基于智能算法電能質(zhì)量檢測與識別.pdf

1、電能質(zhì)量是指引起用電設(shè)備故障或不能正常工作的電壓、電流或頻率的偏差。由于非線性、沖擊性和不對稱負荷大量、快速使用,對電能質(zhì)量產(chǎn)生嚴重的影響,破壞和污染了電能質(zhì)量,產(chǎn)生電壓暫降、電壓暫升、電壓中斷、暫態(tài)脈沖和諧波等多種電能質(zhì)量問題,給用戶和供電方帶來巨大的經(jīng)濟損失。同時以計算機和微處理器為核心的智能化精密設(shè)備對電能質(zhì)量提出更高的要求,如何有效治理電能質(zhì)量問題,改善電能質(zhì)量成為電力行業(yè)研究的重點和熱點。電能質(zhì)量檢測是治理和改善電能質(zhì)量的前提

2、和基礎(chǔ),只有快速、正確的檢測與識別出電能質(zhì)量問題才能采取正確的治理措施,改善電能質(zhì)量,減少電能質(zhì)量問題帶來的損失。
　　 首先介紹了電能質(zhì)量的概念、分類、標準、產(chǎn)生因為、危害及其傳統(tǒng)分析方法,然后針對電能質(zhì)量擾動問題,提出基于S變換和智能算法的電能質(zhì)量擾動識別方法,對于電能質(zhì)量擾動中最為嚴重的電壓暫降問題,提出了基于S變換和GA-SVM的電壓暫降源識別方法,并在DSP平臺和Matlab軟件上實現(xiàn)電能質(zhì)量擾動識別裝置,具體研究內(nèi)容

3、如下:
　　 (1)在分析各種電能質(zhì)量擾動基礎(chǔ)上,提出基于S變換和智能算法的電能質(zhì)量擾動識別方法。電能質(zhì)量擾動主要包括諧波、電壓暫降、電壓暫升、電壓中斷、電壓波動、暫態(tài)振蕩、諧波暫升和諧波暫降等電能質(zhì)量問題。首先通過仿真模型產(chǎn)生各種電能質(zhì)量擾動信號,然后運用S變換對各電能質(zhì)量擾動信號進行時頻分析,提取到多個特征樣本,最后分別運用關(guān)聯(lián)向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡、多分類支持向量機三種智能算法對特征樣本進行訓練及測試,輸出電能質(zhì)量擾動類型。測試

4、結(jié)果表明,基于S變換和關(guān)聯(lián)向量機的電能質(zhì)量擾動識別方法能夠快速、有效的識別出電能質(zhì)量擾動信號類型,具有測試時間短、正確率高等優(yōu)點,可應用于實時電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)。
　　 (2)電壓暫降是電能質(zhì)量擾動中最為嚴重的電能質(zhì)量問題,其產(chǎn)生的因為主要可分為短路故障、變壓器投運和電動機啟動,不同因為產(chǎn)生不同電壓暫降,正確識別電壓暫降產(chǎn)生的因為對于電壓暫降防治和治理具有重要意義。本文提出基于了基于S變換和GA-SVM的電壓暫降源識別方法,首先利

5、用S變換對各種電壓暫降進行處理,檢測得到暫降幅值和暫降時間等多個特征樣本,然后運用遺傳算法對特征樣本進行優(yōu)秀特征選取,選取得到對電壓暫降源識別具有重要貢獻的特征樣本,最后通過多分類支持向量機來驗證優(yōu)秀特征樣本有效性。經(jīng)算例驗證,基于S變換和GA-SVM法的電壓暫降源識別方法能夠快速、有效識別出電壓暫降產(chǎn)生的因為。
　　 (3)在分析國內(nèi)外電能質(zhì)量監(jiān)測技術(shù)的基礎(chǔ)上,本文研制了一款基于DSP平臺和Matlab軟件的電能質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng),