電能質(zhì)量是衡量供電系統(tǒng)是否正常的一項(xiàng)重要指標(biāo),由于新能源發(fā)電的并網(wǎng)及各種非線性負(fù)荷的接入,使得電能質(zhì)量問(wèn)題越加嚴(yán)重和復(fù)雜。為了提高電能的質(zhì)量通常在進(jìn)行各種補(bǔ)償措施之前,需要對(duì)不同的電能質(zhì)量擾動(dòng)（Power Quality Disturbances,PQD）實(shí)現(xiàn)類(lèi)型的分類(lèi)與特性的檢測(cè)。在真實(shí)環(huán)境中投入運(yùn)營(yíng)的電力系統(tǒng),其存在的電能質(zhì)量擾動(dòng)在同一個(gè)時(shí)間段內(nèi)并不可能是僅僅由一種構(gòu)成,而是由許多種擾動(dòng)在信號(hào)波形上疊加而成的,所以研究這些信號(hào)波形的檢測(cè)算法對(duì)于后期的改善具有重要意義。針對(duì)擾動(dòng)類(lèi)型繁多且識(shí)別難度較大的問(wèn)題,本文首先分析了擾動(dòng)類(lèi)型的定義,利用改進(jìn)后的小波算法解決了信號(hào)波形中存在大量冗余數(shù)據(jù)與噪聲的問(wèn)題。由于S變換時(shí)頻精度不能滿足復(fù)合擾動(dòng)的需求,故本文提出了分頻改進(jìn)S變換（Frequency Divided S Transform,FDST）檢測(cè)算法,并進(jìn)行了仿真對(duì)比分析。最后設(shè)計(jì)了基于徑向基函數(shù)（Radial Basis Function,RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于擾動(dòng)類(lèi)型的識(shí)別,并利用粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行了定量求取,... 

【文章來(lái)源】：蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

不同頻率下窗函數(shù)時(shí)域曲線圖

電能質(zhì)量復(fù)合擾動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別算法研究-22-(3)對(duì)離散信號(hào)xkT做傅里葉變換，即使KT趨近于NT，其中為頻率點(diǎn)，得到信號(hào)xkT的頻譜為HNT；(4)對(duì)于任意頻率不為0的點(diǎn)處，窗gk,n的傅里葉變換為2222π,emnGmn，其中k趨近于頻率點(diǎn)m；(5)取=mn，可以推出mnXNT，使得頻譜圖向左位移m點(diǎn)，再計(jì)算出X和G的乘積，即可得到n的頻譜。3.1.3廣義S變換S變換的處理雖然解決了STFT窗函數(shù)窗寬無(wú)法改變的缺點(diǎn)，但是在處理數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜的電網(wǎng)擾動(dòng)時(shí)高斯窗函數(shù)并不能滿足要求。通過(guò)對(duì)S變換的窗函數(shù)乘以一個(gè)系數(shù)，使得S變換對(duì)時(shí)間和頻率都擁有很好的處理分辨率。在低頻區(qū)段下，擴(kuò)大其高斯窗口的寬度，提高頻率分辨率；在高頻區(qū)段下，使高斯窗口變的更窄，提高時(shí)域分辨率。對(duì)S變換使用的窗函數(shù)進(jìn)行修改，其高斯窗表達(dá)式為：22"21e2πtfwtf(3.15)將窗寬修改為：1fgf(3.16)其中，g為引入的窗寬調(diào)整系數(shù)，通過(guò)對(duì)窗寬系數(shù)的調(diào)整，可以對(duì)高斯窗進(jìn)一步調(diào)整，以獲得更好的時(shí)頻處理效果。不同g值下的高斯窗函數(shù)時(shí)域形態(tài)曲線如圖3.3。圖3.3不同g值下的窗函數(shù)時(shí)域曲線

蘭州交通大學(xué)碩士學(xué)位論文-23-對(duì)幅值和頻率分別修正，引入不同的調(diào)節(jié)系數(shù)將高斯窗口實(shí)現(xiàn)改進(jìn)，得到廣義S變換[44]，稱(chēng)為GST，其表達(dá)式為：2222π2,d2πftiftfGSTffteet(3.17)其中，和是對(duì)窗寬進(jìn)行修正的系數(shù)，分別可以調(diào)整高斯窗函數(shù)對(duì)S變換的時(shí)間及頻率分辨率。當(dāng)=1或者=1時(shí)，即為傳統(tǒng)連續(xù)S變化；當(dāng)1或者1時(shí)，會(huì)使高斯窗變寬，從而增大了信號(hào)的頻率分辨率；當(dāng)1或者1時(shí)，系數(shù)會(huì)使得高斯窗的寬度變窄，從而來(lái)增大信號(hào)的時(shí)域分辨率。3.2基于高低頻改進(jìn)S變換算法的電能質(zhì)量擾動(dòng)分析3.2.1廣義S變換算法的改進(jìn)由式3.5可知，S變換的窗口寬度與頻率成反比，因此窗函數(shù)可以在不同頻率點(diǎn)處擁有不同的寬度，但由于電能質(zhì)量擾動(dòng)具有頻率不固定的特點(diǎn)，對(duì)于同一頻率下的擾動(dòng)而言，窗寬固定不能改變，因此不能對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)具有很好的時(shí)頻分辨率。為了改進(jìn)不同頻率下S變換對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)的時(shí)頻分析特性，通過(guò)對(duì)窗函數(shù)引入一個(gè)系數(shù)，來(lái)改變窗寬改變的速率，從而對(duì)不同頻率下的擾動(dòng)具有更好的檢測(cè)效果。以最常見(jiàn)的暫降擾動(dòng)波形為例，采樣頻率為3200Hz進(jìn)行離散采樣，圖3.4為擾動(dòng)信號(hào)經(jīng)過(guò)傳統(tǒng)S變換后的時(shí)頻等高線。圖3.4傳統(tǒng)S變換時(shí)頻等高線


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