隨著現(xiàn)代電力工業(yè)的發(fā)展,各種非線性電力電子裝置被廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)中,由此帶來的大量諧波對于電能質(zhì)量的污染問題也日益嚴(yán)重,諧波已然對電力用戶的正常運(yùn)行和相關(guān)配電網(wǎng)絡(luò)及設(shè)備的安全構(gòu)成了威脅。因此,如何準(zhǔn)確與快速地檢測并抑制諧波,對于改善電能質(zhì)量有著非常重要的意義。本文主要從以下四個(gè)方面展開工作:1.敘述了諧波產(chǎn)生的原理、危害與抑制方法,探討了國內(nèi)外常用的幾種諧波檢測方法各自的優(yōu)勢及缺陷,重點(diǎn)介紹了FFT算法、小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論,并比較驗(yàn)證了各個(gè)算法的優(yōu)劣勢。2.提出了基于小波和雙重FFT的諧波檢測算法,簡稱WT-DFFT算法。FFT算法在分析穩(wěn)態(tài)信號時(shí)具有一定的優(yōu)勢,但無法檢測非穩(wěn)態(tài)信號,小波變換適用于檢測非穩(wěn)態(tài)信號,但不適用于穩(wěn)態(tài)信號的檢測。FFT與小波聯(lián)合算法綜合了兩者的優(yōu)勢,能夠同時(shí)檢測出穩(wěn)態(tài)與非穩(wěn)態(tài)信號,但實(shí)用性不強(qiáng),精度不高。對此,本文提出了WT-DFFT算法,利用傳統(tǒng)FFT識別信號的諧波分布,確定小波分解層數(shù)及關(guān)注頻帶,在此基礎(chǔ)上利用小波變換分離諧波信號,對于關(guān)注的高頻帶非穩(wěn)態(tài)信號,采取小波閾值去噪后重構(gòu)并分析其特性,對于關(guān)注的低頻帶穩(wěn)態(tài)信號,采取加窗插值FFT檢測... 

【文章來源】：山東理工大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

FFT與小波聯(lián)合算法流程圖

山東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文 第三章 小波變換與 WT-DFFT 算法(2) 通過預(yù)處理確定了關(guān)注頻帶，只需要對信號作大致分離，不用對信號作細(xì)致的分解，避免了分解層數(shù)過多時(shí)影響檢測速度與精度；(3) 只需要對特定的關(guān)注頻帶作分析，減少了運(yùn)算量；(4) 采用了加窗插值 FFT 算法處理穩(wěn)態(tài)信號，提升了檢測精度，增加了對間諧波的識別能力；(5) 采用了小波閾值消噪技術(shù)去除噪聲，因此穩(wěn)態(tài)頻譜與高頻諧振中不會有來自其它干擾信號的能量，這從另一方面提升了檢測的精度。

圖 4.1 傳統(tǒng) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Fig 4.1 Traditional BP neural network model中，激勵(lì)矩陣為：1 2 2[ ( ), ( ),..., ( )][sin( ),cos( ),sin(2 ),cos(2 ),...,sin(2 ),cos(2 )]nC c t c t c t t t t t nt n t （4.向量為1 2 21 1 1 1 2 2 2 2[ , ,..., ][ cos , sin , cos , sin ,..., cos , sin ]nn n n nW w w wA A A A A A （4.( )outy t 為 BP 網(wǎng)絡(luò)的輸出，21( )= ( )nTout i l l ily t wc t W C （4實(shí)際誤差為 ( ) ( ) ( )sd oute i y t y t，當(dāng)輸出與期望值不一致時(shí)，存在性能指標(biāo)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2911017