本文關鍵詞：基于S變換和RBF神經網絡的電氣化鐵路電壓暫降識別研究

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【摘要】：隨著電氣化鐵路向著智能、高效、安全方面快速發(fā)展,越來越多的電力電子設備應用到電氣化鐵路供電系統(tǒng)中,對電能質量造成了很大的影響,同時也對供電電能質量提出了更高要求。電壓暫降作為一種常見的電能質量問題,因其隱含危害大、影響范圍廣、發(fā)生頻率高而越來越受到重視。高效準確的確定電壓暫降擾動源類型,對保障電氣化鐵路安全、高效運行具有重要意義。本文基于S變換和RBF神經網絡算法,實現了對電氣化鐵路電壓暫降源的分析與識別。首先,對電壓暫降的定義、原因、危害及特征指標等做了介紹,并對其檢測方法進行了分析總結。通過MATLAB/Simulink仿真軟件搭建了牽引供電系統(tǒng)和10kV自閉/貫通供電系統(tǒng)模型,對其在不同暫降故障下仿真分析得到6種電壓暫降數據特征。通過將擾動信號進行S變換得到一個復矩陣,獲得表征信號特征的三維等高線、幅值包絡線、時間幅值包絡線和頻率幅值包絡線等曲線。通過與BP神經網絡特征對比分析,確定選用神經網絡中RBF網絡模型作為電壓暫降源識別方法。對各曲線進行處理提取了幅值、頻率、能量、熵以及各包絡線統(tǒng)計量特征,包括均值、標準差、偏度、均方根值等具有能夠區(qū)分不同電壓暫降源類型的十個特征量。導入所得樣本特征量數據進行學習和測試,即可自動進行學習,為電氣化鐵路擾動信號的長期檢測識別提供了基礎。最終,以電氣化鐵路電壓暫降仿真模型得到不同擾動源樣本數據為基礎,驗證了上述算法的有效性,并將該算法模塊與電氣化鐵路電能質量檢測與分析裝置樣機相結合,研制完成了具有電壓暫降源檢測識別功能的便攜式電氣化鐵路供電系統(tǒng)電能質量檢測與分析裝置,利用樣機對北京局某牽引變電所和10 kV自閉/貫通線路進行了現場試驗。試驗結果表明,本文所提方法在實際工況下能夠有效檢測電壓暫降幅值和擾動時刻,識別電壓暫降擾動源類型。最終,為電氣化鐵路供電系統(tǒng)電能質量監(jiān)測分析提供了一種思路,為電氣化鐵路供電系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行提供了保障。
【學位授予單位】：石家莊鐵道大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U223;TP183

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