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基于变换的方法
在电能质量分析领域中广泛应用的基于变换的方法主要有傅里叶变换、神经网络、二次变换、小波变换和Prony分析等5种方法。
1)傅里叶变换
傅里叶变换是电能质量分析领域中的基本方法,傅里叶变换的优点是算法快速简单。但其缺点也很多:
①虽然能够将信号的时域特征和频域特征联系起来观察,但不能将二者有机地结合起来。
②只能适应于确定性的平稳信号(如谐波),对时变非平稳信号难以充分描述。
③短时傅里叶变换(STFT)的离散形式没有正交展开,难以实现高效算法;只适合于分析特征尺度大致相同的过程,不适合分析多尺度过程和突变过程。
④快速傅里叶变换(FFT)变换的时间信息利用不充分,任何信号冲突都会导致整个频带的频谱散布;在不满足前提条件时,会产生“旁瓣”和“频谱泄露”现象。
傅里叶变换是经典的频谱分析和信号处理方法。其对含有短时高频分量与长时间低频分量的电能质量信号分析具有一定的局限性。目前经改进的快速傅里叶变换(FFT)和短时傅里叶变换(STFT)已经成为电能质量分析的基础。
2)神经网络法
神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模平行计算的基础,它既是高度非线性动力学系统,又是自适应组织系统,可用来描述认知、决策及控制的智能行为。
神经网络法的优点是:可处理多输入-多输出系统,具有自学习、自适应等特点;不必建立精确数学模型,只考虑输入输出关系即可。
缺点是:存在局部极小问题,会出现局部收敛,影响系统的控制精度;理想的训练样本提取困难,影响网络的训练速度和训练质量;网络结构不易优化。
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