基于小波Adaline改进的充电桩谐波分析及扰动定位方法

作     者：王晨 彭家强 王淑侠 邬蓉蓉 王世刚 吴其琦 WANG Chen;PENG Jiaqiang;WANG Shuxia;WU Rongrong;WANG Shigang;WU Qiqi

作者机构：广西科技大学自动化学院广西柳州545006 西北工业大学机电学院陕西西安710072 广西电网有限责任公司电力科学研究院广西南宁530023 

出 版 物：《传感器与微系统》 (Transducer and Microsystem Technologies)

年 卷 期：2024年第43卷第6期

页      面：129-132页

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2019YFB1703800) 广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFAA050-029) 广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFAA294085) 

主　　题：谐波检测 Mallat算法 Adaline网络 充电桩 

摘      要：针对Adaline网络在复杂信号谐波检测中基波频率难以获取的问题,提出一种小波重构与改进型Adaline网络结合的谐波分析方法,并将该方法应用于充电桩谐波分析中。首先,用Mallat算法对原信号分解,再将细节信号重构实现扰动定位,将近似信号重构得到去噪原信号与基波信号,通过基波获取频率。其次,对Adaline网络相位提取算法进行优化,使其兼容全部相位范围,将去噪原信号通过优化后的Adaline网络检测谐波幅值及其对应的相位,综合误差为0.766%,比传统的Adaline模型精度提升了28.642%;最后,将该方法应用于充电桩模型,实现谐波检测,并精准定位扰动发生时段,进一步论证了该方法的适用性。