本文關鍵詞：基于小波變換和HMM的電能質量擾動分類

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【摘要】：隨著新興工業(yè)技術的進步,電網中非線性負荷所占的比例越來越高,電網正遭受越來越嚴重的電能質量問題。為了保證電力系統(tǒng)安全、可靠、經濟運行,深入的研究電能質量問題尤為必要。分析電能質量擾動是改善電網電能質量的前提,只有查明了故障類型,才能從根本上治理并提高電能質量。因此需要對電網中發(fā)生的電能質量事件的分類進行研究。本文基于PSCAD/EMTDC仿真平臺得到了電壓暫降、電壓暫升、電壓中斷、暫態(tài)振蕩和諧波5種常見的電能質量波形,利用小波變換及多分辨率分析對仿真波形進行分析,提出了一種新的電能擾動信號特征量提取方法。由該方法提取出的特征值能夠有效的反映出電能質量擾動事件發(fā)生后,信號各個頻段能量隨時間變化的規(guī)律。本文介紹了隱式馬爾科夫模型的基本理論以及在訓練和識別過程中的算法,并在MATLAB上利用提取的特征量對5種電能質量馬爾科夫模型進行訓練和對未知電能質量信號進行識別。最后簡要介紹了一個集信號發(fā)生、信號采集以及信號分析的硬件實現系統(tǒng)。該系統(tǒng)將仿真得到的擾動波形存儲在信號發(fā)生器中輸出,經過采樣芯片采樣后將信號傳輸到電腦中進行特征量提取和信號識別。本文用仿真波形對提出的電能質量事件分類方法進行測試,實驗結果表明該方法能夠有效的識別出5種電能質量事件。本文提出的方法有著計算簡單、可靠性高的特點,并且也可以用來對其它電能質量事件進行分類。
【關鍵詞】：電能質量仿真 電能質量分類 小波變換 隱式馬爾科夫模型
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM711
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 緒論8-17
• 1.1 研究背景及意義8
• 1.2 電能質量的定義與分類8-10
• 1.3 國內外研究現狀10-15
• 1.3.1 電能質量擾動分析方法10-13
• 1.3.2 人工智能分類方法13-15
• 1.4 論文主要工作15-17
• 2 電能質量擾動事件仿真及特征量提取17-37
• 2.1 電能質量擾動事件仿真17-23
• 2.2 小波變換的基本理論23-27
• 2.2.1 連續(xù)小波變換23
• 2.2.2 離散的小波變換23-25
• 2.2.3 多分辨率分析25-26
• 2.2.4 帕斯維爾定理26-27
• 2.3 電能質量擾動信號特征量的提取方法27-36
• 2.4 本章小結36-37
• 3 隱式馬爾科夫模型理論與電能質量事件分類37-52
• 3.1 離散馬爾科夫過程37-39
• 3.2 隱式馬爾科夫模型（HMM）39-40
• 3.3 HMM的三個基本問題40-47
• 3.3.1 評估問題40-42
• 3.3.2 解碼問題42-44
• 3.3.3 訓練問題44-47
• 3.4 連續(xù)觀測量47-48
• 3.5 隱式馬爾科夫模型選擇48-50
• 3.6 隱式馬爾科夫模型在電能擾動事件分類中的應用50-51
• 3.7 本章小結51-52
• 4 電能質量擾動事件識別的實現52-58
• 4.1 實驗設備介紹52-54
• 4.1.1 信號發(fā)生器52-53
• 4.1.2 控制芯片選型53
• 4.1.3 AD芯片選型53-54
• 4.2 算例實驗54-56
• 4.3 實驗結果與分析56-57
• 4.4 本章小結57-58
• 5 總結與展望58-60
• 5.1 全文總結58-59
• 5.2 課題展望59-60
• 致謝60-61
• 參考文獻61-64

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