本文關(guān)鍵詞：電能質(zhì)量暫態(tài)擾動(dòng)對(duì)電能計(jì)量的影響與濾波研究

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【摘要】：電能作為一種高效清潔的能源,在人民日常生活和生產(chǎn)中扮演著無(wú)比重要的角色。隨著電力系統(tǒng)中非線性負(fù)荷用量的增多,使得大量暫態(tài)擾動(dòng)存在,導(dǎo)致了電網(wǎng)中電壓和電流發(fā)生變化,這些暫態(tài)擾動(dòng)不但在工程上減少了電網(wǎng)器件的使用壽命,還影響著電能的科學(xué)計(jì)量,增加了電能表的誤差,造成直接的經(jīng)濟(jì)損失。本文深入研究小波變換和奇異值分解算法,分析電能暫態(tài)擾動(dòng)對(duì)電能表計(jì)量造成的影響,提高了電能表計(jì)量的準(zhǔn)確性。本文以電能計(jì)量的濾波為研究背景,暫態(tài)擾動(dòng)為研究對(duì)象,提出了一種結(jié)合SVD和雙樹MAP的濾波算法,并在MATLAB平臺(tái)中進(jìn)行建模仿真,利用實(shí)例驗(yàn)證其仿真結(jié)果的正確性。主要闡述了如下內(nèi)容：(1)介紹了小波變換濾波方法的基本原理。詳細(xì)分析小波變換的理論,主要列舉了硬閾值、軟域值、模極大值、基于MAP估計(jì)的雙樹復(fù)小波算法的濾波原理和計(jì)算方法。(2)利用小波變換對(duì)單一電壓暫升信號(hào)和多種電能暫態(tài)擾動(dòng)疊加信號(hào)進(jìn)行濾波的仿真分析。利用硬閾值、軟域值、模極大值、基于MAP估計(jì)的雙樹復(fù)小波算法分別對(duì)兩種信號(hào)濾波。得到波形圖和去噪后的信噪比,發(fā)現(xiàn)四種算法中基于MAP估計(jì)的雙樹復(fù)小波算法對(duì)兩種信號(hào)的去噪效果最佳。并比較濾波后電壓突變點(diǎn)的信息與理想值的誤差,其結(jié)果表明基于MAP估計(jì)的雙樹復(fù)小波算法對(duì)突變點(diǎn)信息的保留程度最好。(3)提出一種SVD結(jié)合基于MAP估計(jì)雙樹復(fù)小波的濾波算法。先使用SVD算法構(gòu)建二分矩陣對(duì)暫態(tài)擾動(dòng)信號(hào)做預(yù)處理,經(jīng)過(guò)處理之后的信號(hào)噪聲被大大削弱,然后再對(duì)其進(jìn)行雙樹MAP濾波,最后得到的結(jié)果信噪比更高,突變點(diǎn)信息的提取情況略好。根據(jù)電能計(jì)量的計(jì)算公式計(jì)算理論電能消耗值、實(shí)際電能消耗值和五種算法濾波后的電能消耗值,直觀的對(duì)比五種算法濾波后與理論電能計(jì)量的誤差情況和濾波后突變點(diǎn)的信息,最終結(jié)果都證明了仿真實(shí)驗(yàn)的正確性。
【關(guān)鍵詞】：電能計(jì)量 暫態(tài)擾動(dòng) 信號(hào)處理 小波變換 SVD
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM711;TM933.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-20
• 1.1 暫態(tài)擾動(dòng)對(duì)電能計(jì)量影響的研究背景及意義10-12
• 1.2 暫態(tài)擾動(dòng)的特征12-15
• 1.2.1 暫態(tài)擾動(dòng)的定義12
• 1.2.2 暫態(tài)擾動(dòng)的分類及波形特征12-15
• 1.3 課題國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-18
• 1.4 本文的主要工作18-20
• 第二章 小波變換濾波原理20-32
• 2.1 引言20
• 2.2 小波變換基本原理20-31
• 2.2.1 連續(xù)小波變換20-21
• 2.2.2 離散小波變換21-22
• 2.2.3 小波包分析原理22-23
• 2.2.4 模極大值算法23-24
• 2.2.5 小波閾值算法24-25
• 2.2.6 雙樹復(fù)小波變換25-29
• 2.2.7 MAP估計(jì)算法29-31
• 2.3 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于小波變換的暫態(tài)擾動(dòng)分析32-48
• 3.1 引言32
• 3.2 電壓暫升信號(hào)的濾波32-39
• 3.3 小波變換對(duì)多種暫態(tài)擾動(dòng)信號(hào)疊加后的濾波39-46
• 3.4 本章小結(jié)46-48
• 第四章 SVD結(jié)合雙樹MAP算法的濾波分析48-62
• 4.1 引言48
• 4.2 奇異值分解理論48-52
• 4.2.1 奇異值分解的定義48-49
• 4.2.2 奇異值分解中Hankel矩陣的構(gòu)造49-50
• 4.2.3 SVD的分解與重構(gòu)50-52
• 4.3 SVD結(jié)合雙樹MAP算法的仿真52-56
• 4.3.1 電壓暫升信號(hào)的濾波52-54
• 4.3.2 多種暫態(tài)擾動(dòng)疊加信號(hào)的濾波54-56
• 4.4 實(shí)例濾波分析56-59
• 4.4.1 電能計(jì)量基本原理56-57
• 4.4.2 基于電壓暫升實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的濾波分析57-59
• 4.4.3 電壓暫升信號(hào)突變點(diǎn)分析59
• 4.5 本章小結(jié)59-62
• 第五章 總結(jié)與展望62-64
• 5.1 全文總結(jié)62-63
• 5.2 展望63-64
• 致謝64-66
• 參考文獻(xiàn)66-72
• 附錄A (攻讀學(xué)位其間發(fā)表論文情況)72

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