暫態(tài)電能質量擾動定位的研究.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，電壓暫降與中斷等暫態(tài)電能質量問題已成為眾多領域關注的熱點。對暫態(tài)電能質量擾動進行準確的檢測與分析，實現暫態(tài)電能質量的故障定位、特征提取與分類識別，是對暫態(tài)電能質量進行監(jiān)測和治理的必要前提和依據。 因為電力信號中往往帶有噪聲，噪聲對暫態(tài)電能質量擾動檢測影響很大，所以信號消噪是擾動檢測和定位的必不可少的環(huán)節(jié)。針對傳統(tǒng)線性濾波器在暫態(tài)電能質量擾動檢測中存在的固有缺陷，本文采用形態(tài)濾

2、波器對電力擾動信號進行消噪。在對數學形態(tài)學算子和傳統(tǒng)形態(tài)濾波器研究的基礎上，提出了基于自適應LMS算法的廣義形態(tài)濾波器。該濾波器具有傳統(tǒng)形態(tài)濾波計算量小、易于實現、保留信號細節(jié)特征等優(yōu)點；同時，它綜合了不同的結構元素，而且在確定開一閉、閉一開濾波器的權系數方面，不再像傳統(tǒng)濾波器那樣采用簡單的加權平均，而是采用基于最小均方誤差算法的自適應技術，通過逐步修正權系數，使該濾波器具有更好的消噪能力。從Matlab仿真結果來看，改進的形態(tài)濾波器確

3、有更好的濾波效果。 本文分別使用小波檢測算法和分形網格檢測算法來進行信號擾動的定位，并對兩者的檢測效果進行對比分析。利用小波變換良好的時頻局部化特性，根據Mallat算法和小波變換模極大值原理，本文通過對信號的多分辨率分解，實現了擾動信號的檢測。同時根據不同形體其分形維數一般不同的特點，本文采用分形維數中的網格分形維數提出另一種簡單快速的檢測判據。對比于小波檢測算法，分形檢測算法計算量小，而且不存在過零檢測失效的問題，Matla