电力系统暂态信号小波熵检测方法研究

发布时间：2017-07-30 21:02

  本文关键词：电力系统暂态信号小波熵检测方法研究

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【摘要】：随着电力系统的飞速发展,电网中日益增多的非线性电力电子设备已成为电能质量问题的重要来源之一,严重威胁到电力系统的稳定运行。同时,在电力系统实际运行下,由于人为操作或自然灾害现象,各种短路故障、雷击干扰需要及时发现并处理。而在实际工况下,由于受到多种因素干扰,电力系统故障所产生的扰动特征信号易被谐波等背景噪声淹没,难以直接辨别。因此,通过滤除电力系统暂态扰动信号中包含的干扰噪声,实现信号特征提取,对于提高电力系统稳定性具有重要意义。本论文首先在对小波变换和小波熵算法进行理论分析的基础上,实现Mallat小波变换与小波包变换,同时引入双树复小波变换分析,通过设计仿真实验验证了双树复小波变换在运算过程中能够显著改善传统小波变换存在的频率混叠和平移敏感等缺陷。其次,由于电力暂态信号相对能量较低,幅值小,容易被稳态信号及系统噪声所淹没,因此借助熵理论对小波分析结果作进一步处理以改善仿真结果。由于熵算法结果仍会受到Shannon小波熵仅适用于广延性系统的缺陷的影响;为拓宽熵算法的应用范围,于是又将能够应用于非广延系统的Tsallis熵应用到电力系统信号检测中。综合上述分析,本课题结合双树复小波和Tsallis熵的优点,构造了一种基于双树复小波变换的改进Tsallis小波熵算法,通过设计仿真实验分析比较其与传统Shannon小波熵算法和Tsallis小波熵算法的特征提取效果,验证该方法的可行性。最后,借助MATLAB/Sim Power Systems仿真工具箱,搭建典型电力系统模型产生电力系统典型故障信号进行特性分析,并以一组实际测得的AC相接地故障信号为例,运用本文所提出的改进Tsallis小波能量熵算法提取出两相接地故障信号特征。仿真结果表明,与传统Shannon小波熵和Tsallis小波熵相比,Tsallis复小波熵算法在维持相近运算速度的前提下,显著地提高了电力系统暂态信号特征提取的精确度,为准确判别电力系统故障类型提供更有力的保障。
【关键词】：暂态信号 特征提取 双树复小波变换 Tsallis熵
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM712
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题研究目的和意义9
• 1.2 国内外研究现状9-14
• 1.2.1 电力系统暂态信号检测的主要方法9-14
• 1.2.2 暂态信号检测方法的研究现状14
• 1.3 课题的主要研究内容14-16
• 第2章 电力系统暂态信号特征提取理论分析16-34
• 2.1 引言16
• 2.2 用于特征提取的小波变换分析16-26
• 2.2.1 Mallat小波变换的基本原理16-21
• 2.2.2 小波包变换21-23
• 2.2.3 电力扰动信号小波变换分析23-26
• 2.3 用于特征提取的双树复小波变换分析26-30
• 2.3.1 双树复小波变换基本原理27-28
• 2.3.2 电力扰动信号双树复小波变换分析28-30
• 2.4 用于特征提取的小波熵理论分析30-33
• 2.4.1 Shannon小波能量熵30-32
• 2.4.2 Tsallis小波能量熵32-33
• 2.5 本章小结33-34
• 第3章 暂态信号小波熵仿真算法设计34-43
• 3.1 引言34
• 3.2 常见电力系统暂态信号分类34-37
• 3.3 小波能量熵算法仿真设计37-40
• 3.3.1 Shannon小波能量熵算法仿真37-39
• 3.3.2 Tsallis小波能量熵算法仿真39-40
• 3.4 Tsallis复小波能量熵算法仿真40-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第4章 电力系统典型故障信号分析43-55
• 4.1 引言43
• 4.2 典型故障信号特性分析43-52
• 4.2.1 仿真模型建立43-44
• 4.2.2 雷击故障信号特性分析44-46
• 4.2.3 典型短路故障信号特性分析46-52
• 4.3 典型故障信号特征提取分析52-54
• 4.4 本章小结54-55
• 结论55-56
• 参考文献56-61
• 攻读硕士学位期间的学术成果61-63
• 致谢63

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

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中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 易吉良;基于S变换的电能质量扰动分析[D];湖南大学;2010年

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本文编号：596024