發(fā)布時(shí)間：2024-06-30 18:38

　　IEEE 1159標(biāo)準(zhǔn)中定義的電能質(zhì)量擾動(dòng)事件表征的是電力系統(tǒng)電壓和電流信號(hào)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(shù)的進(jìn)步,電力用戶對(duì)電能質(zhì)量的要求也在不斷提高。不合格的電能質(zhì)量會(huì)給用戶帶來不良的影響,嚴(yán)重時(shí)還會(huì)造成不可估量的經(jīng)濟(jì)損失。為了降低這些負(fù)面影響,電力供應(yīng)公司在消除這些擾動(dòng)現(xiàn)象前,需要迅速地判斷出當(dāng)前電能質(zhì)量擾動(dòng)所屬的類別,以便采取相應(yīng)的措施。因此,準(zhǔn)確迅速地識(shí)別電能質(zhì)量擾動(dòng)事件對(duì)于提升電能質(zhì)量有著十分重要的意義。本課題在兩項(xiàng)國家自然科學(xué)基金的支持下,對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)事件分類過程中涉及的特征提取、特征優(yōu)化、分類器設(shè)計(jì)以及多分類器組合技術(shù)等方面進(jìn)行深入研究,旨在提升電能質(zhì)量擾動(dòng)分類器的各項(xiàng)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(duì)現(xiàn)有的快速S變換特征提取技術(shù)作了進(jìn)一步地改進(jìn)。通過對(duì)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(duì)復(fù)雜電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的快速特征提取方案。該方案在減少計(jì)算量的同時(shí),還保證了電能質(zhì)量擾動(dòng)特征的完整性。本文還總結(jié)了幾種關(guān)于電能質(zhì)量擾動(dòng)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(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖2-1基于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的復(fù)雜電能質(zhì)量擾動(dòng)分類器的基本框架圖

圖2-1基于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的復(fù)雜電能質(zhì)量擾動(dòng)分類器的基本框架圖3復(fù)雜電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的仿真模型.1多標(biāo)簽編碼方案1.4.1節(jié)中介紹的多標(biāo)簽直接分類法（即LP法）將復(fù)雜電能質(zhì)量擾動(dòng)視為一擾動(dòng)類別。在具體的分類器訓(xùn)練過程中，需要新設(shè)置一個(gè)標(biāo)簽編號(hào)（通常為一制序號(hào)）來表征該....

圖2-2三種分類工具對(duì)于復(fù)雜擾動(dòng)“暫升+諧波”的正確輸出格式其中，分類器能夠識(shí)別的種類用藍(lán)色底紋表示出來

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

圖2-3某復(fù)雜電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)（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(hào)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(shí)頻分辨度。....

圖2-4=1時(shí)的S變換幅值矩陣三維圖

圖2-4=1時(shí)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(hào)投射到了一個(gè)時(shí)-頻二維數(shù)值空間。其中時(shí)間軸與原始信號(hào)時(shí)間軸對(duì)應(yīng)，頻率軸則與原信號(hào)的傅里葉頻域?qū)��?yīng)，0.5表示奈奎斯特頻率（Nyquistfrequency）。在時(shí)-頻二維數(shù)值空間中，暫降擾....

本文編號(hào)：3998916