本文關(guān)鍵詞： 電能質(zhì)量 電壓波動(dòng)與閃變 小波變換 DFT　出處：《西安工程大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著全球工業(yè)化的快速發(fā)展,對(duì)電能質(zhì)量的要求也越來(lái)越高。電力電子行業(yè)的不斷技術(shù)革命,給人們的生活帶來(lái)了極大的便利的同時(shí),也帶來(lái)了電壓波動(dòng)與閃變等問(wèn)題,給電力環(huán)境造成了嚴(yán)重污染。為此越來(lái)越多的電力科技工作者投入到電能質(zhì)量研究的工作中去。文章簡(jiǎn)要闡明了電能質(zhì)量的相關(guān)背景以及研究意義,對(duì)電壓波動(dòng)和閃變的來(lái)源、特征及其一些影響進(jìn)行了必要的概述,同時(shí)針對(duì)國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)電能質(zhì)量中的電壓波動(dòng)研究的現(xiàn)狀,提出當(dāng)前科技人員常用的檢測(cè)方法與理論。傅里葉變換適合應(yīng)用于平穩(wěn)的諧波分析,幅頻特性上分析較好。而小波變換兼?zhèn)鋾r(shí)頻局部化的優(yōu)勢(shì),精確檢測(cè)出閃變信號(hào)的開始時(shí)刻和結(jié)束時(shí)刻,解決了快速傅里葉變換(FFT)處理上的局限性弊端,因此小波變換常用于電壓波動(dòng)與閃變的分析。小波分析后子帶普遍含有頻譜折疊的問(wèn)題,為了更好的處理折疊因子,本文將離散傅里葉變換(DFT)、離散傅里葉逆變換(IDFT)與塔式Mallat算法結(jié)合形成一種新的DFT—Mallat(DMallat)算法,通過(guò)與DFT計(jì)算短時(shí)閃變嚴(yán)重度stP的對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提算法的可靠性和有效性,在一定程度上提高了檢測(cè)短時(shí)閃變值的計(jì)算精度,從而表明了小波變換在電壓波動(dòng)與閃變分析中起到的重要作用。最后采用了BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)單位瞬時(shí)閃變值時(shí)的頻率和所對(duì)應(yīng)頻率的正弦電壓波動(dòng)值的關(guān)系進(jìn)行擬合建模,BP網(wǎng)絡(luò)具有很好的非線性函數(shù)逼近能力和內(nèi)插特性,提高了擬合的精度。
[Abstract]:With the rapid development of global industrialization, the requirements for power quality are becoming higher and higher. The continuous technological revolution in power electronics industry has brought great convenience to people's lives, but also brought problems such as voltage fluctuation and flicker. It has caused serious pollution to electric power environment. Therefore, more and more electric power science and technology workers have put into the research work of power quality. This paper briefly expounds the relevant background and research significance of power quality, and the source of voltage fluctuation and flicker. At the same time, aiming at the current situation of domestic and foreign scholars' research on voltage fluctuation in power quality, The detection methods and theories commonly used by scientists and technicians are put forward. Fourier transform is suitable for stationary harmonic analysis, and the amplitude-frequency characteristic analysis is better. Wavelet transform has the advantages of time-frequency localization. The accurate detection of the start and end time of flicker signal solves the limitation of fast Fourier transform (FFT) processing. Therefore, wavelet transform is often used in the analysis of voltage fluctuation and flicker. In this paper, a new DFT-Mallatine DMallat algorithm is developed by combining DFT (inverse discrete Fourier transform) with the tower Mallat algorithm. The reliability and validity of the proposed algorithm are verified by a comparison experiment with DFT to calculate the short-time flicker severity stP. To some extent, the calculation accuracy of detecting short-time flicker is improved. The results show that wavelet transform plays an important role in the analysis of voltage fluctuation and flicker. Finally, BP neural network is used to fit the relationship between the frequency of unit instantaneous flicker and the sinusoidal voltage fluctuation of corresponding frequency. The modeling of BP neural network has good nonlinear function approximation ability and interpolation characteristics. The precision of fitting is improved.
【學(xué)位授予單位】：西安工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM711;O174.2

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