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disturbance_ST.rar_扰动信号与电能扰动_电能质量_MATLAB分析

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简介：
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。

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  • disturbance_ST.rar_扰动信号与电能扰动_电能质量_MATLAB分析
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    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。
     
  • 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DeepCNN的电能质量扰动分类
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 电能质量复合扰动程序(zip)_包含暂升暂降及谐波电压的扰动分析
    优质
    本软件为电力系统研究工具，专用于模拟与分析含有暂态过/欠电压和谐波干扰的复杂电能质量问题，助力提升电网稳定性。 产生电压暂降、暂升、波动、振荡和谐波等多种电能质量的单一及复合扰动问题。
     
  • 基于支持向量机的动态电能质量扰动分类技术
    优质
    本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)的算法，专门用于识别和分类电力系统中的动态电能质量问题，以提高电网运行的安全性和可靠性。 本段落探讨了将支持向量机（SVM）应用于动态电能质量分类问题的方法。在Matlab环境中编程建立了六种常见的动态电能质量问题数学模型：谐波、电压暂升、电压跌落、瞬时中断、电压波动和瞬变，通过傅里叶变换与小波变换技术对样本数据进行特征提取，并生成训练及测试所需的样本集。 文章详细阐述了如何利用LIBSVM工具解决电能质量扰动分类问题的过程，并深入分析影响分类准确性的相关参数。实验结果显示：当使用C-SVC和RBF核函数时，通过适当调整参数能够获得最佳的分类效果，最高分类精确度可达96.67%。
     
  • 【电能信号质量检测】利用MATLAB HHT进行暂态电能质量多扰动信号分析（包括间谐波）【附带Matlab源码 9749期】.mp4
    优质
    本视频详细介绍了使用MATLAB与HHT方法对电力系统中的暂态电能质量进行多扰动信号分析，涵盖间谐波检测等内容，并提供相关代码资源。 海神之光上传的视频是通过完整的代码运行生成的，所有提供的完整代码均可正常运行并通过实际测试验证有效，非常适合编程新手使用。 1. 视频中展示的是主函数main.m文件的内容以及其它m文件中的调用函数（无需单独运行这些辅助文件），同时展示了程序执行后的效果。 2. 使用Matlab 2019b版本进行代码的运行。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示信息自行尝试修改，或者直接寻求博主的帮助。 3. 运行操作步骤如下： - 将所有相关文件放置于Matlab当前工作目录中； - 双击打开main.m主程序文件； - 点击执行按钮开始程序的运行，并等待直至结果生成完毕。 4. 如果需要更多关于仿真方面的帮助，可以考虑以下服务： 4.1 提供博客或资源相关的完整代码 4.2 帮助复现期刊文章或其他参考文献中的实验内容 4.3 定制Matlab程序以满足特定需求 4.4 科研项目合作
     
  • 基于CNN的电能质量扰动分类与GRU方法比较_lengthfop
    优质
    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。
     
  • 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。