本文關鍵詞：配電網(wǎng)電壓暫降檢測與擾動源識別方法研究

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【摘要】：配電網(wǎng)直接面對廣大電力用戶,由于非線性負荷等因素的影響,電能質量呈現(xiàn)不斷下降的趨勢;而同時,諸如計算機、通信設施等敏感設備又對電能質量特別是暫態(tài)電能質量提出了越來越高的要求。電壓暫降檢測及其產(chǎn)生根源的識別是改善電能質量的一個重要前提和基礎。本文主要研究工作及成果如下:首先,系統(tǒng)地研究了目前常用的幾種電壓暫降檢測算法,包括有效值法、缺損電壓法、基波分量法、單相電壓變換平均值法、瞬時d-q變換法、小波分析法、Hilbert-Huang變換法和S變換法,分析了上述算法的原理和優(yōu)缺點,并對其中的有效值檢測算法、瞬時d-q變換法和S變換法進行了仿真研究。其次,研究了Hankel矩陣方式下的奇異值分解原理及其物理意義,探究了多分辨SVD在電壓暫降點的檢測規(guī)律,并用數(shù)學表達式反映信號MRSVD細節(jié)分量極大值與暫降起止時刻、暫降幅值之間的關系。利用所得數(shù)學表達式,提出了一種基于多分辨SVD的電壓暫降檢測新方法,仿真表明該方法能有效檢測電壓暫降起止時刻和暫降幅值。此外,針對染噪電壓暫降信號,提出了一種SVD-小波的復合降噪方法。仿真和實測信號分析結果顯示該復合降噪方法在實現(xiàn)降噪的同時能較大程度保留信號暫降特征。最后,分析了常見的三類電壓暫降擾動源(短路故障、感應電機啟動及變壓器投運)擾動產(chǎn)生機理,并在Matlab/Simulink上搭建模型仿真出電壓暫降波形;在分析三類電壓暫降波形特征的基礎上,提出了基于S變換和雙向二維主成分分析的電壓暫降特征提取方法,分別將所提特征量采用基于距離的分類法(選用KNN算法)和分類器(選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡)實現(xiàn)擾動源辨識。仿真試驗獲得了較高的正確識別率,驗證了所提特征提取方法和辨識方法的可行性和有效性。
【學位授予單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM714.2

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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本文編號：1152724