电能质量的扰动检测与识别算法研究

发布时间：2023-05-31 00:32

　　现今,随着科技快速发展,各种新的电力技术和用电装置层出不穷,另一方面,全社会的电能需求量急剧扩大。这就使得各种电能质量相关的问题不断增加,并且威胁到了电网安全和相关的用电设备,对社会经济造成了巨大的损失。对电能质量扰动信号进行检测和识别是治理电能质量相关问题的基础,只有正确的检测和识别出扰动信号,才可以对电能质量问题进行进一步的处理和分析。本文建立了8种常见的电能质量扰动信号,并在扰动预处理、检测和识别三个方面对电能质量扰动进行了分析。在扰动信号预处理方面,面对电力系统中的电能质量扰动信号往往存在噪声且噪声会影响电能质量扰动信号的检测与识别的现实情况。本文在分析和理解小波变换分解重构的基础上,提出了一种改进的小波阈值去噪算法。通过仿真实验,证明了改进的阈值去噪算法可以有效去除电能质量扰动信号中存在的噪声。同时,与传统的硬阈值和软阈值去噪算法相比,改进的小波阈值去噪算法去噪效果更加优越。在扰动信号检测方面,本文着重研究了信号的S变换及其模矩阵,基于信号S变换理论,对多种扰动信号进行S变换得到S变换模矩阵,从S变换矩阵中提取多种特征量,比如:突变点曲线、时间幅值平方和均值曲线等特征量,并用...

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 电能质量扰动问题的概述
    1.3 电能质量扰动国内外研究现状
    1.4 论文的主要工作及内容
第2章 电能质量标准与电能质量扰动的建模
    2.1 电能质量的相关标准
    2.2 电能质量扰动信号的建模
    2.3 本章小结
第3章 基于小波变换的电能质量扰动去噪处理
    3.1 小波变换
    3.2 扰动信号的小波去噪及改进
        3.2.1 扰动信号的噪声去除
        3.2.2 小波阈值去噪改进
    3.3 改进阈值去噪仿真对比
        3.3.1 实验设计
        3.3.2 实验结果及分析
    3.4 本章小结
第4章 基于S变换模矩阵的电能质量扰动检测
    4.1 S变换
        4.1.1 一维连续S变换
        4.1.2 一维离散S变换
    4.2 S变换改进方案
    4.3 S变换模矩阵的扰动信号检测
        4.3.1 扰动信号S变换模矩阵的获取
        4.3.2 扰动信号S变换模矩阵特征量的获取
        4.3.3 S变换扰动信号检测原理
    4.4 基于S变换模矩阵的检测仿真及结果分析
        4.4.1 实验设计
        4.4.2 实验结果及分析
    4.5 本章小结
第5章 基于统计特征和神经网络的电能质量扰动识别算法
    5.1 波形振幅值统计特征的提取
    5.2 基于波形振幅值统计特征的神经网络训练
        5.2.1 神经网络的概述
        5.2.2 BP神经网络模型
    5.3 实验仿真
        5.3.1 实验设计
        5.3.2 实验结果与分析
    5.4 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果



本文编号：3825336