【摘要】：電能質(zhì)量擾動信號復(fù)雜多樣,擾動信號的準(zhǔn)確識別可以為提高電力部門發(fā)電水平和和改善電能質(zhì)量提供參考信息,對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定安全運行具有重要作用。論文在闡述電能質(zhì)量特點、擾動類型及相關(guān)的特性參數(shù)基礎(chǔ)上,提出基于遺傳算法優(yōu)化變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD)諧波檢測及高階奇異譜的電能質(zhì)量分析方法。首先,由于電網(wǎng)工作環(huán)境復(fù)雜,獲取的電能質(zhì)量信號參雜各種噪聲。因此,論文提出基于變分模態(tài)分解和排列熵(Permutation Entropy,PE)的信號去噪方法和改進(jìn)小波閾值去噪方法對獲取的電能質(zhì)量信號進(jìn)行預(yù)處理,并采用排列熵作為評判依據(jù),提供重構(gòu)分量篩選標(biāo)準(zhǔn)。改進(jìn)閾值函數(shù)和閾值選擇,引入冪函數(shù)與調(diào)節(jié)因子構(gòu)造新的閾值函數(shù),實現(xiàn)閾值函數(shù)的調(diào)整,分層選擇閾值更具針對性,通過對帶噪聲擾動信號的實驗驗證了兩種方法都有良好的去噪效果,可以實現(xiàn)擾動信號與噪聲的有效分離,VMD-PE更適合復(fù)合擾動信號去噪,而改進(jìn)小波閾值去噪更適合單一擾動信號去噪。其次,在電能的擾動信號中,諧波信號混有多種頻率成分,相對其它擾動信號來說更加復(fù)雜,更難檢測。因此,論文針對諧波擾動信號提出遺傳算法優(yōu)化變分模態(tài)分解的檢測方法,用遺傳算法實現(xiàn)參數(shù)的自動選擇,實驗結(jié)果證明該方法具有良好的檢測效果。然后,根據(jù)9種電能質(zhì)量擾動信號和4種復(fù)合擾動信號的特點,引入高階奇異譜分析(High-order Singular Spectrum Analysis,HSSA),對高階累積量階數(shù)的選擇進(jìn)行對比分析,選擇四階奇異譜分析作為本文方法。對各種擾動信號進(jìn)行高階奇異譜特征量化分析,結(jié)果表明高階奇異譜可以表征擾動信號固有特性。取高階奇異譜熵與信號能量兩個特征作為分類器輸入,對兩個特征進(jìn)行評價、分析,實驗結(jié)果表明這兩個特征有著很好的區(qū)分度且這兩個特征的組合能有效區(qū)分多種擾動信號。最后,以仿真數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)為研究對象,選擇決策樹作為分類器進(jìn)行擾動信號識別,實驗結(jié)果驗證了本文方法的有效性和優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TM935;TM711

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2783895