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基于小波變換和改進(jìn)Prony方法的電能質(zhì)量擾動(dòng)分析

發(fā)布時(shí)間:2017-10-05 22:10

  本文關(guān)鍵詞:基于小波變換和改進(jìn)Prony方法的電能質(zhì)量擾動(dòng)分析


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【摘要】:傳統(tǒng)的電能質(zhì)量分析方法通常只針對(duì)某一類(lèi)特定的電能質(zhì)量擾動(dòng)問(wèn)題進(jìn)行分析,為了實(shí)現(xiàn)對(duì)常見(jiàn)電能擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行有效的區(qū)分與辨識(shí),提出小波分析與Prony方法相結(jié)合的分析算法。首先引入小波多分辨分析(multi-resolution analysis),選取合適的小波函數(shù)對(duì)擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解,判斷分解信號(hào)是否存在模極大值點(diǎn),從而區(qū)分出穩(wěn)態(tài)與暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)問(wèn)題。對(duì)于暫態(tài)擾動(dòng)問(wèn)題,優(yōu)化了Mallat重構(gòu)層數(shù),提取出暫態(tài)擾動(dòng)波形,以實(shí)現(xiàn)對(duì)擾動(dòng)類(lèi)型的判斷。對(duì)于穩(wěn)態(tài)擾動(dòng)問(wèn)題,改進(jìn)Prony方法對(duì)于系統(tǒng)階數(shù)估計(jì)的過(guò)程,提高了參數(shù)辨識(shí)精度。最后對(duì)混合擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析,并使用Matlab進(jìn)行了仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能準(zhǔn)確地識(shí)別出各種類(lèi)型的電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)。
【作者單位】: 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】電能質(zhì)量 小波分析 Mallat重構(gòu) Prony方法 參數(shù)辨識(shí)
【分類(lèi)號(hào)】:TM711
【正文快照】: 0引言隨著國(guó)家的發(fā)展,我國(guó)電力工業(yè)的規(guī)模迅速擴(kuò)大,用電負(fù)荷急劇增長(zhǎng),其中一些非線性負(fù)荷與沖擊負(fù)荷嚴(yán)重影響了電力系統(tǒng)的供電質(zhì)量,給用戶(hù)帶來(lái)了很大的困擾,有必要對(duì)擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行有效的分析與抑制[1-2]。目前常用的電能質(zhì)量分析方法包括快速傅里葉變換法(FFT)[3]、小波變化法[

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 宋雪雷;基于小波變換和支持向量機(jī)的電能質(zhì)量擾動(dòng)分析方法[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 潘冬寅;電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)降維及分類(lèi)研究[D];南京林業(yè)大學(xué);2012年

2 郝婉茹;基于原子分解快速算法的電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與分類(lèi)研究[D];燕山大學(xué);2015年

3 鄧為權(quán);基于EEMD和SVM的電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與分析研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

4 胡巧琳;風(fēng)電并網(wǎng)的電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)方法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

5 朱玲;混合電能質(zhì)量擾動(dòng)的檢測(cè)與分類(lèi)[D];西南交通大學(xué);2015年

6 薛文婷;暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)分析與評(píng)估的研究[D];華北電力大學(xué);2015年

7 韓剛;電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與分類(lèi)識(shí)別方法研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2015年

8 章俊;電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的檢測(cè)與識(shí)別[D];南昌大學(xué);2015年

9 張語(yǔ)R,

本文編號(hào):979095


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