实现电能质量扰动信号的准确、快速检测对于查找电能质量问题根源、改善电能质量、确保电网安全、保障经济稳定具有重大意义。算法先采用双分辨率S变换实现扰动信号特征向量的准确、快速提取。在获得扰动信号的特征向量后对各特征向量进行归一化处理并利用经过训练的LVQ神经
在通过RTDS仿真验证了关键技术正确性的前提下，在工程现场进行调试投运，结果表明此SVG运行稳定、满足了苏州工业园区高电能质量的需求。截至目前设备运行正常，提升了区域内综合电压合格率，提高了电网侧的电压质量，保障了敏感负荷的正常运行。
改进了二进制粒子群优化算法的模型和步骤，并构建评价函数，提出一种基于改进粒子群优化的电能质量监测点配置的算法。通过改进的BPSO迭代，智能地布置监测点，实现了系统性能和经济成本的最优化。结果表明，该算法能有效地实现PQ监测点优化配置，以较低的成本实现了配电
东营职业学院的研究人员解玖霞，在2017年第8期《电气技术》杂志上撰文，针对光伏在并网过程中会产生大量谐波，提出一种基于改进FBD算法的光伏并网谐波检测方法，能够克服传统FBD算法检测谐波电流时误差较大的缺点。仿真结果证明，系统精度更高、响应速度更快。由此
大连海事大学轮机工程学院的研究人员朱琳、王晓，在2017年第5期《电气技术》杂志上撰文，针对我国电力行业面临的现状，提出了一种以DSP和ARM双CPU为核心，结合高速同步A/D采样器、双口RAM等硬件组成的电能质量监测系统。经实验验证了本监测装置测量的可行
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