本文關(guān)鍵詞：電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與分類識(shí)別方法研究

  更多相關(guān)文章： 電能質(zhì)量擾動(dòng) EEMD 小波變換 S變換 支持向量機(jī)

【摘要】：隨著遠(yuǎn)距離、特高壓、交直流互聯(lián)的智能電網(wǎng)不斷發(fā)展,電源接入形式多樣化和負(fù)荷種類不斷增加,致使電力系統(tǒng)電能質(zhì)量日益惡化,引起了嚴(yán)重的電能質(zhì)量問(wèn)題。電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與分類識(shí)別是改善和提高電能質(zhì)量的關(guān)鍵。本文深入分析和總結(jié)了電能質(zhì)量問(wèn)題的產(chǎn)生原因及其危害,結(jié)合目前國(guó)內(nèi)外電能質(zhì)量相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),綜述了電能質(zhì)量擾動(dòng)分類及其研究現(xiàn)狀,研究了電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)和分類識(shí)別。本文主要工作內(nèi)容如下:1)采用總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法和希爾伯特變換研究電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)。首先針對(duì)電網(wǎng)電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的噪聲干擾,采用EEMD自適應(yīng)閾值消噪方法對(duì)其進(jìn)行消噪處理,以信噪比SNR和信號(hào)的均方誤差MSE作為去噪效果評(píng)價(jià)指標(biāo),與常見的4種小波閾值消噪方法進(jìn)行對(duì)比,仿真結(jié)果表明該方法消噪性能較好,并且在低信噪比的重噪聲污染下性能更優(yōu)。然后利用EEMD方法將單一或復(fù)合電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)分解成若干相互獨(dú)立的固有模態(tài)函數(shù)IMF分量,并對(duì)IMFs進(jìn)行希爾伯特變換提取相應(yīng)的瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)幅值,從而檢測(cè)出擾動(dòng)信號(hào)的擾動(dòng)起止時(shí)刻和幅頻信息。仿真信號(hào)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)表明該方法的有效性。2)采用小波變換和S變換提取電能質(zhì)量擾動(dòng)特征量。首先采用小波變換將各電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解,得到各分解尺度的小波系數(shù),通過(guò)構(gòu)造不同分解尺度下的小波能量歸一化值,提取擾動(dòng)信號(hào)的小波能量譜特征值進(jìn)行初步分類。然后采用S變換對(duì)各電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析,針對(duì)擾動(dòng)信號(hào)S變換結(jié)果,提取了基頻幅值特征、幅頻變化特征、高頻段幅頻標(biāo)準(zhǔn)差特征、基頻幅值波動(dòng)次數(shù)和諧波總含量5種特征量用于后續(xù)分類。3)針對(duì)單一特征量不能有效表征各電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的差異性,分析不同特征量之間的互補(bǔ)性,結(jié)合多分類思想構(gòu)造組合特征量矩陣。首先針對(duì)提取的小波能量譜中諧波信號(hào)的明顯差異,通過(guò)設(shè)定特征閾值進(jìn)行初步分類,然后結(jié)合S變換提取的5種特征量進(jìn)行后續(xù)分類。采用粒子群(PSO)優(yōu)化的支持向量機(jī)進(jìn)行分類識(shí)別,仿真結(jié)果驗(yàn)證該方法的有效性,為電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)的實(shí)際工程應(yīng)用提供了依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：電能質(zhì)量擾動(dòng) EEMD 小波變換 S變換 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM711
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-15
• 變量注釋表15-16
• 1 緒論16-25
• 1.1 電能質(zhì)量研究的背景和意義16-17
• 1.2 電能質(zhì)量擾動(dòng)分類及標(biāo)準(zhǔn)概述17-19
• 1.3 電能質(zhì)量分析方法研究現(xiàn)狀19-24
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容24-25
• 2 EEMD理論及其在電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)中的應(yīng)用25-43
• 2.1 前言25
• 2.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解原理25-28
• 2.3 總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解原理28-29
• 2.4 基于EEMD的電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)去噪29-35
• 2.5 EEMD在電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)中的應(yīng)用35-41
• 2.6 本章小結(jié)41-43
• 3 應(yīng)用小波變換和S變換提取電能質(zhì)量擾動(dòng)特征量43-62
• 3.1 前言43
• 3.2 小波變換43-47
• 3.3 小波變換提取電能質(zhì)量擾動(dòng)特征47-51
• 3.4 S變換51-54
• 3.5 S變換提取電能質(zhì)量擾動(dòng)特征54-61
• 3.6 本章小結(jié)61-62
• 4 多特征組合及優(yōu)化SVM的電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別62-75
• 4.1 前言62
• 4.2 支持向量機(jī)62-67
• 4.3 多特征組合分類邏輯67-69
• 4.4 粒子群算法優(yōu)化核參數(shù)69-71
• 4.5 優(yōu)化參數(shù)SVM的電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別71-74
• 4.6 本章小結(jié)74-75
• 5 結(jié)論與展望75-76
• 參考文獻(xiàn)76-81
• 作者簡(jiǎn)歷81-83
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集83

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 馮浩;周雒維;劉毅;;基于復(fù)小波變換的暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與分類[J];電網(wǎng)技術(shù);2010年03期

2 韓剛;張建文;褚鑫;;基于EEMD自適應(yīng)閾值去噪的電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與定位研究[J];電測(cè)與儀表;2014年02期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 王鶴;含多種分布式電源的微電網(wǎng)運(yùn)行控制研究[D];華北電力大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：701596