电能质量检测算法研究与监测装置实现

发布时间：2016-08-22 09:08

  本文关键词：基于神经网络自适应预测算法的谐波检测，，由笔耕文化传播整理发布。

《燕山大学》 2014年

电能质量检测算法研究与监测装置实现

刘明  

【摘要】：随着国家经济的迅速发展，大量整流设备、冲击性负荷等非线性负载不断地投入运行以及电网线路本身的不对称，谐波污染、频率偏差、三相不平衡、电压波动与闪变等电能质量问题日益严重，同时也越来越受到电力部门和用电客户的重视。一方面，电能质量问题关系到电力系统安全、稳定、经济的运行；另一方面，电能质量问题会对精密仪器、用电设备等造成严重的破坏，从而造成不必要的经济损失。因此，对电能质量指标进行实时有效的监测有着重要的意义。 本文在对电能质量指标国家标准深入分析的基础上，结合国内外先进的电能质量监测装置对这些指标的测量方式，确定本文采用的测量方法，为电能质量监测终端的实现提供理论依据。 为提高谐波检测的精度，本文着重研究电能质量谐波检测算法，在现有谐波检测算法分析的基础上，对加窗插值和加窗频移谐波检测算法进行研究和对比。并在MATLAB仿真软件上运用上述两种谐波检测算法对同一谐波信号进行检测，通过深入地分析和比较计算结果，最终本文采用精度较高的加窗频移算法对谐波进行检测。在此基础上，结合已被广泛用于实际工程的功率方向法对谐波方向进行判断。通过搭建仿真电路，并对公共测量点的电压、电流信号用加窗频移法和功率方向法相结合的方法对谐波方向进行判断，验证了算法的优越性和可靠性。 在上述理论研究的基础上设计并实现电能质量监测终端，论文给出硬件的设计方案和软件的实现方式。终端硬件基于并行执行指令的FPGA芯片、擅长显示和管理的ARM芯片和能够高速进行浮点运算的数字处理器DSP芯片，硬件的设计过程中充分考虑了信号的抗干扰设计，满足电能质量监测终端对数据采集和处理的要求，根据硬件结构，软件设计采用模块化设计，结构合理，方便调试。

【关键词】：
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM76
【目录】：

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本文编号：99958