基于脊波变换的暂态电能质量检测系统的设计与实现

发布时间：2017-09-01 15:16

  本文关键词：基于脊波变换的暂态电能质量检测系统的设计与实现

  更多相关文章： 电能质量检测 脊波变换 SOM神经网络 多扰动识别

【摘要】：电力系统安全、稳定的运行是电网运行水平高低的重要标志。现代电力电子设备的应用,使得电力系统产生了一系列的扰动问题,如电压暂升、电压暂降、谐波、短时断电、脉冲暂态扰动、高频振荡扰动、电压闪变等。电能质量的好坏直接影响到人民生产和生活的众多方面,正确地检测和识别电力系统波形暂态现象对电能质量问题的综合治理具有重要意义。本文针对电能质量暂态扰动中常见的八类典型电压扰动,研究了电能质量扰动产生的基本原理,分析了常见电能质量扰动的基本特征,给出了数学模型及对应的时频域检测特征。针对目前电能质量检测技术中变换域检测特征提取的谐波与多扰动特征较差问题,详细介绍了常用的电能质量检测方法,分析了小波变换检测方法和S变换检测方法的基本原理,并在此基础上引入了脊波变换方法,分析了脊波变换与小波变换的关系,阐明了脊波变换在暂态电能质量检测中的优势。在电能质量扰动类型识别方面,研究了基于神经网络方法的电能质量扰动类型检测识别方法,分析了BP神经网络与概率神经网络的基本特点。在SOM网络的基础上,通过采有模糊判断方法,构建了模糊SOM神经网络方法,并对其结构层的确定进行了分析。针对电能质量检测设备采用专用集成电路进行集成实现在二次开发与智能可视化方面仍存在效率较低、开发周期较长、升级困难等缺点。采用虚拟仪器技术结合Labview和Matlab仿真软件,设计并开发了基于脊波变换与SOM网络的电能质量检测识别系统,该系统具有高精度、智能化、低成本和可视化等众多优点,具有良好可扩展性。最后,本文对所设计的软件系统总体运行过程及具体实施流程做详细的阐述。通过对系统的扰动信号产生,实现单扰动和多扰动信号模拟与识别。通过与目前所常用的S变换PNN神经网络方法和小波变换方法进行对比,该系统在多扰动检测与识别方面具有较高精度,能较好的解决多扰动检测与识别问题。
【关键词】：电能质量检测 脊波变换 SOM神经网络 多扰动识别
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM76
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 研究背景和意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.3 本文的主要工作16-18
• 第二章 脊波变换检测系统结构设计与检测方法18-44
• 2.1 电能质量扰动检测需求分析18-21
• 2.1.1 检测技术需求分析18-20
• 2.1.2 检测软件设计需求分析20-21
• 2.2 电能质量检测系统体系结构设计21-23
• 2.2.1 软件程序结构设计21-23
• 2.2.2 软件执行流程设计23
• 2.3 脊波变换检测流程与方法实现23-43
• 2.3.1 电能质量扰动类型与模型25-32
• 2.3.2 电能质量扰动脊波变换检测方法32-43
• 2.4 小结43-44
• 第三章 脊波特征神经网络识别流程设计与实现方法44-52
• 3.1 神经网络结构与识别流程44-45
• 3.2 神经网络学习算法与计算结构45-49
• 3.2.1 BP神经网络46-47
• 3.2.2 概率神经网络47-49
• 3.3 SOM网络特征识别方法设计49-51
• 3.3.1 竟争层结构的确定50
• 3.3.2 模糊聚类SOM网强规则确定50-51
• 3.4 小结51-52
• 第四章 基于脊波变换的电能质量检测识别系统设计与实现52-62
• 4.1 Labview软件开发平台简介52-53
• 4.2 软硬件系统总体结构53-56
• 4.2.1 硬件部分53-55
• 4.2.2 软件部分55-56
• 4.3 系统软件模块56-61
• 4.3.1 数据采集与仿真模块56-57
• 4.3.2 脊波变换特征提取模块57-59
• 4.3.3 SOM网络扰动识别模块59-61
• 4.4 小结61-62
• 第五章 脊波变换电能质量检测系统运行与实施62-70
• 5.1 系统启动与运行62-63
• 5.2 暂态信号仿真与脊波特征提取63-65
• 5.2.1 MATLAB脚本信号生成64
• 5.2.2 Labview模块信号生成64-65
• 5.3 扰动信号识别与分析65-69
• 5.3.1 单扰动识别与分析65-67
• 5.3.2 多扰动识别与分析67-69
• 5.4 小结69-70
• 结论70-71
• 致谢71-72
• 参考文献72-76

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本文编号：772827