TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT CÔNG NGHỆ CẦN THƠ KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG BÁO CÁO HỌC PHẦN CƠ SỞ QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG NHẬN BIẾT CÁC TÍN HIỆU NHIỄU TRONG CHẤT LƯỢNG ĐIỆN BẰNG CÁCH SỬ DỤNG BIỂU ĐỒ KURTOGRAM DỰA TRÊN GÓI WAVELET VÀ THUẬT TOÁN CÂY CÁN BỘ HƯỚNG DẪN SINH VIÊN THỰC HIỆN ThS Trần Hữu Tính Ks Huỳnh Văn Phú Hồ Chí Tính Lê Hoàng Sơn Phạm Văn Rót Nguyễn Lê Thuật Nguyễn Hồng Thái Huỳnh Hoàng Vững 1800844 1800443 1800439 1800335 1800182 1800679 Cần Thơ 2022 MỤC LỤC NHÓM 1 i MỤC LỤC MỤC LỤC i DANH.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT - CÔNG NGHỆ CẦN THƠ KHOA ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG BÁO CÁO HỌC PHẦN CƠ SỞ QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG NHẬN BIẾT CÁC TÍN HIỆU NHIỄU TRONG CHẤT LƯỢNG ĐIỆN BẰNG CÁCH SỬ DỤNG BIỂU ĐỒ KURTOGRAM DỰA TRÊN GÓI WAVELET VÀ THUẬT TOÁN CÂY CÁN BỘ HƯỚNG DẪN SINH VIÊN THỰC HIỆN ThS Trần Hữu Tính Ks Huỳnh Văn Phú Hồ Chí Tính Lê Hồng Sơn Phạm Văn Rót Nguyễn Lê Thuật Nguyễn Hồng Thái Huỳnh Hoàng Vững Cần Thơ - 2022 1800844 1800443 1800439 1800335 1800182 1800679 MỤC LỤC MỤC LỤC MỤC LỤC i DANH MỤC HÌNH ẢNH iii DANH MỤC BẢNG BIỂU v CHƯƠNG 11: NHẬN BIẾT TÍN HIỆU NHIỄU TRONG CHẤT LƯỢNG ĐIỆN SỬ DỤNG BIỂU ĐỒ KURTOGRAM DỰA TRÊN GÓI WAVELET VÀ THUẬT TOÁN CÂY PHẦN 1: MỞ ĐẦU .1 1.1 Giới thiệu .1 1.1.1 Cơng việc có liên quan 1.1.2 Cơng việc nghiên cứu thuật tốn 1.1.3 Cấu trúc chương PHẦN 2: NỘI DUNG 1.2 Phương pháp nghiên cứu .5 1.2.1 Đặt vấn đề 1.2.2 Sự hình thành phát sinh tín hiệu nhiễu tự nhiên .5 1.2.3 Gói wavelet hỗ trợ biểu đồ kurtogram quy tắc - thuật toán dựa vào để xác định phân loại tín hiệu nhiễu 1.3 Kết thảo luận 1.3.1 Tín hiệu điện áp khơng nhiễu 1.3.2 Tín hiệu điện áp với nhiễu SAG 10 1.3.3 Tín hiệu điện áp với độ vọt lố tín hiệu nhiễu 12 1.3.4 Tín hiệu điện áp với tín hiệu tương tự nhiễu tạm thời .14 1.3.5 Tín hiệu điện áp với tín hiệu nhiễu sóng hài .16 1.3.6 Tín hiệu điện áp với tín hiệu nhiễu độ dao động 18 NHĨM i MỤC LỤC 1.3.7 Tín hiệu điện áp với tín hiệu nhiễu độ xung .20 1.3.8 Tín hiệu điện áp nhiễu dạng khía 23 1.3.9 Tín hiệu điện áp với tín hiệu nhiễu đột biến 25 1.3.10 Phân loại loại nhiễu chất lượng điện 27 1.3.11 Sự thực thuật toán đề xuất 30 1.3.12 So sánh việc thực thuật toán đề xuất với kỹ thuật báo cáo 31 NHĨM ii DANH MỤC HÌNH ẢNH DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Phổ biểu đồ kurtogram tín hiệu điện áp sóng sin túy Hình 1.2 Sóng sin túy: (a) tín hiệu điện áp, (b) đường tín hiệu có lọc, (c) phổ biên độ đường bình phương Hình 1.3 Phổ biểu đồ kurtogram tín hiệu điện áp có tín hiệu nhiễu 10 Hình 1.4 Tín hiệu điện áp có tín hiệu nhiễu: (a) tín hiệu điện áp, (b) đường tín hiệu có lọc, (c) phổ biên độ đường bình phương 12 Hình 1.5 Tín hiệu điện áp có tín hiệu nhiễu: (a) tín hiệu điện áp, (b) đường tín hiệu có lọc, (c) phổ biên độ đường bình phương 14 Hình 1.6 Phổ biểu đồ kurtogram tín hiệu điện áp có tượng phồng lên nhiễu ngắt .15 Hình 1.7 Tín hiệu điện áp có nhiễu gián đoạn tạm thời: (a) tín hiệu điện áp, (b) đường tín hiệu có lọc, (c) phổ biên độ đường bình phương .16 Hình 1.8 Phổ biểu đồ kurtogram tín hiệu điện áp có nhiễu sóng hài .17 Hình 1.9 Tín hiệu điện áp có nhiễu sóng hài: (a) tín hiệu điện áp, (b) đường tín hiệu có lọc, (c) phổ biên độ đường bình phương 19 Hình 1.10 Phổ biểu đồ kurtogram cho tín hiệu điện áp có nhiễu độ dao động .20 Hình 1.11 Tín hiệu điện áp có nhiễu độ dao động: (a) tín hiệu điện áp, (b) đường tín hiệu có lọc, (c) phổ biên độ đường bình phương 21 Hình 1.12 Phổ biểu đồ kurtogram cho tín hiệu điện áp có nhiễu q độ xung 21 Hình 1.13 Tín hiệu điện áp có nhiễu q độ xung: (a) tín hiệu điện áp, (b) đường tín hiệu có lọc, (c) phổ biên độ đường bình phương 22 Hình 1.14 Phổ biểu đồ kurtogram tín hiệu điện áp có nhiễu dạng khía 24 Hình 1.15 Tín hiệu điện áp có nhiễu dạng khía: (a) tín hiệu điện áp, (b) đường tín hiệu có lọc, (c) phổ biên độ đường bình phương 25 Hình 1.16 Phổ biểu đồ kurtogram cho tín hiệu điện áp có nhiễu đột biến 26 Hình 1.17 Tín hiệu điện áp có nhiễu đột biến: (a) tín hiệu điện áp, (b) đường tín hiệu có lọc, (c) phổ biên độ đường bình phương 27 NHÓM iii DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.18 Cây quy tắc định hỗ trợ cho việc phân loại tín hiệu nhiễu chất lượng điện có tính chất đơn giản 30 NHÓM iv DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Bảng giá trị tín hiệu nhiễu 29 Bảng 1.2 Hiệu suất thuật toán để nhận biết nhiễu loạn 31 NHÓM v PHẦN 1: MỞ ĐẦU CHƯƠNG 11: NHẬN BIẾT TÍN HIỆU NHIỄU TRONG CHẤT LƯỢNG ĐIỆN SỬ DỤNG BIỂU ĐỒ KURTOGRAM DỰA TRÊN GĨI WAVELET VÀ THUẬT TỐN CÂY PHẦN 1: MỞ ĐẦU 1.1 Giới thiệu Chất lượng điện trở thành vấn đề quan tâm hàng đầu đơn vị điện lực khách hàng họ Điều thúc đẩy nhà nghiên cứu nhân viên coi chất lượng điện lĩnh vực nghiên cứu tích cực quan trọng [1–10] Chất lượng điện bị suy giảm tín hiệu nhiễu sụt áp, phồng điện áp, thành phần song hài chồng lên tín hiệu điện áp, vết khía, gai, Những nhiễu gây vấn đề trục trặc ổn định hoạt động thiết bị tiêu dùng Những tín hiệu nhiễu dẫn đến tuổi thọ ngắn hỏng hóc thiết bị điện [11] Việc phát xác định điển hình nhiễu bước quan trọng để xác định nguồn gốc nguyên nhân nhiễu Điều đạt nhiều kỹ thuật phương pháp Các phương pháp xử lý tín hiệu chiếm vị trí hang đầu việc sử dụng chúng việc phát nhiễu phương pháp thông minh học máy ứng dụng tuyệt vời để phân loại nhiễu Một thuật toán hỗ trợ phân loại thích ứng máy vectơ hỗ trợ (SVM) với nhiều lớp quan sát để xác định phân loại tín hiệu nhiễu [12] Phương pháp lọc thích ứng hỗ trợ biến đổi wavelet theo kinh nghiệm triển khai để trích xuất tính nhằm mục đích phát nhiễu Phân loại cách sử dụng SVM đa thủy tinh Trong [13], tác giả giới thiệu tham số hỗ trợ biến đổi gói wavelet (WPT) để xác định nhiễu với khoảng thời gian ngắn Các tín hiệu nhiễu khảo sát sụt áp, phồng điện áp, gián đoạn tạm thời (MI), hài hịa thống qua dao động (OT) mô theo tiêu chuẩn IEEE 1159 - 2009 Một thuật tốn tiến hóa đa mục tiêu để phân tích tín hiệu nhiễu chất lượng điện với trợ giúp dạng chuyển đổi Stockwell chuẩn trực tiếp hai chiều máy học quan sát [14] Việc chiết xuất tính đạt NHÓM 1 PHẦN 1: MỞ ĐẦU cách sử dụng phép biến đổi Stockwell trực tiếp rời rạc nhanh hai chiều (FDOST) tính sử dụng để phân loại thuật toán di truyền (GA) Trong [15], tác giả định hình phương pháp tiếp cận để xử lý dạng sóng có tính chất khơng tĩnh cách sử dụng biến đổi Stockwell nhanh (FST) dựa Cửa sổ Gaussian cho việc tạo đường viền tần số thời gian để trích xuất tính phù hợp để tự động nhận dạng mẫu tín hiệu nhiễu Các tính đưa làm đầu vào cho thuật tốn tối ưu hóa việc kiếm ăn vi khuẩn (BFOA) hỗ trợ định mờ để phân loại với hiệu suất cải thiện 1.1.1 Cơng việc có liên quan Các kỹ thuật dựa toán học phương pháp tiếp cận xử lý tín hiệu thực để ước tính chất lượng điện báo cáo tài liệu xem lại trình bày cách toàn diện phần Trong [16], tác giả mơ tả thuật tốn để đo thơng số phù hợp để thực thiết bị đo gọi máy phân tích ước lượng chất lượng điện Mối quan tâm khắc phục thiếu sót phân tích dòng điện Điều nhạy cảm với điều chỉnh Uc thơng số đầu vào tín hiệu Điều đạt nhờ ứng dụng bổ sung phép biến đổi wavelet rời rạc (DWT) phối hợp với phép biến đổi Fourier (FT) phép biến đổi z chirp (CZT) Trong [17], tác giả đề xuất khử thành phần tín hiệu điện áp có nhiễu chất lượng điện Phương pháp dựa phân tích thành phần độc lập (ICA) Tín hiệu cơng suất phân tích thành thành phần từ khảo sát thông tin cụ thể liên quan đến chất khác tín hiệu nhiê Phương pháp có hiệu việc xác định tín hiệu nhiễu Trong [18], tác giả giới thiệu cách tiếp cận để xác định xác định phân loại nhiễu mạng hệ thống điện Khái niệm dựa kết hợp ống lọc Kalman tuyến tính với DWT để trích xuất thông số biên độ độ dốc từ dạng sóng điện áp dịng điện ghi lại DWT, triển khai với ống lọc Kalman, cải thiện hiệu suất thuật tốn Các dạng sóng ghi lại có biến dạng chuyển qua DWT để xác định nhiễu hiệp phương sai thành phần nhiễu, đưa vào ống lọc Kalman Hệ thống chuyên gia mờ (FES) thực cho mục đích phân loại Một kỹ thuật NHĨM PHẦN 1: MỞ ĐẦU tiên tiến để phân loại tín hiệu nhiễu với trợ giúp mơ hình Markov (HMM) biến đổi wavelet (WT) đề xuất [19] Sự phân bố lượng tín hiệu thu cách sử dụng WT mức mức độ phân hủy, xem xét để đào tạo HMM Các tham số thống kê tính đánh giá sử dụng để khởi tạo ma trận huấn luyện HMM Điều giúp tối đa hóa độ xác phân loại Mười lăm tín hiệu nhiễu thuộc nhiều chất khác đưa để đào tạo đánh giá phương pháp Thuật toán Dempster-Shafer kết hợp để cải thiện độ xác phân loại Ảnh hưởng tiếng ồn khảo sát hiệu suất phương pháp làm giảm tín hiệu ước tính Trong [20], tác giả trình bày phương pháp sử dụng entropy chuẩn wavelet hỗ trợ để trích xuất đặc tính nhiễu cho mục đích phân loại Phân loại nhiễu thực cách sử dụng mạng nơ-ron wavelet (WNN) Điều thực bước trích xuất tính trình phân loại đạt cách sử dụng trình trích xuất tính wavelet hỗ trợ entropy chuẩn trình phân loại dựa perceptron nhiều lớp Bảy loại tín hiệu nghiên cứu Hiệu suất phân loại cho họ wavelet khác sử dụng cho cách tiếp cận đề xuất Độ nhạy WNN kiểm chứng mức độ tiếng ồn khác Tỷ lệ xác phân loại đạt lên đến 92,5% điều kiện ồn Trong [21], tác giả giới thiệu thuật tốn tích hợp dựa DWT biến đổi Fourier nhanh (FFT) để nhận dạng Ban đầu, tính xây dựng sau liệu gửi đến bước khác nhau, chúng xếp thành bốn nhóm sag coi phân loại đơn giản AdaBoost Việc phát nhiễu đạt cách xử lý tín hiệu sử dụng DWT Hệ số gợn sóng rời rạc sử dụng để tính tốn entropy lượng trung bình từ hệ số chi tiết bình phương coi đặc trưng Đầu tiên, tín hiệu nhiễu khác phát bước tiếp theo, chúng phân loại thành bốn nhóm chùng, phồng, gián đoạn hài với trợ giúp tính Phân loại nhóm đạt cách sử dụng tính dựa FFT Các tác giả đề xuất thuật tốn phát cơng vào hệ thống NHÓM PHẦN 1: MỞ ĐẦU điện Điều dựa kỹ thuật máy học đào tạo với trợ giúp thông tin liệu ghi thu thập đơn vị đo lường phasor (PMUs) Phân tích chi tiết khảo sát tài liệu trình bày chương cho thấy phương pháp thực để xác định nhiễu chất lượng điện sử dụng tính đơn giản với kỹ thuật xử lý tín hiệu Tuy nhiên, tín hiệu báo trước sử dụng cho mức độ đơn giản nhiều nhiễu chất lượng điện tự nhiên đồng thời Điều xem xét chương để nghiên cứu thêm cách sử dụng gói wavelet hỗ trợ biểu đồ kurtogram, phát có hiệu việc xác định xác định phân loại tín hiệu nhiễu chất lượng điện trường hợp gần 1.1.2 Công việc nghiên cứu thuật tốn Cơng việc nghiên cứu coi tập trung để thiết kế thuật tốn sử dụng gói wavelet hỗ trợ biểu đồ kurtogram quy tắc định để xác định phân loại chất đơn giản tín hiệu nhiễu chất lượng điện Những đóng góp nghiên cứu sau: + Một thuật tốn dựa gói wavelet hỗ trợ biểu đồ kurtogram quy tắc định đưa để xác định xác định chất đơn giản nhiễu + Hiệu suất thuật toán đánh giá cách kiểm tra thuật toán nhiễu tiêu chuẩn tạo với trợ giúp quan hệ toán học + Nghiên cứu thực với trợ giúp phần mềm MATLAB 1.1.3 Cấu trúc chương Chương tổ chức sau: Phần 1.2 thảo luận phương pháp luận ý nghiên cứu Phần 1.3 trình bày kết thảo luận tính tốn nghiên cứu Phân tích so sánh kỹ thuật đề xuất với nhiệt độ chiếu sáng có trình bày phần Phần 1.4 trình bày kết luận nghiên cứu đề xuất NHÓM PHẦN 2: NỘI DUNG độ tần số công suất 50 Hz Độ lớn thành phần gợn sóng nằm giá trị ngưỡng Mơ hình cường độ gợn sóng điều chỉnh so với đường cong tương ứng đường cong hình sin túy Do đó, phân tích đường tín hiệu lọc để phát hiệu điểm hài hịa sóng hài thứ 3, chồng lên với tín hiệu Từ phổ biên độ đường bình phương thể Hình 1.10 (c) người ta suy thành phần hài phát với đỉnh cường độ sắc nét quan sát đỉnh tương ứng với thành phần tần số Biểu đồ kurtogramosis –0,2 đường tín hiệu lọc 1.3.6 Tín hiệu điện áp với tín hiệu nhiễu q độ dao động Tín hiệu điện áp có nhiễu độ dao động xây dựng cách sử dụng quan hệ toán học cho phần 1.2.2 mô phần mềm MATLAB Biểu đồ kurtogram tín hiệu điện áp có chứa dao động nhiễu thống qua tính tốn Tần số lấy mẩu tín hiệu coi 3,2 kHz Việc phân tích biểu đồ kurtogram cung cấp tính khả dụng q trình chuyển tiếp Băng thơng lọc cho biểu đồ kurtogram tín hiệu điện áp có độ dao động quan sát 800 Hz tần số cắt 1.200 Hz Biểu đồ kurtogram bao gồm tần số trục x lên đến 1.600 Hz phạm vi f từ đến 29,5 trục y, minh họa Hình 1.11 Quan sát từ Hình 1.11 mức khơng mức phân hủy thể biểu đồ kurtogram NHÓM 18 PHẦN 2: NỘI DUNG Hình 1.9 Tín hiệu điện áp có nhiễu sóng hài: (a) tín hiệu điện áp, (b) đường tín hiệu có lọc, (c) phổ biên độ đường bình phương Các thành phần tần số độ cao quan sát thấy biểu đồ trình bày lại biểu đồ kurtogram tín hiệu điện áp với độ dao động mức tắt tự từ 800 Hz đến 1.600 Hz Điều bắt đầu kết thúc độ dao động, độ tần số cao đưa vào tín hiệu Sự khác biệt giá trị biểu đồ kurtogramosis quan sát giá trị tối đa biểu đồ kurtogramosis quan sát 29,5 Khi so sánh biểu đồ kurtogram Hình 1.11 với biểu đồ Hình 1.1, quan sát thấy bắt đầu kết thúc độ dao động, độ tần số cao đưa vào tín hiệu Các tín hiệu thời loại bỏ từ gói wavelet hỗ trợ biểu đồ kurtogram nhanh thể Hình 1.11 Tần số sóng mang tối ưu 1.600 Hz sử dụng lọc mỡ thực đến cấp độ Tín hiệu điện áp có nhiễu q độ dao động hình 1.12 (a) Đường tín hiệu lọc thể Hình 1.12 (b) đường màu đỏ cho biết ngưỡng nhiễu thời Biên độ phổ đường bình phương trình bày chi tiết Hình 1.12 (c) Tần số cắt để lọc tín hiệu quan sát 1.200 Hz với giá trị biểu đồ kurtogramosis 29,4 NHĨM 19 PHẦN 2: NỘI DUNG Hình 1.10 Phổ biểu đồ kurtogram cho tín hiệu điện áp có nhiễu độ dao động Theo quan sát từ đường tín hiệu lọc mơ tả Hình 1.12 (b) phép chiếu cường độ cao giá trị ngưỡng quan sát khoảng thời gian từ 0,08 s đến 0,1 s, cho thấy diện độ dao động Các gợn sóng có cường độ nhỏ ngưỡng đường cong thể sẵn có tần số nguồn 50 Hz Độ lớn thành phần gợn sóng nằm giá trị ngưỡng Do đó, diện độ dao động phát cách hiệu từ lớp đường tín hiệu lọc Điều suy từ phổ biên độ đường bình phương thể Hình 1.12 (c) gợn sóng quan sát bề mặt suốt khoảng thời gian cho thấy diện độ dao động Biểu đồ kurtogramosis đường bình phương tín hiệu lọc quan sát 29,4 1.3.7 Tín hiệu điện áp với tín hiệu nhiễu độ xung Tín hiệu điện áp có nhiễu độ xung xây dựng cách sử dụng quan hệ toán học cho Phần 1.2.2 mô phần mềm MATLAB Biểu đồ kurtogram nhanh tín hiệu điện áp chứa nhiễu thống qua xung tính tốn cách sử dụng lọc ngân hàng phân rã nhanh hỗ trợ biến đổi gói wavelet thể Hình 1.13 Tần số tự lấy mẫu tín hiệu coi 3,2 kHz NHĨM 20 PHẦN 2: NỘI DUNG Hình 1.11 Tín hiệu điện áp có nhiễu q độ dao động: (a) tín hiệu điện áp, (b) đường tín hiệu có lọc, (c) phổ biên độ đường bình phương Hình 1.12 Phổ biểu đồ kurtogram cho tín hiệu điện áp có nhiễu độ xung Phân tích biểu đồ kurtogram cung cấp tính khả dụng q trình chuyển tiếp Băng thơng lọc cho đồ thị nhanh tín hiệu điện áp với độ xung động quan sát 800 Hz tần số cắt 1.200 Hz Biểu đồ kurtogram bao hàm tần số trục x lên đến 1.600 Hz phạm vi f từ đến 186,5 trục y, minh họa Hình 1.13 Từ Hình 1.13 quan sát thấy mức không mức phân hủy thể biểu đồ kurtogram NHÓM 21 PHẦN 2: NỘI DUNG Các thành phần tần số độ cao quan sát thấy biểu đồ trình bày lại biểu đồ kurtogram tín hiệu điện áp với độ xung mức tắt tự từ 800 Hz đến 1.600 Hz Điều bắt đầu kết thúc độ xung động, độ tần số cao đưa vào tín hiệu Sự khác biệt giá trị biểu đồ kurtogramosis quan sát giá trị tối đa biểu đồ kurtogramosis quan sát 186,5 Khi so sánh biểu đồ kurtogram Hình 1.13 với biểu đồ Hình 1.1, quan sát thấy bắt đầu kết thúc độ xung động, độ tần số cao đưa vào tín hiệu Các tín hiệu thời loại bỏ từ gói wavelet hỗ trợ biểu đồ kurtogram thể Hình 1.13 Tần số sóng mang tối ưu 1.600 Hz sử dụng trình lọc thực mức Tín hiệu điện áp có nhiễu q độ xung Hình 1.14 (a) Đường tín hiệu lọc thể Hình 1.14 (b) đường màu đỏ cho biết ngưỡng nhiễu thời Biên độ phổ đường bình phương trình bày chi tiết Hình 1.14 (c) Tần số cắt để lọc tín hiệu quan sát 1.400 Hz với giá trị biểu đồ kurtogramosis 186,5 Hình 1.13 Tín hiệu điện áp có nhiễu độ xung: (a) tín hiệu điện áp, (b) đường tín hiệu có lọc, (c) phổ biên độ đường bình phương NHĨM 22 PHẦN 2: NỘI DUNG Quan sát thấy từ đường tín hiệu lọc mơ tả Hình 1.14 (b) phép chiếu cường độ cao sắc nét giá trị ngưỡng 0,08 s, điều cho thấy diện độ xung động Các gợn sóng có cường độ nhỏ ngưỡng đường cong thể sẵn có tần số nguồn 50 Hz Độ lớn thành phần gợn sóng nằm giá trị ngưỡng Do đó, diện tượng xung động thoáng qua phát cách hiệu từ lớp đường tín hiệu lọc Điều suy từ phổ biên độ đường bình phương thể Hình 1.14 (c) mà gợn sóng quan sát bề mặt suốt khoảng thời gian, cho thấy diện độ xung động Biểu đồ kurtogramosis đường bình phương tín hiệu lọc quan sát 186,5 1.3.8 Tín hiệu điện áp nhiễu dạng khía Tín hiệu điện áp có nhiễu dạng khía hình thành cách sử dụng quan hệ mơ tốn học cho Phần 1.2.2 mô phần mềm MATLAB Một biểu đồ kurtogram nhanh tín hiệu điện áp chứa nhiễu nhiễu tính tốn cách sử dụng lọc ngân hàng phân rã nhanh hỗ trợ phép biến đổi gói wavelet thể Hình 1.15 Tần số lấy mẫu tín hiệu coi 3,2 kHz Việc phân tích biểu đồ kurtogram chóng cung cấp tính khả dụng q trình chuyển tiếp Băng thông lọc cho biểu đồ kurtogram tín hiệu điện áp có khía thống qua quan sát 800 Hz tần số cắt 1.200 Hz Biểu đồ kurtogram bao gồm tần số trục x lên đến 1.600 Hz phạm vi f từ đến 1.1 trục y, minh họa Hình 1.15 Quan sát từ Hình 1.15 mức không mức phân hủy thể biểu đồ kurtogram Các thành phần tần số độ cao quan sát thấy trình bày lại biểu đồ kurtogram tín hiệu điện áp với vết khía tần số 800 Hz đến 1.600Hz Điều điểm bắt đầu điểm kết thúc, độ tần số cao đưa vào tín hiệu Sự khác giá trị biểu đồ kurtogramosis quan sát giá trị biểu đồ kurtogramosis tối đa quan sát 1.1 Khi so sánh NHÓM 23 PHẦN 2: NỘI DUNG biểu đồ kurtogram Hình 1.15 với biểu đồ Hình 1.1, quan sát thấy khởi đầu kết thúc độ khía, độ tần số cao đưa vào tín hiệu Hình 1.14 Phổ biểu đồ kurtogram tín hiệu điện áp có nhiễu dạng khía Các tín hiệu thời loại khỏi gói wavelet hỗ trợ biểu đồ kurtogram thể Hình 1.15 Tần số sóng mang tối ưu 1.600 Hz sử dụng trình lọc thực mức Tín hiệu điện áp có nhiễu dạng rãnh Hình 1.16 (a) Đường tín hiệu lọc thể Hình 1.16 (b) đường màu đỏ cho biết ngưỡng nhiễu thời Biên độ phổ đường bình phương trình bày chi tiết Hình 1.16 (c) Tần số cắt để lọc tín hiệu quan sát 1.200 Hz với giá trị biểu đồ kurtogramosis 11,1 Có thể quan sát thấy từ đường tín hiệu bị lọc mơ tả Hình 1.16 (b) đỉnh có cường độ cao rõ nét ngưỡng quan sát thường xuyên, mẫu, cho biết diện vết khía Các gợn sóng có cường độ nhỏ ngưỡng đường cong thể sẵn có tần số nguồn 50 Hz Do đó, diện vết khía phát cách hiệu từ lớp đường tín hiệu lọc Điều suy từ phổ biên độ đường bình NHĨM 24 PHẦN 2: NỘI DUNG phương thể Hình 1.16 (c) mà gợn sóng quan sát thấy bề mặt suốt phạm vi thời gian, cho thấy diện vết khía thống qua Biểu đồ kurtogramosis đường bình phương tín hiệu lọc quan sát 11,5 Hình 1.15 Tín hiệu điện áp có nhiễu dạng khía: (a) tín hiệu điện áp, (b) đường tín hiệu có lọc, (c) phổ biên độ đường bình phương 1.3.9 Tín hiệu điện áp với tín hiệu nhiễu đột biến Tín hiệu điện áp có nhiễu tăng đột biến hình thành cách sử dụng quan hệ toán học cho Phần 1.2.2 mô phần mềm Matlab Biểu đồ kurtogram nhanh tín hiệu điện áp có nhiễu tăng đột biến tinh toán cách sử dụng ngân hàng Tần số lấy mẫu tín hiệu coi 3,2 kHz Việc phân tích biểu đồ kurtogram cung cấp tính khả dụng q trình chuyển tiếp Băng thông lọc cho biểu đồ kurtogram tín hiệu điện áp có khía thống qua quan sát 800 Hz tần số cắt 1.200 Hz Biểu đồ kurtogram bao gồm tần số trục x lên đến 1.600 Hz phạm vi f từ đến 13,3 trục y, minh họa Hình 1.17 Từ Hình 1.17 quan sát thấy mức không mức phân hủy thể biểu đồ kurtogram NHÓM 25 PHẦN 2: NỘI DUNG Các thành phần tần số độ cao quan sát thấy biểu đồ tái trình bày biểu đồ kurtogram tín hiệu điện áp có đột biến tần số 800 Hz đến 1.600 Hz Điều bắt đầu kết thúc xung đột biến, độ tần số cao đưa vào tín hiệu Sự khác biệt giá trị quan sát biểu đồ kurtogramosis giá trị lớn biểu đồ kurtogramosis quan sát 13,3 Khi so sánh biểu đồ kurtogram Hình 1.17 với biểu đồ Hình 1.1, quan sát thấy xung đột biến, bắt đầu thoáng qua kết thúc, độ tần số cao đưa vào tín hiệu, giá trị quan sát biểu đồ kurtogramosis giá trị lớn biểu đồ kurtogramosis quan sát làn13,3 Hình 1.16 Phổ biểu đồ kurtogram cho tín hiệu điện áp có nhiễu đột biến Khi so sánh biểu đồ kurtogram Hình 1.17 với biểu đồ Hình 1.1, quan sát thấy xung đột biến, bắt đầu thoáng qua kết thúc, độ tần số cao đưa vào tín hiệu Các tín hiệu thống qua lọc khỏi gói wavelet hỗ trợ biểu đồ kurtogram thể Hình 1.17 Tần số sóng mang tối ưu 1.600 Hz sử dụng trình lọc thực mức Tín hiệu điện áp có nhiễu tăng đột biến thể Hình 1.18 (a) Đường tín hiệu lọc thể Hình 1.18 (b) đường màu đỏ cho biết ngưỡng nhiễu thời Biên độ phổ đường bình phương trình bày chi tiết Hình 11.18 NHĨM 26 PHẦN 2: NỘI DUNG (c) Tần số cắt để lọc tín hiệu quan sát 1.200 Hz với giá trị biểu đồ kurtogramosis 13,2 Có thể quan sát thấy từ lớp đường tín hiệu mơ tả Hình 1.18 (b) đỉnh có cường độ cao rõ nét ngưỡng quan sát thấy mẫu đặn, cho thấy diện gai Các gợn sóng có cường độ nhỏ ngưỡng đường cong thể sẵn có tần số nguồn 50 Hz Do đó, diện gai phát cách hiệu từ lớp đường tín hiệu bị lọc Điều suy từ phổ biên độ đường bình phương thể Hình 1.18 (c) mà gợn sóng quan sát thấy bề mặt suốt phạm vi thời gian, cho thấy diện gai thoáng qua Biểu đồ kurtogramosis đường bình phương tín hiệu lọc quan sát 13,2 Hình 1.17 Tín hiệu điện áp có nhiễu đột biến: (a) tín hiệu điện áp, (b) đường tín hiệu có lọc, (c) phổ biên độ đường bình phương 1.3.10.Phân loại loại nhiễu chất lượng điện Phân loại tín hiệu nhiễu chất lượng điện đánh giá cách sử dụng dựa quy tắc định Tập liệu đầu vào cho quy tắc định NHĨM 27 PHẦN 2: NỘI DUNG đóng khung cách sử dụng giá trị đỉnh, độ lệch chuẩn, phương sai biểu đồ kurtogramosis đường tín hiệu lọc Ở đây, biểu đồ kurtogramosis tính cách sử dụng biểu đồ kurtogramosis hàm MATLAB Tập hợp liệu đầy đủ thể Bảng 1.1 Người ta quan sát thấy biểu đồ kurtogramosis lớp đường tín hiệu có màng lọc tìm thấy yếu tố then chốt để hình thành tín hiệu nhiễu phân loại Tuy nhiên, tham số khác giá trị đỉnh, độ lệch chuẩn phương sai có hiệu lực điều kiện điều kiện Cây định thể tính chất phân loại nhiễu chất lượng điện đơn giản thể Hình 1.19 Quá trình phân loại bắt đầu sử dụng giá trị biểu đồ kurtogramosis Tín hiệu nhiễu có K> 50 gián đoạn thời (MI) thời bốc đồng (CNTT) Chúng phân loại thêm cách sử dụng giá trị biểu đồ kurtogramosis IT có K> 125 tín hiệu điện áp ngắt tạm thời (MI) có K 20 Sau đó, nhiễu chia thành hai nhóm sử dụng giá trị đỉnh Các khía gai có PV> 0,1, tín hiệu điện áp túy, độ phồng sóng hài có PV 10 sóng hài có K