現(xiàn)代社會的高速發(fā)展越來越依賴于電子設(shè)備,由電能質(zhì)量擾動（Power Quality Disturbance,PQD）信號引起的設(shè)備故障,從而威脅到人們的生命財產(chǎn)安全已經(jīng)成為一個至關(guān)重要的問題。電能質(zhì)量的研究已引起了研究者和工業(yè)界的極大關(guān)注,電能質(zhì)量領(lǐng)域的識別和檢測方向逐漸成為許多研究者的課題。針對PQD信號種類繁多,組成復(fù)雜,特征提取不明確,分類精度低等問題,本文對PQD信號的特征提取、特征選擇、識別分類三個階段進(jìn)行了研究。（1）在特征提取階段,為了能夠從PQD信號中提取到更多具有代表性的特征,本文采用S變換、小波變換、希爾伯特黃變換提取特征向量。PQD信號經(jīng)S變換后,從模矩陣中提取出63個特征。通過小波變換對PQD信號進(jìn)行5層分解,并通過5層的細(xì)節(jié)系數(shù)提取55個特征。利用PQD信號的希爾伯特邊際譜提取7個特征。將這125個特征構(gòu)成原始特征集。（2）在特征選擇階段,為了精簡特征向量,提高分類精度,本文采用了基于Relief F和基于分類回歸樹的特征選擇算法,并對他們的選擇結(jié)果進(jìn)行比較。Relief F算法通過計算每一個特征的權(quán)重值,篩選出權(quán)重值最大的特征,從而確定特征子集。分類回歸樹算... 

【文章來源】：西華大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

子模型特征可視化圖

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能質(zhì)量擾動信號分類算法52圖5.8子模型特征可視化圖Fig5.8sub-modelfeaturevisualization圖5.9特征融合之后的特征可視化圖Fig.5.9Featurevisualizationafterfeaturefusion5.3.7識別率比較圖5.10、圖5.11是FCNN在25dB和15dB的噪聲環(huán)境下的識別率曲線和損失曲線。對比單個子卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的結(jié)果，可以看出FCNN在融合了三個子模型提取的特征后，魯棒性能良好，在測試集上的識別率、曲線穩(wěn)定性都得到提高。表5.1為不同信噪比下FCNN的識別率，可以看出FCNN在信噪比為25dB和15dB的較強(qiáng)噪聲環(huán)境下總體分類識別率仍然能保持在99%以上。從單一擾動的角度分析，暫降和中斷的分類識別率較低，這是由于在噪聲環(huán)境下，暫降信號和中斷信號在空間特征上比較相似。采用FCNN算法，與文獻(xiàn)[63]和文獻(xiàn)[64]中的PQD分類算法進(jìn)行比較。首先，采用的數(shù)據(jù)模型及參數(shù)與文獻(xiàn)[63]中數(shù)據(jù)模型及參數(shù)完全相同，然后通過本文方法和文獻(xiàn)[64]方法驗證此數(shù)據(jù)集。表5.2為不同方法的總體分類精度對比。由表5.2可知，30dB下的FCNN分類識別率為99.53%，而文獻(xiàn)[63]和文獻(xiàn)[64]的算法得到的識別率分別只有

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]現(xiàn)代電力系統(tǒng)電能質(zhì)量評估體系的研究[D]. 陶順.華北電力大學(xué)（北京） 2008

碩士論文
[1]電力系統(tǒng)電能質(zhì)量擾動的檢測與識別研究[D]. 何巨龍.湘潭大學(xué) 2017
[2]基于相空間重構(gòu)與原子分解的電能質(zhì)量復(fù)雜擾動分析方法[D]. 崔志強(qiáng).燕山大學(xué) 2017
[3]電壓暫降源識別方法研究[D]. 祁博.昆明理工大學(xué) 2014
[4]基于加窗功率譜估計的間諧波檢測方法研究[D]. 徐會亮.重慶大學(xué) 2008



本文編號：3529160