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基于S变换和BP神经网络检测电能质量扰动类型

马晓丽  
【摘要】:随着电力电子技术的发展和应用,各种电能质量扰动信号严重影响着电力系统的供电安全和稳定运行。目前用于检测电能质量扰动信号的方法中S变换作为一种新型的时频分析方法较其它检测方法具有窗函数可变,时间、频率和幅值分辨率高,对噪声敏感度低等优势,开始在相关领域获得推广应用;而在分类电能质量扰动信号的方法中BP神经网络较其它分类方法在并行处理、自学习、自组织和容错等性能上有着显著的优点;因此在可预见的将来,S变换和人工神经网络相结合的方法将是检测电能质量扰动信号和分类方法的发展方向。 本文来自于中国科学院遥感应用研究所的多模态航空数字相机系统研发项目,在理解S变换相关原理及PSO-BP神经网络工作过程的基础上,分为三个步骤完成了对电能质量扰动信号的检测和分类。首先利用MATLAB编程仿真产生七种信号模型,包括短期电压突降信号模型、短期电压突升信号模型、短期电能中断信号模型、谐波信号模型、电压尖峰信号模型、电压缺口信号模型、振荡暂态信号模型。其次对各扰动信号进行S变换,获得各信号的三维等高线、幅值包络线、频率标准差曲线、时间-幅值包络曲线和频率-幅值包络曲线等,对以上各曲线进行处理提取扰动信号的起止时间、持续时间、扰动的频率和幅度等特征量。最后是对检测到的扰动信号进行分类。将检测到的特征量数据输入到PSO-BP神经网络模型中,在MATLAB2012b平台上,按照需求设置神经网络的输入层、中间层、输出层数目以及内部各初始权值和阈值,之后导入特征量数据用于网络的学习和测试,即可自动进行学习和测试。 本文重点研究如何利用S变换检测电能质量扰动信号并取得相应的特征量以及如何利用PSO-BP神经网络分类电能质量扰动信号。PSO-BP神经网络的测试准确率高达95%,证明了本论文提出的方法能够有效的检测和分类电能质量扰动信号。


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