基于模糊邏輯的電能質(zhì)量暫態(tài)擾動(dòng)分類研究.pdf

1、隨著復(fù)雜敏感的新型電力負(fù)荷的迅速發(fā)展，電力用戶對(duì)電能質(zhì)量的要求不斷提高，電能質(zhì)量問(wèn)題受到越來(lái)越廣泛的關(guān)注。其中，電能質(zhì)量暫態(tài)擾動(dòng)的分類是評(píng)估和改善電能質(zhì)量的必要前提，是電能質(zhì)量分析與控制領(lǐng)域的重要課題。在電能質(zhì)量暫態(tài)擾動(dòng)模糊分類中，由于擾動(dòng)復(fù)雜多樣和模糊邏輯中的知識(shí)總結(jié)與獲取困難，使得模糊分類器參數(shù)確定過(guò)程繁瑣，且不易達(dá)到性能最優(yōu)。本文主要針對(duì)電能質(zhì)量暫態(tài)擾動(dòng)模糊分類的擾動(dòng)數(shù)據(jù)提取、特征提取與分類器設(shè)計(jì)、分類器優(yōu)化和分類效率等方面進(jìn)行研

2、究，主要工作如下：
　　首先，為獲取高信息量的電能質(zhì)量暫態(tài)擾動(dòng)數(shù)據(jù)，提出一種基于改進(jìn)歸一化距離測(cè)度函數(shù)的電能質(zhì)量擾動(dòng)數(shù)據(jù)提取方法。通過(guò)分析電能質(zhì)量擾動(dòng)特性，提取適合于表征電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的全局測(cè)度因子和局部測(cè)度因子，構(gòu)造改進(jìn)歸一化距離的測(cè)度函數(shù)。根據(jù)改進(jìn)測(cè)度函數(shù)計(jì)算出的距離測(cè)度值，判定是否保存當(dāng)前周期的信號(hào)，并給出距離測(cè)度閾值的確定方法，驗(yàn)證所提方法對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)的檢測(cè)能力及擾動(dòng)數(shù)據(jù)提取的有效性，為實(shí)現(xiàn)電能質(zhì)量暫態(tài)擾動(dòng)精確分類提供

3、必要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
　　針對(duì)電能質(zhì)量暫態(tài)擾動(dòng)模糊分類中的人工試湊問(wèn)題，提出一種基于T-S模糊推理的電能質(zhì)量擾動(dòng)分類方法。該方法采用多分辨率S變換提取表征擾動(dòng)信號(hào)本質(zhì)特性的電能質(zhì)量擾動(dòng)特征，并用作模糊分類器的輸入量。之后，引入T-S模糊推理機(jī)制進(jìn)行電能質(zhì)量擾動(dòng)分類器設(shè)計(jì)；利用基于模糊聚類的等分區(qū)間法確定隸屬函數(shù)的中心和寬度等參數(shù)值，建立模糊推理結(jié)論與分類結(jié)論之間的映射關(guān)系，并在此基礎(chǔ)上生成模糊分類規(guī)則，構(gòu)造模糊規(guī)則庫(kù)，驗(yàn)證所提方法分類

4、單一及復(fù)合電能質(zhì)量擾動(dòng)的可行性，實(shí)現(xiàn)電能質(zhì)量暫態(tài)擾動(dòng)的有效分類。
　　為提高電能質(zhì)量暫態(tài)擾動(dòng)模糊分類準(zhǔn)確率，提出一種基于改進(jìn)細(xì)菌覓食算法的電能質(zhì)量擾動(dòng)T-S模糊分類優(yōu)化方法。該方法通過(guò)在細(xì)菌覓食算法的趨化操作中加入變異算子進(jìn)行細(xì)菌當(dāng)前位置調(diào)整，確保在保持大致搜索方向的基礎(chǔ)上擴(kuò)大搜索范圍。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)比選取適合的改進(jìn)細(xì)菌覓食算法參數(shù)，并進(jìn)行T-S模糊分類器參數(shù)優(yōu)化，檢驗(yàn)所提方法的全局搜索能力及其優(yōu)化性能，實(shí)現(xiàn)電能質(zhì)量暫態(tài)擾動(dòng)T

5、-S模糊分類器推理精度和分類性能優(yōu)化。
　　最后，在滿足工程應(yīng)用需求的前提下，為提高電能質(zhì)量暫態(tài)擾動(dòng)模糊分類效率，提出一種基于類別語(yǔ)言值的電能質(zhì)量擾動(dòng)分類方法。該方法針對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)模糊分類器簡(jiǎn)化模糊規(guī)則需求與傳統(tǒng)模糊推理機(jī)制之間的差異，將電能質(zhì)量暫態(tài)擾動(dòng)的類別作為隸屬函數(shù)的語(yǔ)言值，給出基于類別語(yǔ)言值的模糊分類器設(shè)計(jì)方法，并確定隸屬函數(shù)，生成模糊規(guī)則，實(shí)現(xiàn)分類目的與語(yǔ)言值選擇及隸屬函數(shù)設(shè)計(jì)的融合，為分類器模糊推理過(guò)程及模糊規(guī)則庫(kù)的