电力系统谐波间谐波检测算法研究

发布时间：2017-10-03 10:48

  本文关键词：电力系统谐波间谐波检测算法研究

  更多相关文章： 谐波 间谐波 检测算法 检测精度 实时性

【摘要】：谐波和间谐波是电能质量中的两个关键参数,研究精确、高效地谐波间谐波检测算法对电力系统安全稳定运行具有十分重要的意义。本文的主要工作包括：以经典的傅里叶变换算法为研究基础,分析了傅里叶变换算法因非同步采样引起的频谱泄漏和栅栏效应问题,分别采用不同的窗函数以及双峰插值算法改善了谐波和间谐波检测的效果。仿真结果表明对于距离基波很近的间谐波分量无法精确检测,且为获取高精度的间谐波分量需要增加采样点数,导致分析的实时性变差。针对傅里叶变换及其改进算法非同步采样引起的精度不高和算法实时性不强的问题,本文将改进的径向基神经网络算法用于电力系统谐波检测,通过K-means聚类获取学习中心和标准差,最小二乘矩阵求逆获取权值,有效避开了多层前馈神经网络算法学习率选择困难和易陷入局部极小值的缺点。仿真结果表明该算法收敛速度快,检测精度高。此外,针对傅里叶变换及其改进算法特殊间谐波检测不准和算法实时性不强的问题,首先利用Prony算法的超高频率分辨率精确分析谐波和间谐波的频率和个数,并采用自适应线性神经网络提取谐波和间谐波的幅值和相角。实现了对稳态谐波特别是相距基波很近间谐波分量的高精度检测,且对时变谐波分量具有检测精度高且实时性好的突出特点。仿真结果表明该算法的有效性和精确性。
【关键词】：谐波 间谐波 检测算法 检测精度 实时性
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM935
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 绪论14-24
• 1.1 电力系统谐波间谐波问题的提出14-15
• 1.2 常见的谐波和间谐波源及其危害15-16
• 1.2.1 常见的谐波和间谐波源15-16
• 1.2.2 谐波和间谐波的危害16
• 1.3 谐波间谐波检测算法的国内外研究现状16-21
• 1.3.1 时域分析法17-19
• 1.3.2 频域分析法19-20
• 1.3.3 时频分析法20-21
• 1.3.4 混合算法21
• 1.4 本文的主要研究内容21-22
• 1.5 全文的章节安排22-24
• 第二章 基于FFT及其改进的谐波问谐波检测算法研究24-38
• 2.1 基于傅里叶变换谐波检测的基本原理24-27
• 2.1.1 离散傅里叶变换算法谐波检测原理24-26
• 2.1.2 快速傅里叶变换算法谐波检测原理26-27
• 2.2 傅里叶变换谐波检测的局限性27-29
• 2.2.1 采样问题及频谱混叠27-28
• 2.2.2 频谱泄漏28-29
• 2.2.3 栅栏效应29
• 2.3 加窗插值改进算法分析29-33
• 2.3.1 窗函数30-32
• 2.3.2 插值算法32-33
• 2.4 仿真分析33-37
• 2.4.1 同步采样条件下谐波分析33-34
• 2.4.2 非同步采样条件下谐波分析34-35
• 2.4.3 间谐波存在条件下谐波分析35-37
• 2.5 本章小结37-38
• 第三章 基于改进的RBFNN谐波检测算法研究38-52
• 3.1 神经网络理论及谐波检测基本原理38-40
• 3.2 多层前馈神经网络原理及谐波检测算法40-46
• 3.2.1 BPNN原理及谐波检测算法40-43
• 3.2.2 RBFNN原理及谐波检测算法43-46
• 3.3 改进的RBFNN谐波检测算法46-48
• 3.4 仿真分析48-51
• 3.5 本章小结51-52
• 第四章 基于Prony-ADALINE神经网络的谐波间谐波检测算法研究52-68
• 4.1 基于Prony算法谐波频率和个数的检测52-54
• 4.2 ADALINE神经网络算法54-57
• 4.2.1 ADALINE神经网络结构55-56
• 4.2.2 ADALINE神经网络谐波检测算法56-57
• 4.3 Prony-ADALINE神经网络混合算法谐波间谐波检测57-59
• 4.4 仿真分析59-67
• 4.4.1 仅含谐波条件下仿真分析59-61
• 4.4.2 含谐波和间谐波条件下仿真分析61-63
• 4.4.3 时变谐波信号的跟踪能力仿真分析63-67
• 4.5 本章小结67-68
• 第五章 总结与展望68-70
• 参考文献70-75
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况75

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本文编号：964782