本文關(guān)鍵詞：基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的特高壓直流輸電系統(tǒng)換相失敗識別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：特高壓直流輸電技術(shù)以其電壓等級高、輸送距離遠(yuǎn)、輸送容量大的獨特優(yōu)勢解決了我國能源與負(fù)荷分布不均衡的難題。換相失敗作為特高壓直流輸電系統(tǒng)常見的一種故障,會引起交流電壓、直流電流等一些電氣量的突變,威脅著電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。因此,正確識別換相失敗故障是保證特高壓直流輸電系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的前提。本文使用逆變側(cè)直流電流信號的線模分量作為分析對象,主要研究內(nèi)容如下：研究了經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法進(jìn)行換相失敗故障識別。通過分別計算直流電流信號線模分量經(jīng)EMD分解得到的固有模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function, IMF)的能量和相關(guān)系數(shù)并組成兩組特征向量,使用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行故障識別與比較。仿真實驗結(jié)果表明,使用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與能量法結(jié)合進(jìn)行換相失敗故障識別,能夠較準(zhǔn)確判斷出故障類型。提出EMD的改進(jìn)方法聚合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)并對直流電流信號線模分量進(jìn)行分解,計算近似熵和自回歸(Auto Regressive, AR)模型的系數(shù)分別組成特征向量并作為Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行故障識別。經(jīng)過仿真試驗,近似熵與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法能夠很好的識別換相失敗、線路故障、正常狀態(tài)。研究改進(jìn)的經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸狻獦O點對稱模態(tài)分解(Extreme-Point Symmetric Mode Decomposition, ESMD)對電流信號線模分量進(jìn)行ESMD分解,分別提取IMF分量的能量、相關(guān)系數(shù)、AR模型的系數(shù)、近似熵并組成四種特征向量,采用粒子群優(yōu)化的最小二乘法支持向量機對系統(tǒng)正常狀態(tài)、線路故障、換相失敗進(jìn)行故障識別,進(jìn)一步使用支持向量機對引起換相失敗的4種逆變側(cè)交流系統(tǒng)故障進(jìn)行識別。仿真實驗診斷結(jié)果顯示,在小樣本情況下,ESMD、近似熵與最小二乘法支持向量機相結(jié)合的方法故障識別率較高且穩(wěn)定性較好。
【關(guān)鍵詞】：特高壓直流輸電系統(tǒng) 換相失敗 故障識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM721.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題研究背景及意義11-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容16-19
• 第二章 特高壓直流輸電系統(tǒng)直流線路故障及換相失敗分析19-35
• 2.1 引言19
• 2.2 特高壓直流輸電系統(tǒng)仿真模型19-20
• 2.3 直流線路故障20-22
• 2.4 換相失敗分析22-28
• 2.4.1 換相失敗的發(fā)生機理22-25
• 2.4.2 換相失敗的影響因素及判別方法25-27
• 2.4.3 換相失敗的危害及預(yù)防措施27-28
• 2.5 交流系統(tǒng)故障對換相失敗的影響28-31
• 2.5.1 交流系統(tǒng)發(fā)生不對稱故障對換相失敗的影響28-30
• 2.5.2 交流系統(tǒng)發(fā)生對稱故障對換相失敗的影響30-31
• 2.6 直流電流信號頻譜特性分析31-32
• 2.7 本章小結(jié)32-35
• 第三章 基于EMD-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的換相失敗識別方法35-47
• 3.1 引言35
• 3.2 EMD分解及特征向量的提取35-39
• 3.2.1 EMD分解35-36
• 3.2.2 特征向量的提取36-39
• 3.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)39-40
• 3.4 基于EMD和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的換相失敗故障識別40-45
• 3.4.1 EMD和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障識別算法流程41
• 3.4.2 故障識別41-45
• 3.5 本章小結(jié)45-47
• 第四章 基于EEMD-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的換相失敗識別方法47-57
• 4.1 引言47
• 4.2 電流信號的EEMD分解47-48
• 4.3 AR模型和近似熵48-50
• 4.3.1 AR模型48-49
• 4.3.2 近似熵49-50
• 4.4 基于EEMD的換相失敗故障識別50-56
• 4.4.1 基于EEMD和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障識別方法流程50-51
• 4.4.2 EEMD分解51-52
• 4.4.3 特征向量提取52-54
• 4.4.4 仿真實驗結(jié)果54-56
• 4.5 本章小結(jié)56-57
• 第五章 基于ESMD與PSO LSSVM的換相失敗識別方法57-79
• 5.1 引言57
• 5.2 ESMD方法57-65
• 5.3 最小二乘法支持向量機65-68
• 5.3.1 支持向量機原理65-67
• 5.3.2 最小二乘法支持向量機67-68
• 5.4 粒子群優(yōu)化算法68-69
• 5.5 基于PSO—LSSVM的換相失敗故障識別69-76
• 5.5.1 特征值提取69-71
• 5.5.2 基于PSO-LSSVM的換相失敗故障識別71-76
• 5.6 本章小結(jié)76-79
• 第六章 結(jié)論與展望79-81
• 6.1 結(jié)論79-80
• 6.2 展望80-81
• 致謝81-83
• 參考文獻(xiàn)83-89
• 附錄 (攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文和參與項目)89

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本文編號：499473