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基于小波算法的电力系统谐波分析

徐传忠  
【摘要】:随着电力电子技术的发展,配电网中的整流器、变频调速装置、电弧炉以及各种电力电子设备不断增加,这些负荷的非线性、冲击性和不平衡性的用电特性,对供电质量造成了严重污染;另一方面现代工业、商业及居民用户的用电设备对电能质量更加敏感,对供电质量提出了更高的要求。无谐波已成为“绿色”的主要标志,谐波分析越来越被重视。 小波变换是一种信号的时间—频率分析方法,它具有多分辨率的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力,是一种时频窗口面积大小固定不变但其形状可以改变,即时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,很适合于探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分。 本文首先介绍了电力谐波和小波的基本知识,接着在第三章利用Morlet小波函数设计FIR数字滤波器,设计出的滤波器通过选择参数a,可获得阻带衰减和过渡带宽的理想取值,具有较好的特性且设计方法简单:并将小波变换与自适应LMS算法相结合,构造自适应小波算法并将其用于电力谐波分析,具有较快的收敛速度;在第四章里利用第二代小波算法(小波提升)的良好性质,即在时域对信号进行变换就可完成了对信号频域特性的分析,将小波提升算法引入电力有源滤波器设计。第五章里构造了一种多层前馈小波神经网络,利用小波神经网络模拟并行滤波式谐波测量装置中的带通滤波器和检波器,经充分训练后,能较为精确地测量谐波。训练网络的样本类型越多,测量畸变波形时的精度就越高,能测量的畸变波形类型也越多。最后,将小波算法和Prony分析相结合,利用小波算法良好的消噪性能,对Prony分析数据进行预处理,提高了Prony分析法对带噪声数据的计算精度。 计算机仿真的结果验证了本文的分析及综合方法的正确性和有效性,获得了较好的效果。


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