本文關(guān)鍵詞：電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與定位方法研究

  更多相關(guān)文章： 電能質(zhì)量 擾動(dòng)檢測(cè)定位 擾動(dòng)分類 離散正交S變換 GK聚類

【摘要】：電力行業(yè)的迅速發(fā)展、新型電子器件和非線性負(fù)荷的廣泛應(yīng)用使電能質(zhì)量問題日益嚴(yán)峻。為降低電能質(zhì)量擾動(dòng)產(chǎn)生的影響,提高電能質(zhì)量水平,本文以電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)為研究對(duì)象,借助于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、離散正交S變換、GK聚類等方法,實(shí)現(xiàn)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的檢測(cè)定位與分類識(shí)別。首先,研究電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的預(yù)處理方法。運(yùn)用Matlab仿真平臺(tái)建立各種暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)仿真模型,獲取擾動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形。鑒于電網(wǎng)信息中心采集到的擾動(dòng)信號(hào)含有噪聲,而單一結(jié)構(gòu)元素的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器只對(duì)特定的噪聲信號(hào)有較好的濾波效果,本文選取由單一結(jié)構(gòu)元素通過并行組合的多結(jié)構(gòu)加權(quán)復(fù)合形態(tài)學(xué)濾波器對(duì)含有多種噪聲的擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行消噪處理,以減小噪聲對(duì)后續(xù)檢測(cè)的干擾。然后,提出一種基于離散正交S變換的暫態(tài)電能質(zhì)量檢測(cè)與定位方法。引入頻率變量、時(shí)間變量、頻帶寬度三個(gè)參數(shù)對(duì)有限頻帶子空間內(nèi)的傅立葉變換基函數(shù)進(jìn)行線性組合,構(gòu)造出一組可實(shí)現(xiàn)最大化時(shí)頻分辨率的正交基函數(shù)向量,提取擾動(dòng)信號(hào)和基函數(shù)內(nèi)積得到線性獨(dú)立時(shí)頻信號(hào)模矩陣平方和均值,對(duì)暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)和含有諧波的電壓暫降、暫態(tài)脈沖擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行起止時(shí)刻的定位和頻率的檢測(cè)。仿真結(jié)果表明,所提方法在保證準(zhǔn)確度的同時(shí),計(jì)算速度可達(dá)到S變換的數(shù)倍以上,具有更好的實(shí)時(shí)性和諧波免疫性。最后,應(yīng)用GK聚類算法實(shí)現(xiàn)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的識(shí)別分類。在對(duì)待分類擾動(dòng)信號(hào)特征參數(shù)模糊劃分矩陣初始化的基礎(chǔ)上,計(jì)算由聚類協(xié)方差矩陣表示的相似度度量函數(shù),獲取各個(gè)擾動(dòng)類型之間的相似度；不斷迭代調(diào)整聚類中心向量矩陣和隸屬度矩陣,當(dāng)由相似度度量函數(shù)和隸屬度矩陣組成的目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小值時(shí),迭代結(jié)束,聚類完成。提取十二種電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)S變換的特征參數(shù)作為GK聚類算法的輸入,設(shè)置相應(yīng)的聚類數(shù)目,進(jìn)行驗(yàn)證,給出的聚類劃分結(jié)果表明所提分類方法準(zhǔn)確率較高,對(duì)噪聲不敏感。
【關(guān)鍵詞】：電能質(zhì)量 擾動(dòng)檢測(cè)定位 擾動(dòng)分類 離散正交S變換 GK聚類
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM711
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-24
• 1.1 選題背景及意義10-11
• 1.2 電能質(zhì)量概論11-18
• 1.2.1 電能質(zhì)量的基本概念11
• 1.2.2 電能質(zhì)量分析11-16
• 1.2.3 電能質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)16-18
• 1.2.4 電能質(zhì)量的研究熱點(diǎn)18
• 1.3 電能質(zhì)量檢測(cè)與分類的研究現(xiàn)狀18-23
• 1.3.1 電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)方法19-21
• 1.3.2 電能質(zhì)量擾動(dòng)分類方法21-23
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容23-24
• 第2章 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)預(yù)處理24-32
• 2.1 引言24
• 2.2 暫態(tài)電能質(zhì)量的仿真模型24-27
• 2.3 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)消噪27-31
• 2.3.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)27-29
• 2.3.2 算例仿真29-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第3章 基于DOST的暫態(tài)電能質(zhì)量檢測(cè)與定位32-45
• 3.1 引言32
• 3.2 離散正交S變換及應(yīng)用分析32-37
• 3.2.1 離散正交S變換32-34
• 3.2.2 離散正交S變換在電力信號(hào)的應(yīng)用可行性分析34-35
• 3.2.3 應(yīng)用實(shí)例35-37
• 3.3 電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與時(shí)間定位的仿真驗(yàn)證37-43
• 3.3.1 特征值的選取37-38
• 3.3.2 單一擾動(dòng)信號(hào)的仿真分析38-41
• 3.3.3 復(fù)合擾動(dòng)信號(hào)的仿真分析41-43
• 3.4 本章小結(jié)43-45
• 第4章 基于GK聚類的電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)分類45-58
• 4.1 引言45-46
• 4.2 GK聚類的分類流程46-48
• 4.2.1 GK聚類46-47
• 4.2.2 GK聚類的分類實(shí)現(xiàn)步驟47-48
• 4.3 電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)特征提取48-50
• 4.3.1 電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的類型49
• 4.3.2 電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的特征參數(shù)分析49-50
• 4.4 電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)分類的實(shí)現(xiàn)步驟50-53
• 4.5 算例仿真53-56
• 4.6 本章小結(jié)56-58
• 結(jié)論58-60
• 參考文獻(xiàn)60-65
• 致謝65-66
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文66-67
• 附錄B 攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目67

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