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《浙江师范大学》 2010年
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基于智能算法电能质量检测与识别

方奇品  
【摘要】: 电能质量是指引起用电设备故障或不能正常工作的电压、电流或频率的偏差。由于非线性、冲击性和不对称负荷大量、快速使用,对电能质量产生严重的影响,破坏和污染了电能质量,产生电压暂降、电压暂升、电压中断、暂态脉冲和谐波等多种电能质量问题,给用户和供电方带来巨大的经济损失。同时以计算机和微处理器为核心的智能化精密设备对电能质量提出更高的要求,如何有效治理电能质量问题,改善电能质量成为电力行业研究的重点和热点。电能质量检测是治理和改善电能质量的前提和基础,只有快速、正确的检测与识别出电能质量问题才能采取正确的治理措施,改善电能质量,减少电能质量问题带来的损失。 首先介绍了电能质量的概念、分类、标准、产生原因、危害及其传统分析方法,然后针对电能质量扰动问题,提出基于S变换和智能算法的电能质量扰动识别方法,对于电能质量扰动中最为严重的电压暂降问题,提出了基于S变换和GA-SVM的电压暂降源识别方法,并在DSP平台和Matlab软件上实现电能质量扰动识别装置,具体研究内容如下: (1)在分析各种电能质量扰动基础上,提出基于S变换和智能算法的电能质量扰动识别方法。电能质量扰动主要包括谐波、电压暂降、电压暂升、电压中断、电压波动、暂态振荡、谐波暂升和谐波暂降等电能质量问题。首先通过仿真模型产生各种电能质量扰动信号,然后运用s变换对各电能质量扰动信号进行时频分析,提取到多个特征样本,最后分别运用关联向量机、神经网络、多分类支持向量机三种智能算法对特征样本进行训练及测试,输出电能质量扰动类型。测试结果表明,基于S变换和关联向量机的电能质量扰动识别方法能够快速、有效的识别出电能质量扰动信号类型,具有测试时间短、正确率高等优点,可应用于实时电能质量监测系统。 (2)电压暂降是电能质量扰动中最为严重的电能质量问题,其产生的原因主要可分为短路故障、变压器投运和电动机启动,不同原因产生不同电压暂降,正确识别电压暂降产生的原因对于电压暂降防治和治理具有重要意义。本文提出基于了基于S变换和GA-SVM的电压暂降源识别方法,首先利用S变换对各种电压暂降进行处理,检测得到暂降幅值和暂降时间等多个特征样本,然后运用遗传算法对特征样本进行优秀特征选取,选取得到对电压暂降源识别具有重要贡献的特征样本,最后通过多分类支持向量机来验证优秀特征样本有效性。经算例验证,基于S变换和GA-SVM法的电压暂降源识别方法能够快速、有效识别出电压暂降产生的原因。 (3)在分析国内外电能质量监测技术的基础上,本文研制了一款基于DSP平台和Matlab软件的电能质量监测系统,该系统主要用于电能质量扰动类型识别和基本电力参数计算。电能质量检测系统由DSP平台和Matlab软件构成,DSP平台主要包括传感器、信号调理、AD转换、串口通信及DSP系统等模块,用于实现电力数据采集及基本电力参数计算。Matlab软件通过仪器控制工具箱中的串口对象实现与DSP的串口通信,当Matlab接收到DSP发送的电力数据后运行S变换和关联向量机等算法,对电力数据进行分析及特征提取,从而实现电能质量扰动类型识别。
【学位授予单位】:浙江师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TM711

【参考文献】
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【共引文献】
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