本文關(guān)鍵詞：基于原子分解優(yōu)化算法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能質(zhì)量擾動分析

  更多相關(guān)文章： 電能質(zhì)量 消噪 擾動識別 原子分解 粒子群算法 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：近年來,大量非線性負(fù)荷接入電網(wǎng)以及其它擾動源的存在,進(jìn)一步惡化了供電質(zhì)量;同時精密儀器和智能化設(shè)備的廣泛應(yīng)用,對供電質(zhì)量又提出了更加苛刻的要求。因此,對電能質(zhì)量擾動信號進(jìn)行研究與分析具有非常重要的意義。本文采用近年來信號處理領(lǐng)域的研究熱點——原子分解算法,來分析電能質(zhì)量擾動信號。本文在分析Gabor原子庫的基礎(chǔ)上,針對其規(guī)模巨大無法實用化的問題,對其進(jìn)行合理的離散化處理;針對匹配追蹤算法(Matching Pursuit,MP)存在的過匹配現(xiàn)象和非正交投影問題,采用正交匹配追蹤算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP),將所選出的原子正交化,以改善算法收斂性;針對其計算量大的問題,提出采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)對其進(jìn)行優(yōu)化。并以四種擾動信號為例,研究分析基于Gabor原子庫的PSO-MP算法和PSO-OMP算法的信號重構(gòu)性能和收斂性,驗證了PSO-OMP算法性能更優(yōu)�？紤]到電能質(zhì)量擾動信號中存在一定的噪聲,研究了基于PSO-OMP算法的消噪原理及方法。通過實驗手段提出了閾值判決方法,并得出閾值的選取與信號長度相關(guān)的結(jié)論。通過設(shè)置合理閾值,采用Gabor原子庫及PSO-OMP算法對常見的6種單一擾動信號和4種復(fù)合擾動信號進(jìn)行消噪處理,并與小波變換軟、硬閾值方法進(jìn)行比較分析。仿真結(jié)果表明,本文所提方法能有效的分離噪聲和信號,達(dá)到很好的消噪效果。將PSO-OMP算法與RBF網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合用作電能質(zhì)量擾動信號的識別分類。先利用工頻信號原子庫將工頻信號從待分析信號中分離,再用原子分解優(yōu)化算法提取殘余信號的特征量作為RBF網(wǎng)絡(luò)的輸入,實現(xiàn)對電能質(zhì)量擾動信號的識別。仿真算例表明,本文所提方法由于本身具有抗噪性能,在不同信噪比的條件下,對單一擾動和多重擾動均有很好的識別效果。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM711;TP183

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉守亮,肖先勇;基于S變換的短時電能質(zhì)量擾動檢測與分類[J];四川電力技術(shù);2005年S1期

2 羅滇生;何洪英;姚建剛;;短時電能質(zhì)量擾動分類方法研究[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2008年17期

3 唐軼;劉昊;方永麗;;基于時域特征分析的電能質(zhì)量擾動分類[J];電力系統(tǒng)自動化;2008年17期

4 黃南天;徐殿國;劉曉勝;;基于改進(jìn)多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能質(zhì)量擾動分類[J];電子測量與儀器學(xué)報;2009年10期

5 賴曉君;孫洪成;;一種新的電能質(zhì)量擾動分類識別算法[J];電氣開關(guān);2011年02期

6 陳祥訓(xùn);采用小波技術(shù)的幾種電能質(zhì)量擾動的測量與分類方法[J];中國電機(jī)工程學(xué)報;2002年10期

7 薛蕙,楊仁剛;基于小波包除噪的電能質(zhì)量擾動檢測方法[J];中國電機(jī)工程學(xué)報;2004年03期

8 束洪春,王晶,陳學(xué)允;動態(tài)電能質(zhì)量擾動的多刻度形態(tài)學(xué)分析[J];中國電機(jī)工程學(xué)報;2004年04期

9 呂干云,丁屹峰,程浩忠;一種基于改進(jìn)鎖相環(huán)系統(tǒng)的電能質(zhì)量擾動檢測方法[J];電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報;2004年05期

10 潘洪湘,宗偉,劉連光;基于數(shù)字信號處理器的短時電能質(zhì)量擾動檢測算法[J];電網(wǎng)技術(shù);2004年20期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 曹立中;吳杰;蘇春苑;;基于多方法的電能質(zhì)量擾動研究[A];中國高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動化專業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會論文集（下冊）[C];2008年

2 劉林;林濤;;基于連續(xù)小波變換和專家系統(tǒng)的電能質(zhì)量擾動識別研究[A];中南七�。▍^(qū)）電力系統(tǒng)專業(yè)委員會第二十二屆聯(lián)合學(xué)術(shù)年會論文集[C];2007年

3 張東中;袁帥;佟為明;;基于復(fù)小波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能質(zhì)量擾動識別與分類[A];2009中國儀器儀表與測控技術(shù)大會論文集[C];2009年

4 陳春玲;許童羽;袁野;;基于多類分類SVM的電能質(zhì)量擾動識別[A];紀(jì)念中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會成立30周年暨中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會2009年學(xué)術(shù)年會（CSAE 2009）論文集[C];2009年

5 耿云玲;王群;何怡剛;;典型電能質(zhì)量擾動信號的小波檢測[A];2004全國測控、計量與儀器儀表學(xué)術(shù)年會論文集（上冊）[C];2004年

6 方群會;;基于LS_SVM的暫態(tài)電能質(zhì)量擾動分類[A];重慶市電機(jī)工程學(xué)會2010年學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

7 張宇;李海維;;小波理論和網(wǎng)格分形在電能質(zhì)量擾動檢測中的應(yīng)用[A];中國高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動化專業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會論文集（下冊）[C];2008年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 宋雪雷;基于小波變換和支持向量機(jī)的電能質(zhì)量擾動分析方法[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年

2 陳春玲;電能質(zhì)量擾動分析與監(jiān)測研究[D];沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué);2009年

3 舒泓;電能質(zhì)量擾動檢測和分類問題的研究[D];北京交通大學(xué);2009年

4 胡為兵;電能質(zhì)量擾動的自動識別和定位相關(guān)理論研究[D];華中科技大學(xué);2008年

5 秦英林;電能質(zhì)量擾動的自動識別和時刻定位研究[D];山東大學(xué);2010年

6 易吉良;基于S變換的電能質(zhì)量擾動分析[D];湖南大學(xué);2010年

7 張明;電能質(zhì)量擾動相關(guān)問題研究[D];華中科技大學(xué);2010年

8 黃文清;電能質(zhì)量擾動在線監(jiān)測方法研究[D];湖南大學(xué);2007年

9 單任仲;并聯(lián)型復(fù)合電能質(zhì)量擾動及補(bǔ)償?shù)目刂品椒ㄅc實現(xiàn)[D];華北電力大學(xué)（北京）;2010年

10 劉應(yīng)梅;電能質(zhì)量擾動檢測和分析的研究[D];中國電力科學(xué)研究院;2003年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 潘冬寅;電能質(zhì)量擾動信號降維及分類研究[D];南京林業(yè)大學(xué);2012年

2 郝婉茹;基于原子分解快速算法的電能質(zhì)量擾動檢測與分類研究[D];燕山大學(xué);2015年

3 鄧為權(quán);基于EEMD和SVM的電能質(zhì)量擾動檢測與分析研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

4 胡巧琳;風(fēng)電并網(wǎng)的電能質(zhì)量擾動檢測方法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

5 朱玲;混合電能質(zhì)量擾動的檢測與分類[D];西南交通大學(xué);2015年

6 張衛(wèi)輝;基于多分辨率快速S變換的電能質(zhì)量擾動信號識別[D];東北電力大學(xué);2016年

7 袁昊辰;基于復(fù)阻抗和模糊SVM的暫態(tài)電能質(zhì)量擾動檢測與分類[D];安徽大學(xué);2016年

8 曹思揚;電能質(zhì)量擾動信號的壓縮感知研究[D];西南交通大學(xué);2016年

9 郭俊文;電能質(zhì)量擾動事件的檢測和辨識算法研究[D];華中科技大學(xué);2014年

10 馬崢嶸;基于相空間重構(gòu)的電能質(zhì)量擾動檢測方法研究[D];燕山大學(xué);2016年

，

本文編號：1182185