基于小波理论和SVM对电能质量分析与识别

发布时间：2017-11-07 13:10

  本文关键词：基于小波理论和SVM对电能质量分析与识别

  更多相关文章： 电能质量 小波变换 小波熵 模极大值 支持向量机(SVM)

【摘要】：近些年来,随着科学的发展、各方面技术的进步和工业工厂的大量建立使得人们对电能质量的要求也越来越高。这是由于大量线性无关的、冲击性的负荷被广泛使用而导致电能质量越来越差,而一些由计算机控制的高精密电子设备对电能质量的要求很高,电能质量的下降可能会导致这些电子设备停止工作或产生误动作,严重的可能导致设备和操作人员的损害。很多电力用户以及电力部门对电能质量这个问题上的关注由传统意义上的供电可靠性,即供电电压的稳定性、供电频率以及波形的稳定性转变到电压震荡和脉冲暂态方面。所以电能质量问题是现代电力系统研究中一个很重要的课题。在电力系统中必须要找到有一种对电能质量进行检测以及分析的方法,这样才能达到对电能质量提升的目的。本文提出一种基于小波分析电能质量的方法,并包含了以下几个方面的内容:1、介绍了小波熵的相关原理、算法和一般研究电能质量问题时几种常见的扰动类型,以及它们的数学表达式和波形图。通过对电压中断这一电能扰动波形加入噪声产生一个被噪声覆盖的波形图,再用小波熵的降噪原理对其进行降噪仿真。2、通过对小波变换的相关原理分析,可以了解到小波变换模极大值可以对电能质量扰动信号中的突变点进行很好的检测。因此可以将其与电能质量中的相关问题相结合,即电压骤降、骤升问题,电压中断问题,电压脉冲暂态问题以及电压震荡问题等。运用此方法可以对这些故障问题实行准确的定位与分析。3、提出一种基于小波分析和支持向量机(SVM)的电能质量扰动信号分类的方法,通过小波分解出电能质量扰动信号的特征值并由样本熵计算出其对应的样本熵值,将样本熵值带入到SVM分类器以及RBF分类器中进行训练和测试,最终通过实验仿真,得出基于SVM的仿真图和基于RBF分类器的仿真图,通过比较来验证基于小波分析和SVM对电能质量扰动信号进行分类的可行性。
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM711

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本文编号：1152534