發(fā)布時間：2025-04-18 04:25

　　隨著社會的進步與發(fā)展,越來越多新型電力設(shè)備與電力電子產(chǎn)品不斷出現(xiàn)在日常生活中,在改善生活質(zhì)量的同時也帶來了更多的諧波污染,使得人們不得不開始更加注意對電力系統(tǒng)諧波的檢測與治理。諸多學(xué)者針對如何開展高效率、高精度的電力系統(tǒng)諧波檢測進行了大量的研究,并取得了實時有效的研究成果。然而隨著電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的不斷變革,加之電力系統(tǒng)諧波又是一種不平穩(wěn)的非線性信號,使得傳統(tǒng)處理方法在對其進行檢測和處理的應(yīng)用中難以取得更好的效果。本文針對電力系統(tǒng)諧波實時檢測算法以及諧波含量預(yù)測進行了研究,具體內(nèi)容如下:1.介紹了諧波檢測理論相關(guān)的基礎(chǔ)知識。對傳統(tǒng)的諧波檢測算法及改進算法進行了研究,主要有快速傅里葉變換、小波變換和瞬時無功功率分析等相關(guān)算法及改進算法。對各種方法在諧波檢測應(yīng)用中的優(yōu)缺點進行了對比分析,為后續(xù)研究提供了理論基礎(chǔ)。2.針對傳統(tǒng)集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解在處理電力系統(tǒng)信號時缺少自適應(yīng)能力的問題,結(jié)合粒子群與深度信念網(wǎng)絡(luò),提出一種改進的自適應(yīng)集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法。該算法通過訓(xùn)練獲取自適應(yīng)模型,使集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解可以根據(jù)電力信號諧波含量的分布特征自動選擇有效的分解參數(shù),將被測信號中相近頻次的諧波更加合理的分離到對...

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 諧波檢測技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 諧波檢測方法的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解在諧波檢測中的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 時間序列預(yù)測在諧波檢測中的研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 主要研究內(nèi)容
        1.3.2 結(jié)構(gòu)安排
    1.4 本章小結(jié)
第2章 傳統(tǒng)諧波檢測算法介紹
    2.1 引言
    2.2 快速傅里葉變換及相關(guān)改進算法
        2.2.1 離散傅里葉變換
        2.2.2 快速傅里葉變換
        2.2.3 存在的問題及改進
    2.3 小波變換及相關(guān)改進算法
        2.3.1 連續(xù)小波變換
        2.3.2 離散小波變換
        2.3.3 小波變換的應(yīng)用與改進
    2.4 瞬時無功功率及相關(guān)改進算法
        2.4.1 瞬時無功功率理論簡介
        2.4.2 應(yīng)用與改進
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于EEMD算法和深度網(wǎng)絡(luò)的電網(wǎng)諧波分離
    3.1 引言
    3.2 基于深度網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)EEMD諧波分離算法
    3.3 自適應(yīng)模型訓(xùn)練
        3.3.1 基于瞬時頻率的適應(yīng)度函數(shù)確定
        3.3.2 基于改進PSO算法的最優(yōu)參數(shù)獲取
        3.3.3 DBN-BP網(wǎng)絡(luò)
    3.4 實驗分析與結(jié)論
        3.4.1 實驗數(shù)據(jù)來源介紹
        3.4.2 獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
        3.4.3 自適應(yīng)模型訓(xùn)練
        3.4.4 模型驗證
        3.4.5 結(jié)論分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于AEEMD與 LSSVM的諧波含量預(yù)測
    4.1 引言
    4.2 LSSVM原理及相關(guān)核函數(shù)介紹
        4.2.1 LSSVM基本原理介紹
        4.2.2 核函數(shù)介紹
    4.3 基于AEEMD和 LSSVM的諧波預(yù)測模型
        4.3.1 實驗數(shù)據(jù)來源及AEEMD簡介
        4.3.2 預(yù)測模型建立
        4.3.3 模型參數(shù)優(yōu)化
    4.4 實驗分析與結(jié)論
        4.4.1 實驗驗證
        4.4.2 結(jié)論分析
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻
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



本文編號：4040526