本文關(guān)鍵詞：基于S變換和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電氣化鐵路電壓暫降識(shí)別研究

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【摘要】：隨著電氣化鐵路向著智能、高效、安全方面快速發(fā)展,越來(lái)越多的電力電子設(shè)備應(yīng)用到電氣化鐵路供電系統(tǒng)中,對(duì)電能質(zhì)量造成了很大的影響,同時(shí)也對(duì)供電電能質(zhì)量提出了更高要求。電壓暫降作為一種常見(jiàn)的電能質(zhì)量問(wèn)題,因其隱含危害大、影響范圍廣、發(fā)生頻率高而越來(lái)越受到重視。高效準(zhǔn)確的確定電壓暫降擾動(dòng)源類型,對(duì)保障電氣化鐵路安全、高效運(yùn)行具有重要意義。本文基于S變換和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)電氣化鐵路電壓暫降源的分析與識(shí)別。首先,對(duì)電壓暫降的定義、原因、危害及特征指標(biāo)等做了介紹,并對(duì)其檢測(cè)方法進(jìn)行了分析總結(jié)。通過(guò)MATLAB/Simulink仿真軟件搭建了牽引供電系統(tǒng)和10kV自閉/貫通供電系統(tǒng)模型,對(duì)其在不同暫降故障下仿真分析得到6種電壓暫降數(shù)據(jù)特征。通過(guò)將擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行S變換得到一個(gè)復(fù)矩陣,獲得表征信號(hào)特征的三維等高線、幅值包絡(luò)線、時(shí)間幅值包絡(luò)線和頻率幅值包絡(luò)線等曲線。通過(guò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征對(duì)比分析,確定選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中RBF網(wǎng)絡(luò)模型作為電壓暫降源識(shí)別方法。對(duì)各曲線進(jìn)行處理提取了幅值、頻率、能量、熵以及各包絡(luò)線統(tǒng)計(jì)量特征,包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、均方根值等具有能夠區(qū)分不同電壓暫降源類型的十個(gè)特征量。導(dǎo)入所得樣本特征量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和測(cè)試,即可自動(dòng)進(jìn)行學(xué)習(xí),為電氣化鐵路擾動(dòng)信號(hào)的長(zhǎng)期檢測(cè)識(shí)別提供了基礎(chǔ)。最終,以電氣化鐵路電壓暫降仿真模型得到不同擾動(dòng)源樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),驗(yàn)證了上述算法的有效性,并將該算法模塊與電氣化鐵路電能質(zhì)量檢測(cè)與分析裝置樣機(jī)相結(jié)合,研制完成了具有電壓暫降源檢測(cè)識(shí)別功能的便攜式電氣化鐵路供電系統(tǒng)電能質(zhì)量檢測(cè)與分析裝置,利用樣機(jī)對(duì)北京局某牽引變電所和10 kV自閉/貫通線路進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提方法在實(shí)際工況下能夠有效檢測(cè)電壓暫降幅值和擾動(dòng)時(shí)刻,識(shí)別電壓暫降擾動(dòng)源類型。最終,為電氣化鐵路供電系統(tǒng)電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)分析提供了一種思路,為電氣化鐵路供電系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行提供了保障。
【學(xué)位授予單位】：石家莊鐵道大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U223;TP183

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本文編號(hào)：1251534