發(fā)布時間：2017-09-01 15:16

  本文關鍵詞：基于脊波變換的暫態(tài)電能質量檢測系統(tǒng)的設計與實現

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【摘要】：電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定的運行是電網運行水平高低的重要標志�，F代電力電子設備的應用,使得電力系統(tǒng)產生了一系列的擾動問題,如電壓暫升、電壓暫降、諧波、短時斷電、脈沖暫態(tài)擾動、高頻振蕩擾動、電壓閃變等。電能質量的好壞直接影響到人民生產和生活的眾多方面,正確地檢測和識別電力系統(tǒng)波形暫態(tài)現象對電能質量問題的綜合治理具有重要意義。本文針對電能質量暫態(tài)擾動中常見的八類典型電壓擾動,研究了電能質量擾動產生的基本原理,分析了常見電能質量擾動的基本特征,給出了數學模型及對應的時頻域檢測特征。針對目前電能質量檢測技術中變換域檢測特征提取的諧波與多擾動特征較差問題,詳細介紹了常用的電能質量檢測方法,分析了小波變換檢測方法和S變換檢測方法的基本原理,并在此基礎上引入了脊波變換方法,分析了脊波變換與小波變換的關系,闡明了脊波變換在暫態(tài)電能質量檢測中的優(yōu)勢。在電能質量擾動類型識別方面,研究了基于神經網絡方法的電能質量擾動類型檢測識別方法,分析了BP神經網絡與概率神經網絡的基本特點。在SOM網絡的基礎上,通過采有模糊判斷方法,構建了模糊SOM神經網絡方法,并對其結構層的確定進行了分析。針對電能質量檢測設備采用專用集成電路進行集成實現在二次開發(fā)與智能可視化方面仍存在效率較低、開發(fā)周期較長、升級困難等缺點。采用虛擬儀器技術結合Labview和Matlab仿真軟件,設計并開發(fā)了基于脊波變換與SOM網絡的電能質量檢測識別系統(tǒng),該系統(tǒng)具有高精度、智能化、低成本和可視化等眾多優(yōu)點,具有良好可擴展性。最后,本文對所設計的軟件系統(tǒng)總體運行過程及具體實施流程做詳細的闡述。通過對系統(tǒng)的擾動信號產生,實現單擾動和多擾動信號模擬與識別。通過與目前所常用的S變換PNN神經網絡方法和小波變換方法進行對比,該系統(tǒng)在多擾動檢測與識別方面具有較高精度,能較好的解決多擾動檢測與識別問題。
【關鍵詞】：電能質量檢測 脊波變換 SOM神經網絡 多擾動識別
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM76
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景和意義10-12
• 1.2 國內外研究現狀12-16
• 1.3 本文的主要工作16-18
• 第二章 脊波變換檢測系統(tǒng)結構設計與檢測方法18-44
• 2.1 電能質量擾動檢測需求分析18-21
• 2.1.1 檢測技術需求分析18-20
• 2.1.2 檢測軟件設計需求分析20-21
• 2.2 電能質量檢測系統(tǒng)體系結構設計21-23
• 2.2.1 軟件程序結構設計21-23
• 2.2.2 軟件執(zhí)行流程設計23
• 2.3 脊波變換檢測流程與方法實現23-43
• 2.3.1 電能質量擾動類型與模型25-32
• 2.3.2 電能質量擾動脊波變換檢測方法32-43
• 2.4 小結43-44
• 第三章 脊波特征神經網絡識別流程設計與實現方法44-52
• 3.1 神經網絡結構與識別流程44-45
• 3.2 神經網絡學習算法與計算結構45-49
• 3.2.1 BP神經網絡46-47
• 3.2.2 概率神經網絡47-49
• 3.3 SOM網絡特征識別方法設計49-51
• 3.3.1 竟爭層結構的確定50
• 3.3.2 模糊聚類SOM網強規(guī)則確定50-51
• 3.4 小結51-52
• 第四章 基于脊波變換的電能質量檢測識別系統(tǒng)設計與實現52-62
• 4.1 Labview軟件開發(fā)平臺簡介52-53
• 4.2 軟硬件系統(tǒng)總體結構53-56
• 4.2.1 硬件部分53-55
• 4.2.2 軟件部分55-56
• 4.3 系統(tǒng)軟件模塊56-61
• 4.3.1 數據采集與仿真模塊56-57
• 4.3.2 脊波變換特征提取模塊57-59
• 4.3.3 SOM網絡擾動識別模塊59-61
• 4.4 小結61-62
• 第五章 脊波變換電能質量檢測系統(tǒng)運行與實施62-70
• 5.1 系統(tǒng)啟動與運行62-63
• 5.2 暫態(tài)信號仿真與脊波特征提取63-65
• 5.2.1 MATLAB腳本信號生成64
• 5.2.2 Labview模塊信號生成64-65
• 5.3 擾動信號識別與分析65-69
• 5.3.1 單擾動識別與分析65-67
• 5.3.2 多擾動識別與分析67-69
• 5.4 小結69-70
• 結論70-71
• 致謝71-72
• 參考文獻72-76

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