【摘要】：隨著電力電子技術(shù)的發(fā)展和用電負(fù)荷的復(fù)雜化,電壓暫降在電能質(zhì)量問(wèn)題中日益突出,也給電力用戶(hù)造成了很多損失。 本文分析、研究并對(duì)比了不同電壓暫降源所引起的電壓暫降特征。利用Simulink搭建電壓暫降仿真平臺(tái),并獲得五種不同電壓暫降仿真數(shù)據(jù)�；诓煌妷簳航堤卣骷皵�(shù)據(jù)提出和使用了電壓暫降源人工辨識(shí)方法和機(jī)器識(shí)別方法。人工辨識(shí)的方法是對(duì)電壓暫降信號(hào)進(jìn)行希爾伯特黃變換(Hilbert-Huang Transform, HHT),同時(shí)利用小波包能量譜判斷低頻虛假分量成分,經(jīng)過(guò)小波包分解與重構(gòu)消除其低頻虛假分量。最后經(jīng)過(guò)比較電壓暫降突變點(diǎn)個(gè)數(shù)、幅值、諧波等特征來(lái)進(jìn)行辨識(shí),利用該方法進(jìn)行辨識(shí)具有簡(jiǎn)單、有效、直觀的優(yōu)點(diǎn),但不利于大樣本機(jī)器識(shí)別。鑒于此,本文對(duì)識(shí)別方法進(jìn)行了改進(jìn),使用另一種識(shí)別方法。該方法是將電壓暫降信號(hào)經(jīng)過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)后,提取各階信號(hào)的能量信息,這些能量信息表現(xiàn)了電壓暫降的特征,將這些特征輸入到支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)中進(jìn)行訓(xùn)練并識(shí)別。 仿真結(jié)果表明,該方法具有快速、識(shí)別準(zhǔn)確率高的特點(diǎn),適合于大樣本機(jī)器識(shí)別。論文還將本文方法和已有方法進(jìn)行了比較,進(jìn)一步證明了該方法的準(zhǔn)確性和可靠性。
[Abstract]:......
【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】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TM712

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2491698