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《浙江师范大学》 2011年
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基于智能学习算法的电压暂降影响评估与定位研究

孙维蒙  
【摘要】:电能已经成为国民经济和社会发展的基础性资源,随着工农业生产的发展,人们对供电质量提出了更高的要求。电压暂降是最严重的电能质量问题,其发生频繁,影响广泛,严重影响了电网中敏感用电设备的正常运行,造成了巨大的经济损失甚至人员伤亡电压暂降已成为电能质量投诉的主要原因,是国内外电工领域的研究热点。本文从电压暂降对于敏感负荷运行特性的影响、暂降源识别、暂降源定位三个方面对电压暂降展开了研究。 本文首先介绍了电压暂降的定义和暂降特征值,探讨了电压暂降的危害,分析了电压暂降的原因,并对电压暂降的数学模型和仿真模型进行了研究。电压暂降可以严重影响敏感设备运行,本文以工农业中存在广泛应用的直流调速系统为例,分析评估了暂降对于敏感负荷运行特性的影响。以控制系统的传递函数为基础,建立直流调速系统模型,研究了电压暂降幅值、持续时间对直流调速系统系统运行特性(转速特性、转矩特性、电枢电流)的影响。并运用MATLAB的Simulink对开环、双闭环直流调速系统的电压暂降影响进行了仿真分析。结果表明,电压暂降导致了电机转速的不同程度下降及输出转矩的波动,影响了直流调速系统的稳定运行。针对双闭环系统,根据暂降影响下的系统运行特性,通过神经网络建立了暂降影响评估模型。测试数据表明,该模型可以准确描述暂降影响下的系统运行特性。 暂降源的识别对于电压暂降的防治和治理具有重要意义。引起电压暂降的原因主要有:短路故障、感应电动机启动、变压器投切。不同原因引起的电压暂降具有不同的特点,依据这些特点可以实现电压暂降源的识别。本文提出了一种基于S变换和PSO-SVM的电压暂降源识别方法。S变换是一种优秀的时频分析方法,其过程简单、结果直观、可以提取时域和频域的多种特征值。首先利用S变换提取暂降特征值,然后运用PSO算法进行暂降源识别特征选择及SVM参数优化选取,最后通过SVM实现电压暂降源的识别。本文同时采用了GA-SVM进行暂降源的识别,测试结果表明,GA-SVM算法与PSO-SVM算法都可以实现暂降源的准确识别,但相对于GA-SVM, PSO-SVM在特征 暂降源定位对于快速排除电路故障和解决供用电纠纷具有重要的意义。电压暂降源定位的实质是确定暂降源相对于监测点的位置,国内外对于暂降源定位的研究主要集中在利用暂降过程中敏感电气量的变化来实现定位。本文提出一种基于智能分类思想判定暂降源上下游的定位方法,基本思想是借鉴国内外电压暂降源定位的判据作为定位的特征量,利用智能分类的方法建立暂降源上下游二分类的最优分类面。首先,简要分析了现有的几种暂降源定位方法及其判据,然后在此基础上提取定位特征值,构建基于机器学习的最优分类面,最后采用二分类支持向量机实现了暂降源的定位。测试数据表明,该方法能够有效实现暂降源定位,定位准确率高且所需计算时间短。
【学位授予单位】:浙江师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TM714.2

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