本文提出了应用改进的Fast-ICA算法进行电能质量检测的方法。快速ICA(独立分量分析:Independent Component Analysis)算法是目前非常流行的一种好算法。利用信号的高阶统计量快速准确地实现信号分离和恢复。

电能质量国际标准

QGDW1650.2-2014电能质量监测技术规范第2部分：电能质量监测装置

该项目与Itajubá联邦大学的Gabriel CS Almeida题为“智能学习中先进功率质量扰动的鲁棒分类器的机器学习应用”的硕士学位论文相关。 以下是MATLAB代码的详细信息。 新设备的插入，数据流的增加，间歇性生成和大规模计算机化大大增加了当前电气系统的复杂性。 这种增加导致了必要的变化，例如需要更智能的电气网络来适应这种不同的现实。 以大数据，机器学习（ML），深度学习（DL）和模式识别为代表的人工智能（AI）技术的出现代表了基于信息和知识的社会和全球发展的新时代。 随着最近的智能电网（SG），使用这种类型智能的技术的使用将变得更加必要。 本文研究了在SG中使用高级信号处理和ML算法创建高级功率质量扰动的鲁棒分类器的方法。 为此，使用随机元素生成已知的PQ干扰模型，以逼近实际应用。 从这些模型中，随着这些干扰的产生，产生了成千上万的信号。 使用离散小波变换（DWT）的信号处

电能质量分析与控制（肖湘宁）；鉴于我国在电力系统电能质量问题研究上的基础还比较薄弱

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基于目前电力系统中电能质量现状设计了一种基于嵌入式的电能质量监测系统,硬件上采用32 位 ARM9 芯片AT91RM9200 ,结合Linux 嵌入式系统,实现了电网电量参数的数据采集、处理与上传。结合上位 机软件对电能质量进行监测、分析,给出了系统原理框图、各个单元电路的详细设计及软件设计的要点。 关键词:电能质量;监测;AT91RM9200 ;Linux

利用S变换对电能质量进行分析，以电压暂降、暂升\震荡作信号处理，得到幅频特性和幅值均方和,进行谐波检测

华北电力大学肖湘宁教授编写的最经典的电能质量分析与控制的书籍