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暂态电能质量扰动检测与识别方法研究

作　者: 孙文胜
导　师: 肖湘宁
学　校: 华北电力大学（北京）
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 电能质量扰动识别小波变换支持向量机小波消噪
分类号: TM764
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

近年来,随着电力电子装置在电力系统中的广泛应用,电能质量问题已成为众多领域关注的焦点。对电能质量扰动的检测与识别能为改善电能质量提供重要的信息,是改善电能质量的前提,目前已成为研究的热点。本文主要研究了暂态电能质量扰动的检测和识别方法,基于小波变换和支持向量机实现暂态电能质量扰动的检测与分类。根据小波变换模极大值检测信号奇异点原理,利用扰动信号小波分解的高频系数实现了各类暂态电能质量扰动的检测和时间定位。小波变换作为特征提取的工具,利用小波变换提取扰动信号的多尺度能量信息,并结合信号时域特征组成特征向量。根据支持向量机模式识别算法设计分类器,把提取的特征向量作为支持向量机分类器的输入,对分类器进行训练和测试,实现扰动的分类识别。在Matlab下进行仿真实现扰动的检测与识别,仿真时,同时考虑实际电力系统中噪声的影响,对扰动信号加入一定信噪比的高斯白噪声。研究了小波消噪的理论和方法,采用了一种软、硬阀值折中法的信号小波消噪。由于小波变换对噪声的敏感性,本文在扰动检测识别前先对扰动信号进行消噪处理,达到了较好的消噪效果。仿真结果验证了本文所提方法具有泛化性强、模式简单、识别准确率高等优点,是一种有效的电能质量扰动识别分析方法。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-17
  1.1 课题的研究背景和意义  9-10
    1.1.1 课题研究背景  9
    1.1.2 课题研究意义  9-10
  1.2 电能质量问题概述  10-12
  1.3 国内外研究现状  12-15
  1.4 本文主要工作  15-17
第2章小波分析及其在扰动识别中的应用  17-29
  2.1 傅里叶分析  17-18
    2.1.1 傅里叶变换  17
    2.1.2 短时傅里叶变换  17-18
  2.2 小波分析  18-23
    2.2.1 连续小波变换  18-20
    2.2.2 离散小波变换和二进制小波变换  20
    2.2.3 多分辨率分析及Mallat快速算法  20-22
    2.2.4 小波包分析  22-23
  2.3 适合电能质量扰动识别的小波分析  23-27
    2.3.1 小波分析在扰动识别中的用途  23-25
    2.3.2 小波基函数选择  25-26
    2.3.3 小波分解层数确定  26-27
  2.4 本章小结  27-29
第3章暂态电能质量扰动检测与定位  29-56
  3.1 信号突变点检测原理  29-33
    3.1.1 小波变换与信号奇异性关系  29-31
    3.1.2 小波变换模极大值检测原理  31-33
  3.2 基于小波变换的信号小波阀值去噪  33-44
    3.2.1 信号小波去噪原理和方法  33-34
    3.2.2 阀值的选择和量化  34-38
    3.2.3 小波去噪仿真分析  38-43
    3.2.4 高次谐波噪声问题  43-44
  3.3 暂态电能质量扰动检测仿真分析  44-51
    3.3.1 典型暂态电能质量扰动信号模型  44-46
    3.3.2 扰动检测仿真分析  46-51
  3.4 实测数据应用  51-55
  3.5 本章小结  55-56
第4章暂态电能质量扰动分类  56-75
  4.1 引言  56-57
  4.2 支持向量机理论  57-60
    4.2.1 支持向量机分类思想及算法  57-59
    4.2.2 非线性支持向量机及核函数  59-60
    4.2.3 多分类问题  60
  4.3 暂态电能质量扰动特征提取  60-67
    4.3.1 小波域特征提取  61-62
    4.3.2 时域特征提取  62-63
    4.3.3 特征分析及选择和优化  63-67
  4.4 暂态电能质量扰动分类仿真  67-73
    4.4.1 支持向量机分类器的设计  67-68
    4.4.2 扰动分类仿真结果分析  68-72
    4.4.3 复合扰动下的识别结果  72-73
  4.5 实测数据应用  73-74
  4.6 本章小结  74-75
第5章结论与展望  75-77
  5.1 结论  75-76
  5.2 展望  76-77
参考文献  77-80
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果  80
攻读硕士学位期间参加的科研工作  80-81
致谢  81

暂态电能质量扰动检测与识别方法研究

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