伴隨著全球經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,各種非線性、沖擊性負(fù)荷設(shè)備的大量使用加劇了電能質(zhì)量擾動(dòng)在電力系統(tǒng)中出現(xiàn)的頻率和嚴(yán)重程度。例如,容性大負(fù)荷和通電開(kāi)關(guān)可能引起電壓暫升;固態(tài)開(kāi)關(guān)裝置和非線性電力開(kāi)關(guān)負(fù)載(如整流器)的使用,會(huì)造成電壓暫降或瞬時(shí)中斷的故障;雷擊可能導(dǎo)致閃變。這些電能質(zhì)量問(wèn)題的出現(xiàn),將會(huì)引發(fā)電氣設(shè)備的不穩(wěn)定或故障運(yùn)行,同時(shí)還會(huì)縮短電氣設(shè)備的使用壽命,這與當(dāng)前電力設(shè)備對(duì)電能質(zhì)量的高要求背道而馳。針對(duì)電力系統(tǒng)中普遍存在的電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)和分類問(wèn)題,已有研究表明,選用小波變換對(duì)擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)準(zhǔn)確性較好,但小波變換在擾動(dòng)分類方面的直觀性較差,影響分類的準(zhǔn)確性;而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法因其特有的學(xué)習(xí)能力,對(duì)非線性系統(tǒng)具有較好的辨識(shí)能力。鑒于此,為對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)進(jìn)行準(zhǔn)確分析,本文考慮選擇小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的研究分析方法,借鑒已有研究,探索提出改進(jìn)方法,制定本文的整體研究思路。第一,根據(jù)電力系統(tǒng)實(shí)際數(shù)據(jù)建立電能質(zhì)量擾動(dòng)的數(shù)學(xué)模型。基于對(duì)不同的小波基函數(shù)的分析與對(duì)比,針對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng),選取適合于電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)的小波基,分析確定最佳小波分解層數(shù),以便準(zhǔn)確檢測(cè)電能質(zhì)量擾動(dòng),而且為后續(xù)的小波去噪和小波域特征提...

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖7諧波擾動(dòng)波形與小波分析結(jié)果

何巨龍，等基于提升小波和改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配電網(wǎng)系統(tǒng)電能質(zhì)量擾動(dòng)定位與識(shí)別-73-圖6脈沖瞬變波形與小波分析結(jié)果Fig.6Pulsetransientsignalanditswaveletanalysisresult3.5諧波擾動(dòng)定位諧波擾動(dòng)波形如圖7(a)，擾動(dòng)開(kāi)始時(shí)刻t1=0....

圖7諧波擾動(dòng)波形與小波分析結(jié)果

何巨龍，等基于提升小波和改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配電網(wǎng)系統(tǒng)電能質(zhì)量擾動(dòng)定位與識(shí)別-73-圖6脈沖瞬變波形與小波分析結(jié)果Fig.6Pulsetransientsignalanditswaveletanalysisresult3.5諧波擾動(dòng)定位諧波擾動(dòng)波形如圖7(a)，擾動(dòng)開(kāi)始時(shí)刻t1=0....

圖2-1三層小波分解樹(shù)

：()2(2/2,ttkjjjk=ψ該放大倍數(shù)下，能夠察更小的細(xì)節(jié)部分內(nèi)信號(hào)的概貌。t快速算法分別用理想低通與理部分，分別對(duì)應(yīng)擾動(dòng)出必定是正交的。類該級(jí)輸入信號(hào)每分解一個(gè)高頻細(xì)節(jié)部分d例，小波分解樹(shù)如圖

圖2一2提升小波變換Flollr尸，_，Tl什1”

同時(shí)作為下一級(jí)小波函數(shù)和尺度函數(shù)的母函數(shù)，能的尺度系數(shù)和小波系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)它們各自對(duì)應(yīng)頻段的分離散逼近信號(hào)（低頻部分），小波系數(shù)dj,k對(duì)應(yīng)離散細(xì)節(jié)度系數(shù)和小波系數(shù)如式(2-9)所示：[]ddg[nk]aahnknzjkjnnzjkjn221,,1,,==∈+∈+小波....

本文編號(hào)：4026698