改后也可用于其他干扰状态的分析。
     
  • disturbance_ST.rar_扰动信号与电能扰动_电能质量_MATLAB分析
    优质
    本资源提供关于电力系统中扰动信号及电能扰动对电能质量影响的研究资料，包含MATLAB仿真案例。适合科研人员学习参考。 本段落探讨了几种典型的电能质量扰动信号源及其对应的ST变换分析方法。
     
  • model_for_power_quality_disturbances(): 提供多种电能质量扰动的MATLAB模型-...
    优质
    本资源提供了一系列用于模拟和分析电力系统中常见电能质量问题的MATLAB模型。通过这些模型，用户可以深入研究电压暂降、谐波污染等现象，并开发有效的应对策略。 此脚本采用Z. Moravej, AA Abdoos及M. Pazoki在2009年提出的方法对电能质量扰动进行数学建模。该方法利用小波变换和支持向量机来检测和分类电能质量扰动，对于未来研究者来说，在电能质量扰动的研究、建模与分类方面具有重要参考价值。只需运行相应功能即可查看不同的模型效果。
     
  • 电能质量波形分析.rar_MATLAB 电能质量处理_电能质量波形研究_电能质量扰动_MATLAB电能质量
    优质
    本资源为MATLAB环境下电能质量分析的研究资料，涵盖波形识别、数据处理及扰动检测等内容，适用于电力系统相关领域的科研与学习。 该压缩文件包含了五种常见电能质量扰动的MATLAB仿真程序。
     
  • 基于Hough变换的圆检测方法
    优质
    本研究提出了一种改进的霍夫变换算法用于自动检测图像中的圆形对象，提高了复杂背景下的识别精度和速度。 Hough变换检测圆的MATLAB实现方法包括了使用的代码和相应的检测图片。