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復雜電能質(zhì)量擾動事件的分類方法研究

發(fā)布時間:2024-06-30 18:38
  IEEE 1159標準中定義的電能質(zhì)量擾動事件表征的是電力系統(tǒng)電壓和電流信號中存在的暫升、暫降、中斷、諧波、暫態(tài)振蕩、暫態(tài)沖擊、閃變、陷波、噪聲等各類電磁現(xiàn)象。隨著工業(yè)技術的進步,電力用戶對電能質(zhì)量的要求也在不斷提高。不合格的電能質(zhì)量會給用戶帶來不良的影響,嚴重時還會造成不可估量的經(jīng)濟損失。為了降低這些負面影響,電力供應公司在消除這些擾動現(xiàn)象前,需要迅速地判斷出當前電能質(zhì)量擾動所屬的類別,以便采取相應的措施。因此,準確迅速地識別電能質(zhì)量擾動事件對于提升電能質(zhì)量有著十分重要的意義。本課題在兩項國家自然科學基金的支持下,對電能質(zhì)量擾動事件分類過程中涉及的特征提取、特征優(yōu)化、分類器設計以及多分類器組合技術等方面進行深入研究,旨在提升電能質(zhì)量擾動分類器的各項分類性能。本文的主要研究內(nèi)容和所取得的主要成果如下:(1)特征提取:本文對現(xiàn)有的快速S變換特征提取技術作了進一步地改進。通過對不同窗口參數(shù)下S矩陣各頻率行的篩選,提出了一種針對復雜電能質(zhì)量擾動信號的快速特征提取方案。該方案在減少計算量的同時,還保證了電能質(zhì)量擾動特征的完整性。本文還總結(jié)了幾種關于電能質(zhì)量擾動特征值的數(shù)值構(gòu)造方法,將以矩陣和向...

【文章頁數(shù)】:139 頁

【學位級別】:博士

【部分圖文】:

圖2-1基于監(jiān)督學習算法的復雜電能質(zhì)量擾動分類器的基本框架圖

圖2-1基于監(jiān)督學習算法的復雜電能質(zhì)量擾動分類器的基本框架圖

圖2-1基于監(jiān)督學習算法的復雜電能質(zhì)量擾動分類器的基本框架圖3復雜電能質(zhì)量擾動信號的仿真模型.1多標簽編碼方案1.4.1節(jié)中介紹的多標簽直接分類法(即LP法)將復雜電能質(zhì)量擾動視為一擾動類別。在具體的分類器訓練過程中,需要新設置一個標簽編號(通常為一制序號)來表征該....


圖2-2三種分類工具對于復雜擾動“暫升+諧波”的正確輸出格式其中,分類器能夠識別的種類用藍色底紋表示出來

圖2-2三種分類工具對于復雜擾動“暫升+諧波”的正確輸出格式其中,分類器能夠識別的種類用藍色底紋表示出來

華中科技大學博士學位論文行判斷;方均根值分析工具(RMSanalyzation)只能對“暫升”、“暫降”、“中斷”等擾動進行判斷(在其他工具的幫助下,還能判斷“閃變”擾動);部分分類器除了常見的7類電能質(zhì)量擾動(“暫升”、“暫降”、“中斷”、“諧波....


圖2-3某復雜電能質(zhì)量擾動信號(諧波+暫降+暫振+閃變)

圖2-3某復雜電能質(zhì)量擾動信號(諧波+暫降+暫振+閃變)

其中窗函數(shù)G(m,n)如(2-12)定義,X(p)為原始離散信號x(n)的離散傅里葉變換。22222/(,)mnGmne(2-12)在(2-12)中,參數(shù)為窗函數(shù)調(diào)整參數(shù),用來改善S變換在不同頻率下的時頻分辨度。....


圖2-4=1時的S變換幅值矩陣三維圖

圖2-4=1時的S變換幅值矩陣三維圖

圖2-4=1時的S變換幅值矩陣三維圖由圖2-4可以發(fā)現(xiàn),S變換將原始信號投射到了一個時-頻二維數(shù)值空間。其中時間軸與原始信號時間軸對應,頻率軸則與原信號的傅里葉頻域?qū)?.5表示奈奎斯特頻率(Nyquistfrequency)。在時-頻二維數(shù)值空間中,暫降擾....



本文編號:3998916

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