电能质量叠加性扰动识别算法的研究

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1、电能质量叠加性扰动识别算法的研究第1章绪论1.1研究背景及意义电能由于其具有易于控制、转换方便及传输便捷的特点，被广泛的应用到动力、照明、冶金等各个领域，并且由电力部门生产，供电部门与用户共同对其质量进行维护的一种特殊商品[1]。迄今为止，随着工业化进程的加快和用电设备智能化的普及，电网面临着诸多问题：一，随着工业发展日新月异，工业负载会对电网造成很多负面影响(非线性因素、波动性因素、冲击性因素等)，对电力系统造成污染，引起电力特征的波动、干扰和突变等问题；二，自动化和智能化在工业中的普及无疑加快了科技发展的进程，但自动控制设备、智能电子设备在细微的电力特征变化下就会产生误动作，这对

2、电力系统中电能的质量产生了更高的需求；三，今年来新能源不断涌现，太阳能电场、风能电场的出现极大的促进了可再生能源的使用，但与此同时，太阳能发电与风力发电具有波动性、间歇性和不确定性的特点，这也对电能质量的识别与治理提出了一项新的挑战。电能质量(Polet、Coiflet、Biorthogonal小波等15种。虽然常用的小波函数种类繁多，但是根据得到小波系数就可以决定使用哪一类的小波函数。如果小波系数相对来说较大，就代表着我们进行变换后得到的小波结果与待检测信号极为类似；反之则比较小。另一方面，在选择小波函数的频率时还要考虑待检测信号的检测需求。如果对信号的检测需求不需要完整的表达波形

3、的边缘特征，一般对小波的选择上不会采取具有较高频率特征的小波函数，反之如果需要考虑描述边缘特征，在小波函数的频率的选取上则需要采用较低的频率特征。出于常用的小波函数种类众多，在实际的应用过程中并没有形成一个标准的应用准则，只能依靠实际经验进行选取，比如在对待检测信号进行图像领域的分析时一般采用morlet小波函数，其他的探伤领域、识别领域均有着常用的小波函数进行分析。2.2典型电能质量单一扰动数学模型的建立本章介绍了七种电能质量单一扰动类型的数学公式，并根据七种电能质量单一扰动数学公式运用Matlab软件对扰动进行仿真，产生扰动波形。本章介绍了小波变换基本原理和基本步骤，小波阈值法在

4、去噪方面应用的基本原理和基本步骤。在仿真实验中，对六种常见的电能质量扰动添加高斯白噪声并进行了小波阈值消躁，计算各种信号消躁前，硬阈值消躁以及软阈值消躁后的信噪比，通过信噪比的变化，验证了小波阈值消噪方法在电能质量扰动信号的去噪方面的有效性，并得出硬阈值消噪略优于软阈值消躁的结论。第3章电能质量叠加性扰动识别算法分析..........203.1Hilbert-Huang变换.........203.1.1经验模态分解法基本原理..........203.1.2聚类经验模态分解.......223.1.3Hilbert变换....233.2基于EEMD的电能质量叠加性扰动分析....

5、......243.2.1含有谐波电能质量扰动信号的HHT仿真分析......243.2.2电能质量叠加性扰动的HHT仿真分析...........283.3基于多分类支持向量机的电能质量叠加性扰动分类方法.........323.4本章小结.........34第4章电能质量叠加性扰动识别系统与验证实验......354.1电能质量扰动识别系统.........354.1.1系统总体结构..........354.1.2数据采集与处理模块......374.1.3Linux多线程程序.....424.2电能质量扰动识别验证实验结果与分析.....454.2.1电能质量网络数据包的接

6、收与提取......454.2.2Labvieatlab软件中进行仿真分析，通过去噪前后信号的信噪比对比，证明该算法的可行性。通过软硬阈值两种方法消噪后的信噪比对比，证明在电能质量扰动信号的信号处理中，硬阈值消噪优于软阈值消噪。2.通过基于EEMD分解的HHT算法对叠加性电能质量扰动进行分解，通过matlab仿真结果证明该算法可以抑制传统HHT算法中的模态混叠问题，并且可将部分叠加性电能质量扰动分解为单一扰动，并通过多分类支持向量机的方法对扰动进行识别。3.电能质量混合扰动识别系统的设计分为硬件软件两部分。硬件采用电能质量分析仪的典型结构，即电压/电流信号经过调理电路后输入到A/D转

7、换电路，再由数据处理模块进行处理，数据处理模块采用嵌入式系统；基于Linux平台进行软件设计。4.对叠加性电能质量扰动进行识别验证实验，将运算结果通过Labview软件对波形进行显示，其准确率在80%以上，基本实现了电能质量叠加性扰动识别的目的。