伴隨著人們生產(chǎn)、生活水平的提升,各種類型的非線性電氣設(shè)備的使用量也急劇增加。大量的諧波因此注入到電網(wǎng)中,導(dǎo)致電力系統(tǒng)中諧波的含量不斷增加,嚴(yán)重影響了電網(wǎng)的電能質(zhì)量。電力系統(tǒng)以及各種用電設(shè)備運(yùn)行的高效性和可靠性也因諧波的存在而受到影響,輕則使得電氣設(shè)備產(chǎn)生大量的額外損耗,降低其使用壽命;重則引發(fā)安全事故,甚至造成大規(guī)模停電。因此,對(duì)電力系統(tǒng)的諧波估計(jì)與抑制技術(shù)的研究,具有重要的理論意義與實(shí)踐價(jià)值。為了解決電力系統(tǒng)諧波污染問(wèn)題,本文對(duì)電力系統(tǒng)諧波估計(jì)和抑制技術(shù)進(jìn)行了深入的研究,主要工作如下:(1)為了準(zhǔn)確掌握電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)諧波幅值和相位的變化情況,從而采取有效的措施對(duì)動(dòng)態(tài)諧波進(jìn)行治理。本文以電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)諧波的幅值和相位為對(duì)象進(jìn)行狀態(tài)估計(jì),提出了遺傳優(yōu)化粒子濾波(Genetic Algorithm Particle Filter,GAPF)的動(dòng)態(tài)諧波估計(jì)方法。該方法首先對(duì)遺傳操作中的選擇操作進(jìn)行優(yōu)化,且對(duì)交叉、變異操作添加自適應(yīng)思想,使得交叉概率和變異概率能夠根據(jù)個(gè)體的適應(yīng)度自行調(diào)整,從而克服了遺傳算法中易出現(xiàn)的搜索速度慢和“早熟”現(xiàn)象;其次,用改進(jìn)的遺傳操作代替粒子濾波中的重采樣過(guò)程,得到對(duì)... 

【文章來(lái)源】：蘭州理工大學(xué)甘肅省

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 電力系統(tǒng)諧波估計(jì)和抑制技術(shù)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的章節(jié)安排
第2章 電力系統(tǒng)諧波分析
    2.1 電力系統(tǒng)諧波的含義和性質(zhì)
    2.2 電力系統(tǒng)諧波產(chǎn)生的主要原因
    2.3 電力系統(tǒng)諧波源分析
        2.3.1 發(fā)電機(jī)的諧波
        2.3.2 變壓器的諧波
        2.3.3 電弧爐的諧波
        2.3.4 電力電子裝置的諧波
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于遺傳優(yōu)化粒子濾波算法的電力系統(tǒng)諧波估計(jì)
    3.1 電力系統(tǒng)諧波機(jī)理模型的建立
    3.2 粒子濾波算法分析
        3.2.1 粒子濾波狀態(tài)空間模型
        3.2.2 貝葉斯理論
        3.2.3 蒙特卡羅方法
        3.2.4 粒子濾波貫序重要性采樣算法的實(shí)現(xiàn)
        3.2.5 減少粒子退化的關(guān)鍵技術(shù)
        3.2.6 粒子重采樣
        3.2.7 粒子濾波算法的實(shí)現(xiàn)步驟
    3.3 粒子濾波算法仿真分析
    3.4 遺傳算法分析
        3.4.1 遺傳算法基本思想
        3.4.2 遺傳算法基本概念
        3.4.3 遺傳算法的編碼
        3.4.4 遺傳算法的基本操作
        3.4.5 遺傳算法的個(gè)體適應(yīng)度評(píng)價(jià)
        3.4.6 遺傳算法的終止
        3.4.7 遺傳算法所需要的參數(shù)
    3.5 粒子濾波算法與遺傳算法的對(duì)比分析
    3.6 遺傳優(yōu)化粒子濾波
    3.7 基于GAPF算法的電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)諧波估計(jì)的實(shí)現(xiàn)流程
    3.8 仿真分析
        3.8.1 GAPF在電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)諧波幅值估計(jì)中的應(yīng)用
        3.8.2 GAPF在電力系統(tǒng)動(dòng)態(tài)諧波相位估計(jì)中的應(yīng)用
    3.9 本章小結(jié)
第4章 基于自適應(yīng)蟻群算法的級(jí)聯(lián)型多電平逆變器諧波抑制
    4.1 級(jí)聯(lián)型多電平逆變器的諧波抑制
        4.1.1 級(jí)聯(lián)型多電平逆變器的結(jié)構(gòu)
        4.1.2 建立選擇諧波消去脈寬調(diào)制目標(biāo)方程
    4.2 自適應(yīng)蟻群算法
        4.2.1 基本蟻群算法的原理
        4.2.2 改進(jìn)蟻群算法
        4.2.3 自適應(yīng)蟻群算法與基本蟻群算法的仿真分析
    4.3 自適應(yīng)蟻群算法求解SHE-PWM方程組
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
    結(jié)論
    展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄
附錄B
    表B1 PF算法實(shí)現(xiàn)的偽代碼
    表B2 GA算法實(shí)現(xiàn)的偽代碼
    表B3 GAPF算法實(shí)現(xiàn)的偽代碼
    表B4 Adaptive CAS算法實(shí)現(xiàn)的偽代碼


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于諧波平面檢測(cè)的五相電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)單相斷相故障診斷方法[J]. 王慶豐,吳俊勇,劉自程.  中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2019(02)
[2]電力系統(tǒng)諧波分析及檢測(cè)[J]. 程術(shù),劉宇龍,彭浩,林益茂.  電子世界. 2018(16)
[3]SVD算法下多諧波源系統(tǒng)解耦策略仿真分析[J]. 江友華,常建,唐忠.  電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2018(03)
[4]基于遺傳算法改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的IAQ評(píng)價(jià)[J]. 馮浩棟,韓旭,羅華山.  微型機(jī)與應(yīng)用. 2017(23)
[5]基于改進(jìn)粒子濾波的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤算法[J]. 鄔春明,宮皓泉,王艷嬌,趙星翰,郭立杰,梁玉珠.  南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(05)
[6]單相光伏并網(wǎng)逆變器控制技術(shù)的研究[J]. 陳以明.  電氣應(yīng)用. 2017(21)
[7]基于箱粒子濾波的魯棒標(biāo)簽多伯努利跟蹤算法[J]. 魏帥,馮新喜,王泉,鹿傳國(guó).  兵工學(xué)報(bào). 2017(10)
[8]電壓不平衡度的加窗FFT快速測(cè)量方法[J]. 溫和,金冉,蒙娟,黎福海.  電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2017(16)
[9]UPS逆變器諧波抑制環(huán)的分析與設(shè)計(jì)[J]. 王小軍,施科研,董德智,徐德鴻.  電源學(xué)報(bào). 2018(03)
[10]應(yīng)用于電力諧波分析的改進(jìn)相位差校正法[J]. 吳超凡,陳隆道.  電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2017(07)

碩士論文
[1]基于粒子群優(yōu)化自適應(yīng)最小二乘法的電網(wǎng)動(dòng)態(tài)諧波估計(jì)[D]. 帥士奇.深圳大學(xué) 2017
[2]移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的遺傳算法及其應(yīng)用[D]. 回艷玲.北京郵電大學(xué) 2013
[3]基于FPGA實(shí)現(xiàn)的粒子濾波算法研究[D]. 鄧文壇.北京交通大學(xué) 2008
[4]遺傳算法在配電網(wǎng)優(yōu)化規(guī)劃中的應(yīng)用研究[D]. 陳俊紅.河北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2006
[5]電力系統(tǒng)諧波測(cè)量和分析方法研究[D]. 陳冬紅.河海大學(xué) 2005



本文編號(hào)：2906597