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湖南大学硕士学位论文暂态电能质量扰动定位的研究姓名：石佳申请学位级别：硕士专业：电力系统及其自动化指导教师：黄纯20080508暂态电能质量扰动定位的研究作者：石佳学位授予单位：湖南大学相似文献(4条)1.学位论文程扬军暂态电能质量扰动检测方法研究2009随着国民经济的发展和人民生活水平的不断提高，暂态电能质量问题已经成为电力部门和用户共同关注的问题。传统的电能质量分析方法，不适合处理非平稳的暂态电能质量扰动信号，因此研究新的分析方法，快速准确地检测和识别暂态电能质量扰动有着重要的意义。本文运用顺序形态学和分形理论对暂态电能质量扰动进行消噪和检测。暂态扰动信号中往往含有大量的噪声，而噪声对暂态扰动检测的影响很大，所以对暂态扰动信号进行消噪是必要的。本文分析了多种暂态电能质量扰动信号消噪方法，提出一种利用自适应顺序形态滤波器对暂态扰动信号进行预处理的算法。通过采用最小平均绝对误差准则对顺序形态滤波中百分位值进行自适应处理，实现良好的消噪效果。该方法可同时滤除扰动信号中高斯白噪声和脉冲噪声，并且较好地保持了扰动信号中奇异点的有用信息。本文比较分析了常用的暂态扰动检测方法，指出各方法的适用范围和存在的不足。在对暂态扰动信号消噪之后，采用了网格分形对暂态电能质量扰动进行分析。根据暂态扰动信号的特点，并结合短时网格分形维数的定义，分析了暂态扰动信号网格数的变化规律，最终实现暂态扰动快速准确的定位。该检测方法计算简单，克服了以往检测方法的不足，同时可以实现暂态电能质量扰动的实时检测。对电压骤降等暂态电能质量扰动进行MATLAB数字仿真，验证了本文所提的滤波和检测方法的正确性和有效性。2.学位论文程志友暂态电能质量检测与分析的研究2007近几年来，由于电力电子器件和非线性装置的广泛应用，使得电网中的电压和电流波形畸变越来越严重，造成了电能质量的恶化。传统的电能质量常用傅立叶变换分析方法，是基于有效值理论，已不适合处理非平稳的暂态电能质量信号。因此采用新的分析方法，对暂态电能质量进行正确的检测、分析和评估就显得十分必要。本文从电能质量定义和国内外电能质量研究现状出发，分析了目前暂态电能质量问题引起广泛关注的原因，着重对暂态电能质量扰动定位、谐波和间谐波的动态检测、无功功率的测量、暂态扰动信号的分析以及压缩等问题进行了深入研究。主要研究成果如下：1．提出一种结合Hilbert变换和向后差分的暂态电能质量扰动快速定位方法。该方法在提取暂态电能质量扰动信号的包络的基础上，利用向后差分方法实时检测信号的畸变点来进行定位。实验表明，该方法能够准确地定位暂态电能质量扰动，运算简单，实时性高，从而为扰动信号的分析和进一步采取控制措施提供依据。2．提出采用S变换时频分析方法动态检测电网中的谐波和间谐波。通过分析表明，S变换采用了窗口宽度与频率成反比的高斯窗，具有频率相关的分辨率，在性能上明显优于小波变换。所得实验结果验证了S变换对谐波和间谐波检测的有效性。3．从Budeanu无功定义出发，提出了一种S变换与Hilbert变换相结合的非正弦电路无功功率测量方法。该方法利用了Hilbert变换的高精确度的90°相移特性和S变换的先进时频分析方法来测量无功功率。仿真和实测数据表明，该方法精确度高，具有工程的实用性。4．详细分析了暂态电能质量时变性和非平稳性的特征，提出基波畸变率、扰动畸变率两项暂态电能质量指标以及采用HHT变换对暂态电能质量扰动信号进行分析，通过仿真实验和实际数据来验证所提出的指标的科学性。暂态电能质量检测与分析的研究5．针对大量电能质量扰动数据的存储和传输问题，提出了一种新的压缩方案。通过对暂态电能质量扰动信号进行实验，从压缩的各项指标综合来看，该方法在保证信噪比的条件下，可以获得较高的压缩比。3.期刊论文程志友.梁栋.王年.韦穗.CHENGZhiyou.LIANGDong.WANGNian.WEISui一种快速暂态电能质量扰动定位方法-电力系统自动化2007,31(12)暂态电能质量扰动是目前电能质量研究中的主要问题之一,如何快速、准确定位电力系统中暂态电能质量扰动是一件复杂而有意义的工作.文中从时域出发,提出一种Hilbert变换和后差分相结合的方法,快速定位暂态电能质量扰动.该方法首先利用Hilbert变换提取暂态电能质量扰动信号的包络,然后采用后差分定位扰动信号.实验结果及分析表明,该方法简单、快速、准确,适合实时性要求较强的场合.4.学位论文刘立彦基于小波与神经网络算法的暂态电能质量信号分析2008论文以五种常见的暂态电能质量现象即电压骤降、电压骤升、电压中断、振荡暂态、脉冲暂态为主要研究对象，重点研究了小波算法在暂态电能质量信号检测与分析中的应用，并结合人工神经网络进行暂态电能质量的识别与分类。针对暂态电能质量的检测和分析做了以下几个方面的研究。较为全面的介绍了电能质量的定义、分类以及国内外研究现状。详细阐述了目前常用的几种暂态电能质量的检测和分析方法、应用现状及存在问题。针对实际信号检测中的消噪问题，改进了基于小波包变换的软阈值消噪算法。针对小波包分解在不同频带上的系数采用不同的阈值进行处理：对于高频系数，采用基于Stein无偏似然估计原理的自适应阈值。对于低频系数，采用固定阈值。仿真结果表明，与改进前算法相比，本文算法具有更好的消噪性能。针对实际信号中的数据压缩问题，本文提出了基于第二代小波变换的数据压缩方法，对将第二代小波变换应用于暂态电能质量分析做了有益的尝试。仿真结果表明使用第二代小波变换进行数据压缩可以获得较高的压缩比，但重构误差偏大，如何在保持较高压缩比前提下减小重构误差还需进一步探讨。在信号消噪与压缩的基础上，根据暂态电能质量信号的非平稳特性，对暂态电能质量信号进行小波包分解，提取信号奇异点。实现了精确的暂态电能质量信号扰动定位，获取暂态电能质量信号的特征指标。最后，论文将小波包变换与人工神经网络技术相结合实现暂态电能质量信号的分类。对暂态电能质量信号进行小波包分解，提取出最能反映信号暂态特征的小波包系数能量。将小波包系数能量进行归一化处理，形成最终的特征向量并作为神经网络的输入构建神经网络识别系统，实现暂态电能质量信号的自动识别。仿真结果验证了该方法的有效性。本文链接：授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：4088b2b8-330a-4a7f-a660-9df9015fe32d下载时间：2010年9月22日