电能质量扰动在线监测方法研究

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1、湖南大学博士学位论文电能质量扰动在线监测方法研究姓名：黄文清申请学位级别：博士专业：电路与系统指导教师：戴瑜兴20070126博士学位论文法运算，使得所提算法简洁、快速，具有优良的时间分辨率，能实时跟踪被测信号波形变化。仿真和实验结果表明，所提算法能够准确、迅速地检测和定位电能质量扰动的发生，具有优良的检测效果，且抗干扰能力强，适于电能质量扰动的实时在线检测。(5)提出了一种高效的电能质量扰动数据分类挖掘算法。电能质量监测系统最终目的是获取充分有效的电能质量信息。在电能质量在线监测过程中，获取了大量的扰动波形数据，如何从这些“粗燥”的原始波形数

2、据中获取有效的电能质量信息，是电能质量分析的重点，也是难点。通过引入数据挖掘技术，提出了一种高效的电能质量扰动数据分类挖掘算法。该方法首先通过小波变换对电能质量扰动进行多分辨率分解，扰动在各个尺度的能量分布构成特征向量；然后利用决策树算法从这些特征向量构成的训练样本中自动提取相应的分类规则，得到决策树分类模型，并将该模型应用到电能质量扰动测试数据中。仿真测试结果表明，所提方法分类准确率高，响应快速，适于电能质量信息挖掘和提取。针对电能质量扰动问题，研究提出的电能质量扰动在线监测算法，有效地提高了电能质量扰动在线监测的实时性和可靠性；课题研究成果

3、完善和丰富了电能质量监测理论体系，为设计开发电能质量扰动实时在线监测系统提供了重要的理论依据和有效的实现途径。关键词：电能质量扰动；在线监测；小波变换；能量算子；暂态谐波测量；数据挖掘lⅡAbstractIndustrialandeommercialelectricityconsumersandtheutilitycompaniesthatservethemneedaccesstopowerquality(PQ)informationthatisrelevantandtimely．OnlinemonitoringofPowerQualitydi

4、sturbances(PQD)isadirectandeffectivewaytoobtainPQinformation，andithasbecomeahotresearchsubjectinIECtechnicalfields．ThereexisttwocoreissuesonPQDonlinemonitoring：First，thereal—timedisturbancedetection；theaccuracyandreliabilityofthemonitoringsystemaredirectlydeterminedbythereal

5、·timedetectionalgorithm．Second，PQinformation“mining”；duringon-linePQmonitoringprocess，alotofPQDwaveformdatawillbecollected．Inordertoextract”useful”PQinformationfromthesemassivePQwaveformData，afastandeffectivePQdataminingalgorithmisneeded．Themainideaofthisdissertationisasfoll

6、owingsequence：disturbancesignaldenoising，transientharmonicmeasurement，disturbanceonlinedetection，andPQDdataclassificationmining．Utilizingwavelettheory，Teagerenergyoperator(TEO)，anddataminingtechnology，thisdissertationpresentsacomprehensiveandsystematicstudyofPQDonlinedetecti

7、onandclassification．(1)Adistributedpowerqualitymonitoringsystem(PQMS)ispresented．ThepresentedPQMSallowsforfindingthequalityindexesatdifferentnodesofthepowernetwork．Weintegratedinthesystemthecapabilitytomeasuredifferentdisturbancesthatisrequiredforthecontinuousmonitoringofpow

8、erquality．(2)TwodifferentkindsofPQDdenoisingalgorithmareproposed．Oneisanada