基于ASW-ESPRIT的電能質(zhì)量擾動分析與辨識.pdf

1、隨著科學技術(shù)的不斷創(chuàng)新和國民經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展，各行各業(yè)對電能質(zhì)量的要求越來越高。另外，由于電力電子設備應用的日益增多和各種非線性負荷、沖擊性負荷、波動性負荷使用的日益增加，導致電能質(zhì)量受到各種方面的影響，電能質(zhì)量污染問題日趨嚴重。目前，對于電能質(zhì)量平穩(wěn)信號的檢測與分析問題，國內(nèi)外算法已經(jīng)發(fā)展較為成熟，然而對于非平穩(wěn)信號，無論是理論研究還是實際應用仍處于嘗試探索階段。
　　 對電能質(zhì)量擾動進行正確地檢測、分析和辨識是提高電能質(zhì)量的首

2、要保證。本文對7種主要電能質(zhì)量擾動的檢測、分析與辨識方法進行了研究，提出了基于ASW-ESPRIT算法的電能質(zhì)量擾動分類辨識法，并設計和實現(xiàn)了電能質(zhì)量擾動辨識系統(tǒng)。本文所做主要工作如下:
　　 (1)針對傳統(tǒng)滑窗ESPRIT算法只能采用固定滑窗截取數(shù)據(jù)，因而分辨率不能自適應;本文提出自適應滑窗理論，并將其應用于電能質(zhì)量擾動檢測與分析。該方法首先根據(jù)非平穩(wěn)電能質(zhì)量擾動信號特征，采用自適應滑窗對信號數(shù)據(jù)進行分塊，然后利用ESPRIT

3、算法對每塊中的數(shù)據(jù)進行處理，檢測出頻率和幅值信息，從而得到整個信號的時頻率分布信息。最后仿真實驗驗證該算法適合動態(tài)電能質(zhì)量擾動檢測，具有實際應用前景。
　　 (2)本文運用分類樹算法對電能質(zhì)量擾動信號進行分類，并由簡單邏輯電路設計實現(xiàn)分類樹算法。該方法首先運用ASW-ESPRIT時頻分析方法對擾動信號進行時頻分析，提取擾動信號的7個特征量。然后生成用于對擾動信號和正常信號進行具體分類的分類樹辨識方法。最后將分類樹分類器用組合邏輯

4、電路實現(xiàn)，以此來完成對電能質(zhì)量擾動信號的分類辨識。實驗結(jié)果表明該方法分類準確率高且結(jié)構(gòu)簡單、實現(xiàn)方便。
　　 (3)本文在電能質(zhì)量擾動分析算法的研究基礎上實現(xiàn)了基于DSP開發(fā)平臺的電能質(zhì)量擾動辨識系統(tǒng)，硬件系統(tǒng)由基于DSP平臺的便攜式PQD辨識儀和上位機組成，并用VC++6.0語言編程實現(xiàn)了上位機系統(tǒng)軟件的設計。該系統(tǒng)主要應用于現(xiàn)場暫態(tài)電能質(zhì)量擾動信號檢測、分析、定位和分類辨識，能及時發(fā)現(xiàn)裝置和線路的故障，為電能質(zhì)量分析的實際應