電能質量擾動檢測和分類問題的研究.pdf

1、隨著計算機、電力電子和信息技術等高新產業(yè)的發(fā)展和普及，電能質量擾動帶來的問題已日益受到電力部門、用戶與相關研究人員的關注。為了采取適當的措施降低電能質量擾動問題帶來的影響，本文圍繞電能質量擾動信號的檢測與分類，電能質量擾動信號的去噪等問題展開研究，通過仿真實驗驗證了所提出算法的有效性。 為了實現電能質量擾動信號的特征提取和自動分類，提出了基于廣義S變換和樸素貝葉斯分類器的電能質量擾動識別方法。算法由廣義S變換對不同信噪比情況下的

2、電能質量擾動信號進行變換，然后從廣義S變換的結果提取8個特征向量輸入樸素貝葉斯分類器輸出相應的擾動類型，并將不同信噪比情況下樸素貝葉斯分類器的分類性能與BP神經網絡進行了對比研究。 對于電能質量擾動信號的去噪問題，提出了基于奇異值分解的電能質量擾動信號除噪方法。算法首先建立了電能質量擾動信號的吸引子軌跡矩陣并對軌跡矩陣進行奇異值分解，然后分別根據電能質量信號的奇異熵和奇異值加權能量貢獻率確定降噪階次并根據所選擇的降噪階次對電能質

3、量擾動信號進行重構，對比了不同階次重構后信號的波形并比較了原始含噪電能質量擾動信號和重構擾動信號的誤差。 關于電壓閃變信號的測量問題。提出了基于數學形態(tài)濾波和TEO能量算子的電壓閃變快速測量方法，含噪電壓閃變信號經過多結構元素復合數學形態(tài)濾波后，采用TEO能量算子計算跟蹤電壓閃變信號的包絡，得到的包絡信號用Pisarenco譜分析方法獲得閃變調制信號的幅值頻率等參數，對不同情況下的電壓閃變信號進行了仿真驗證。 針對電器瞬