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电能质量叠加性扰动识别算法的研究

时间:2015-07-12 08:10来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是电力工程师论文,对电能质量叠加性扰动的识别算法进行研究。算法原理是将叠加扰动信号进行分离,得到单一扰动信号,然后针对每一层分量检测其频率幅值特性。

第 1 章 绪论


1.1 研究背景及意义
电能由于其具有易于控制、转换方便及传输便捷的特点,被广泛的应用到动力、照明、冶金等各个领域,并且由电力部门生产,供电部门与用户共同对其质量进行维护的一种特殊商品[1]。迄今为止,随着工业化进程的加快和用电设备智能化的普及,电网面临着诸多问题:一,随着工业发展日新月异,工业负载会对电网造成很多负面影响(非线性因素、波动性因素、冲击性因素等),对电力系统造成污染,引起电力特征的波动、干扰和突变等问题;二,自动化和智能化在工业中的普及无疑加快了科技发展的进程,但自动控制设备、智能电子设备在细微的电力特征变化下就会产生误动作,这对电力系统中电能的质量产生了更高的需求;三,今年来新能源不断涌现,太阳能电场、风能电场的出现极大的促进了可再生能源的使用,但与此同时,太阳能发电与风力发电具有波动性、间歇性和不确定性的特点,这也对电能质量的识别与治理提出了一项新的挑战。电能质量(Power Quality),即为高质量供电。而电能质量问题被认为是可以导致用电设备无法正常工作或者出现故障的问题。出现在电能质量中的问题包含电压和电流问题、配电和用电问题。电压和电流质量问题即为出现在电网传输过程中的电压波形是否产生失真,是否不为标准交流电,以及由于电压畸变导致的电流变化和整流器等设备造成的电流变化造成的电能质量问题,为电力传输和用电设备在使用过程中造成无法正常工作等不必要的损失。供电与用电质量问题,该问题实质上更多表现在供电部门与用电单位的合作与矛盾关系,即供电部门能否在满足输电安全的前提下,满足用电单位的用电需求;及用电单位能否对供电部门履行应尽的责任和义务。
…………


1.2 国内外研究现状
自第二次工业革命以来,电能已然成为当代人类社会中重要的能源形式,而对这一特殊商品质量的检测技术也应运而生。所以电能质量检测装置也成为了供电部门对电力系统进行管理的有效工具,而根据监测对象的不同对电能质量检测装置进行分类:
1.远程检测仪:应用于固定的公共节点,多个被监测节点可组建监测网络以实现在线测量。
2.多功能分析仪:采用小波变换或 FFT 等优化算法,具备完整的人机界面,应用于现场专项监测、科研的等工作中。
3.便携式手持分析仪:最大的特点在于便于携带,功能简单。
在电能质量监测领域的研究中,国内起步要晚于国外,所以在电能质量检测的产品在精度、功能、可靠性以及产品的种类上要远远优于国内的同类产品。例如,日本的日置生产的 PW3198 电能质量分析仪可以用于长期监测,管理目标值的电压变动、闪变、谐波电压等参数,具备连续运算、瞬停等时间的检测方法。操作简单,高精度、高频带、高量程,实现准确测量。其他产品例如美国的 FLUKE1730,瑞典的 TOPAS1000 电能分析仪在电能质量监测上都有着不俗的表现。自十九世纪八十年代开始,我国开始重视电能质量这一领域的研究。上海安大电能质量有限公司和安徽振兴科技股份有限公司最先把研究方向转移到这一领域。国内电网中重要的公共节点上开始固定采用远程检测仪[13]。但是这类仪表的大体积与高成本决定了其无法普及应用到电网长期运行的监测中,仅仅依据电力系统在运行中出现问题,进行现场专项测试以及数据采集。目前,国内在电能质量上的关注度并不高,也没有形成相应的法律法规。而国内的研究方向正向在线实时检测的方向转移,通过对电力系统建立多个监测点,逐步形成监测网络并对采集数据进行集中存储和分析。
………..


第 2 章 电能质量扰动信号预处理算法


2.1 小波变换去噪算法
小波变换一种对信号的分析与处理的一种有效的变换方法,在通常对信号进行处理时,小波变换能够规避多数技术缺陷。其无论在时域空间还是在尺度空间上都具有良好的自适应能力,并且在高频子空间的选取上采用类似于积分的思想,逐步的缩小时间变量或频率变量,这样得到的小波能更好的逼近原信号的波形,在边缘部分的细节采样上有着更加优异的表现;小波变换之所以能够规避大多数信号分析方法的缺陷在于其可以实现对信号分析是的自适应能力,无论多么小的细节全部可以被挖掘出来。小波分析具有发现其他信号分析方法所不能识别的、隐藏于数据之中的表现结构特性的信息;所以小波分析的出现使电能质量检测有了新的突破点,在电能质量扰动检测、定位、数据压缩、识别以及信号的去噪等方面有了更精确的研究手段。小波基 Ψ(t)具有多样性,常用的小波函数有 Haar、 Daubechies(dbN)、Morlet、 Meryer、Symlet、Coiflet、Biorthogonal 小波等 15 种。虽然常用的小波函数种类繁多,但是根据得到小波系数就可以决定使用哪一类的小波函数。如果小波系数相对来说较大,就代表着我们进行变换后得到的小波结果与待检测信号极为类似;反之则比较小。另一方面,在选择小波函数的频率时还要考虑待检测信号的检测需求。如果对信号的检测需求不需要完整的表达波形的边缘特征,一般对小波的选择上不会采取具有较高频率特征的小波函数,反之如果需要考虑描述边缘特征,在小波函数的频率的选取上则需要采用较低的频率特征。出于常用的小波函数种类众多,在实际的应用过程中并没有形成一个标准的应用准则,只能依靠实际经验进行选取,比如在对待检测信号进行图像领域的分析时一般采用 morlet 小波函数,其他的探伤领域、识别领域均有着常用的小波函数进行分析。
………


2.2 典型电能质量单一扰动数学模型的建立
本章介绍了七种电能质量单一扰动类型的数学公式,并根据七种电能质量单一扰动数学公式运用 Matlab 软件对扰动进行仿真,产生扰动波形。本章介绍了小波变换基本原理和基本步骤,小波阈值法在去噪方面应用的基本原理和基本步骤。在仿真实验中,对六种常见的电能质量扰动添加高斯白噪声并进行了小波阈值消躁,计算各种信号消躁前,硬阈值消躁以及软阈值消躁后的信噪比,通过信噪比的变化,验证了小波阈值消噪方法在电能质量扰动信号的去噪方面的有效性,并得出硬阈值消噪略优于软阈值消躁的结论。
………


第 3 章 电能质量叠加性扰动识别算法分析..........20
3.1Hilbert-Huang 变换......... 20
3.1.1 经验模态分解法基本原理 .......... 20
3.1.2 聚类经验模态分解 ....... 22
3.1.3Hilbert 变换 .... 23
3.2 基于 EEMD 的电能质量叠加性扰动分析 .......... 24
3.2.1 含有谐波电能质量扰动信号的 HHT 仿真分析 ...... 24
3.2.2 电能质量叠加性扰动的 HHT 仿真分析 ........... 28
3.3 基于多分类支持向量机的电能质量叠加性扰动分类方法 ......... 32
3.4 本章小结 ......... 34
第 4 章 电能质量叠加性扰动识别系统与验证实验......35
4.1 电能质量扰动识别系统 ......... 35
4.1.1 系统总体结构.......... 35
4.1.2 数据采集与处理模块...... 37
4.1.3Linux 多线程程序..... 42
4.2 电能质量扰动识别验证实验结果与分析 ..... 45
4.2.1 电能质量网络数据包的接收与提取...... 45
4.2.2Labview 中扰动识别结果显示........ 47
4.2.3 结果分析.......... 52
4.3 本章小结 ......... 52


第 4 章 电能质量叠加性扰动识别系统与验证实验


4.1 电能质量扰动识别系统
嵌入式系统的结构实际上同 PC 机的结构相类似,包含硬件部分和软件部分。硬件部分一般包括:处理器、存储器、I/O 接口、输入/输出设备;而软件部分的设计将依托硬件结构实现所需要的功能。叠加性电能质量扰动识别系统的硬件部分主要包括信号调理电路、A/D 转换电路和数据处理模块。其中,信号调理电路包括电压调理电路和电流调理电路,作用是将外部输入的待测电压和电流信号转换成适合 A/D 转换器采集的电压信号。A/D 转换电路作用是实现模拟信号到数字信号的转换。数据处理模块电路利用 MIPS 完成对整个系统的逻辑控制,同时完成采集数据的读取、存储以及和上位机的通信。软件部分充分考虑了数据的实时性和处理速度,并考虑 Linux 系统具有多线程编辑的优势,所以在 CPU 植入 Linux 系统作为电能质量叠加性扰动识别系统的软件基础,结合 Linux 系统的多个线程的数据并行处理能力,彼此互不干扰,并在数据空间上具有共享性,节省了客观的存储空间和系统资源,以及多个线程之间的数据能够互相通信传输的优点对电能质量叠加扰动识别系统的软件部分结构进行了设计。


……….


结论


本文主要针对电能质量扰动中最为较为常见的叠加性电能质量扰动进行研究,在详细的分析叠加性电能质量扰动信号的消噪、特征提取与识别之后,采用一种基于 HHT 变换与多分类支持向量机相结合的解决方案,最终在一套以小型工业主板为硬件平台,以 Linux 为软件平台的电能质量监测系统中对识别算法进行了验证。本文的主要研究成果包括:
1.运用小波阈值消噪方法对电能质量扰动信号的进行消噪处理,并在matlab 软件中进行仿真分析,通过去噪前后信号的信噪比对比,证明该算法的可行性。通过软硬阈值两种方法消噪后的信噪比对比,证明在电能质量扰动信号的信号处理中,硬阈值消噪优于软阈值消噪。
2.通过基于 EEMD 分解的 HHT 算法对叠加性电能质量扰动进行分解,通过 matlab 仿真结果证明该算法可以抑制传统 HHT 算法中的模态混叠问题,并且可将部分叠加性电能质量扰动分解为单一扰动,并通过多分类支持向量机的方法对扰动进行识别。
3. 电能质量混合扰动识别系统的设计分为硬件软件两部分。硬件采用电能质量分析仪的典型结构,即电压/电流信号经过调理电路后输入到 A/D 转换电路,再由数据处理模块进行处理,数据处理模块采用嵌入式系统;基于 Linux平台进行软件设计。
4.对叠加性电能质量扰动进行识别验证实验,将运算结果通过 Labview 软件对波形进行显示,其准确率在 80%以上,基本实现了电能质量叠加性扰动识别的目的。
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参考文献(略) 

(责任编辑:gufeng)
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