探索暂态电能质量扰动的识别与监测

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1、中国石油大学（华东）硕士学位论文暂态电能质量扰动的识别与监测姓名：孙维妮申请学位级别：硕士专业：检测技术与自动化装置指导教师：王艳松20090501摘要随着电力系统的快速发展，非线性、冲击性、非对称性负荷大量接入电网，电能质量问题日益严重，电力部门和用户对电能质量问题的关注也日益增加。改善和提高电能质量的首要前提是对电能质量扰动类型进行识别、检测与分析，只有快速、准确地识别、检测出电力系统中的电能质量问题，并进行有效的分析，确定问题的类型，才能对其进行有效的控制和治理。本文将小波变换理论和神经网络算法结合起来，提出了一种新的基

2、于小波变换和小波函数的神经网络算法的电能质量扰动辨识方法。将识别后的电能质量通过一种利用多结构元素自适应权重并行复合形态滤波器对波形进行预处理，然后利用小波变换的奇异点模极大值原理对暂态电能质量扰动监测定位。基于Mmlab的数字仿真验证了所提算法的正确性和有效性。本文采用在LabVIEW中调用Mmlab程序完成电能质量检测分析平台的开发。所开发的电能质量检测分析平台具有良好的可视化、可操作性。能基本上满足暂态电能质量检测、定位、类型识别的功能。关键词：电能质量，神经网络，形态学滤波，小波变换，扰动识别与定位Rgnitioand

3、monit·"oftheTr：msientPower0ualityRecognitionanmonitoringthe1'ransientowerualitvDisturbanceSunWei—ni(Detectiontechnologyandautomaticinstrument)DirectedbyProfessorWangYan—songAbstractWhilethepowersystemisdevelopingquicklyandagreatdealofnonlinear，impactandunsymmetrical

4、loadistakentothePowersystem，thePowerqualityissuesaremoreandmoreserious．ThefirststeptoimprovethePowerqualityisthedetectionandanalysisofPowerquality．WeshoulddetectthePowerqualityissuesquicklyandexactly，andtakethemintoanalysiseffectively．Sowecancontrolandtreattheissues

5、，whileweconfirmthetypesandareasoftheissues．Basedonwavelettransformationandneuralnetwork，anapproach--waveletnetwork，onPowerquality(PQ)disturbancedetectionandlocationispresentedinthispaper．ItCanrecognizethetransientPQeffectively．AfterRecognition，aparallel-composedmorp

6、hologicalfilterwithadaptivemultiplestructureelementsisdesignedtofilterrandomnoiseandimpulsenoiseinPQdisturbancesignalsatfirst．ThenusethestrangedotsandmodelmaxtheoryofthewavelettransformationtodetectthetransientPQ．NumericalresultsunderMatlabenvironmentsshowthatthepro

7、posedapproachisvalidandeffective．DesignaplatformofpowerqualityanalysiswithtransferringMatlabcodestoLabVlEW．ThisplatformofPQanalysishasagoodvisualizationofoperability．CanbasicallymeettheneedsoftransientPQdetection，location，identification．Keywords：Powerquality，neuraln

8、etwork，mathematicalmorphology，wavelettransform，Disturbancerecognitionandlocalization关于学位论文的独创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在指导教师指导下独立进行研究工作所取得的成果，论文中