基于广义多分辨形态学梯度的电力系统振荡与故障的识别算法
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    提出将广义多分辨形态学梯度(GMMG)变换引入电力系统振荡与故障的识别中的算法。该算法能正确区分各种振荡与故障,避免保护误动;在振荡过程中发生故障时,亦能迅速识别,其性能优于传统的以及基于小波分析的振荡闭锁方案。用EMTP仿真各种振荡和故障得到的结果对所提算法的有效性进行了检验。结果表明:所提出的算法可以保证振荡与故障的正确识别,表明其在微机保护装置中具有实时应用的前景。

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引用本文

张义辉,刘显荣.基于广义多分辨形态学梯度的电力系统振荡与故障的识别算法[J].电力系统保护与控制,2008,36(8):1-5.[.[J]. Power System Protection and Control,2008,V36(8):1-5]

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