电力系统谐波检测算法的研究

发布时间：2025-04-18 04:25

　　随着社会的进步与发展,越来越多新型电力设备与电力电子产品不断出现在日常生活中,在改善生活质量的同时也带来了更多的谐波污染,使得人们不得不开始更加注意对电力系统谐波的检测与治理。诸多学者针对如何开展高效率、高精度的电力系统谐波检测进行了大量的研究,并取得了实时有效的研究成果。然而随着电力系统结构的不断变革,加之电力系统谐波又是一种不平稳的非线性信号,使得传统处理方法在对其进行检测和处理的应用中难以取得更好的效果。本文针对电力系统谐波实时检测算法以及谐波含量预测进行了研究,具体内容如下:1.介绍了谐波检测理论相关的基础知识。对传统的谐波检测算法及改进算法进行了研究,主要有快速傅里叶变换、小波变换和瞬时无功功率分析等相关算法及改进算法。对各种方法在谐波检测应用中的优缺点进行了对比分析,为后续研究提供了理论基础。2.针对传统集合经验模态分解在处理电力系统信号时缺少自适应能力的问题,结合粒子群与深度信念网络,提出一种改进的自适应集合经验模态分解算法。该算法通过训练获取自适应模型,使集合经验模态分解可以根据电力信号谐波含量的分布特征自动选择有效的分解参数,将被测信号中相近频次的谐波更加合理的分离到对...

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 选题背景及意义
    1.2 谐波检测技术的国内外研究现状
        1.2.1 谐波检测方法的研究现状
        1.2.2 经验模态分解在谐波检测中的研究现状
        1.2.3 时间序列预测在谐波检测中的研究现状
    1.3 主要研究内容与结构安排
        1.3.1 主要研究内容
        1.3.2 结构安排
    1.4 本章小结
第2章 传统谐波检测算法介绍
    2.1 引言
    2.2 快速傅里叶变换及相关改进算法
        2.2.1 离散傅里叶变换
        2.2.2 快速傅里叶变换
        2.2.3 存在的问题及改进
    2.3 小波变换及相关改进算法
        2.3.1 连续小波变换
        2.3.2 离散小波变换
        2.3.3 小波变换的应用与改进
    2.4 瞬时无功功率及相关改进算法
        2.4.1 瞬时无功功率理论简介
        2.4.2 应用与改进
    2.5 本章小结
第3章 基于EEMD算法和深度网络的电网谐波分离
    3.1 引言
    3.2 基于深度网络的自适应EEMD谐波分离算法
    3.3 自适应模型训练
        3.3.1 基于瞬时频率的适应度函数确定
        3.3.2 基于改进PSO算法的最优参数获取
        3.3.3 DBN-BP网络
    3.4 实验分析与结论
        3.4.1 实验数据来源介绍
        3.4.2 获取训练数据集
        3.4.3 自适应模型训练
        3.4.4 模型验证
        3.4.5 结论分析
    3.5 本章小结
第4章 基于AEEMD与 LSSVM的谐波含量预测
    4.1 引言
    4.2 LSSVM原理及相关核函数介绍
        4.2.1 LSSVM基本原理介绍
        4.2.2 核函数介绍
    4.3 基于AEEMD和 LSSVM的谐波预测模型
        4.3.1 实验数据来源及AEEMD简介
        4.3.2 预测模型建立
        4.3.3 模型参数优化
    4.4 实验分析与结论
        4.4.1 实验验证
        4.4.2 结论分析
    4.5 本章小结
结论与展望
参考文献
致谢
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录



本文编号：4040526