微電網(wǎng)系統(tǒng)是一種新型的電網(wǎng)結(jié)構(gòu),是以可再生能源為主的分布式電源系統(tǒng)。它是隨著全球工業(yè)、經(jīng)濟、電力技術(shù)的高速發(fā)展,在國家智能電網(wǎng)戰(zhàn)略的推進中應運而生的。隨著微電網(wǎng)研究的不斷深入,微電網(wǎng)在為大電網(wǎng)帶來福音的同時,其電能質(zhì)量問題亦日益復雜和突出。及時對微電網(wǎng)中各種電能質(zhì)量擾動進行正確判別是微電網(wǎng)電能質(zhì)量有效治理的前提。因此,研究微電網(wǎng)中電能質(zhì)量擾動的識別,對完善微電網(wǎng)電能質(zhì)量監(jiān)測具有重要意義。根據(jù)微電網(wǎng)中電能質(zhì)量存在的問題及特點,以單一和復合電能質(zhì)量擾動為研究對象,采用兩種不同的方案對電能質(zhì)量擾動信號的識別進行研究。對于單一電能質(zhì)量擾動信號,采用基于時頻統(tǒng)計特征的電能質(zhì)量擾動識別方法,利用集合平均模態(tài)分解(EEMD)和Hilbert變換提取電能質(zhì)量擾動信號的時頻特征向量,將提取的特征向量作為最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類器的輸入實現(xiàn)對電能質(zhì)量擾動信號的正確判別。系統(tǒng)選擇微電網(wǎng)中常出現(xiàn)的7種單一擾動信號進行數(shù)學仿真和測試,以正確識別率為評價指標。結(jié)果表明,該方法對7種單一擾動信號識別率較高,同時具有一定的抗噪能力。對于復雜的復合擾動信號識別,采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的電能質(zhì)量擾動識別方法,...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

本文編號：3881568