暫態(tài)電能質(zhì)量信號的消噪、檢測與識別研究.pdf

1、電能在現(xiàn)代社會中已逐漸成為使用最廣泛且不可或缺的一種能源。電能質(zhì)量包括穩(wěn)態(tài)電能質(zhì)量、暫態(tài)電能質(zhì)量兩種類型。暫態(tài)電能質(zhì)量的研究剛剛起步。因此,對暫態(tài)電能質(zhì)量擾動信號進(jìn)行研究,已逐漸成為現(xiàn)代電力系統(tǒng)的一項重要研究課題,具有重要的研究意義。
　　 本文在國內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上,主要針對暫態(tài)電能質(zhì)量問題,在電能質(zhì)量信號消噪、擾動檢測與擾動識別等方面做了一些工作。主要工作和成果如下:
　　 1.首先闡述了電能質(zhì)量相關(guān)的基本理論,并

2、針對五種典型的暫態(tài)電能質(zhì)量擾動信號做研究分析,如電壓暫降、暫升、中斷、振蕩暫態(tài)和脈沖暫態(tài)。
　　 2.為了改善暫態(tài)電能質(zhì)量擾動信號的消噪效果,提出了一種小波包改進(jìn)閾值的消噪方法。在分析了軟硬閾值消噪法的基礎(chǔ)上,對閾值量化函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)后的新閾值消噪法,能有效克服硬閾值法不連續(xù),軟閾值法有偏差的缺點(diǎn)。對暫態(tài)電能質(zhì)量擾動信號消噪處理的仿真結(jié)果表明,該新方法在消噪的同時能減少信息的損失,在不同信噪比下能有效去除白噪聲,消噪效果優(yōu)于

3、軟、硬閾值函數(shù)消噪法。
　　 3.小波變換的時頻局部化特性好,可通過小波變換的模極大值來表示信號的奇異性。但實(shí)際檢測的信號易受到噪聲的干擾,對擾動信號的檢測帶來困難。因此,對信號進(jìn)行消噪處理顯得十分必要。仿真結(jié)果表明信號消噪后檢測效果更佳。
　　 4.為了改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電能質(zhì)量擾動識別能力,提出了一種改進(jìn)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一遺傳算法優(yōu)化貝葉斯正則化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。并采用小波包能量熵作為特征向量。改進(jìn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效克服傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)