智能電網(wǎng)暫態(tài)電能質量檢測與定位研究.pdf

1、隨著智能電網(wǎng)的提出,相關它的研究一度成為各國專家學者的研究熱點。其中,智能電網(wǎng)暫態(tài)電能質量問題作為隨社會信息化的發(fā)展而暴露出來的新問題,逐漸受到人們的越來越多的關注。隨著高科技的發(fā)展和應用,暫態(tài)電能質量擾動的危害也日益凸顯,其中短時電壓下降與短時電壓中斷等,直接造成用電設備不正常運行;系統(tǒng)瞬時故障,如振蕩暫態(tài)與沖擊暫態(tài),易造成設備絕緣破壞等。暫態(tài)電能質量的治理被提到議事日程,而治理暫態(tài)電能質量的根源在于對它的檢測與定位。暫態(tài)電能質量擾動

2、因其具有隨機性大、持續(xù)時間短等特征,使得針對于它的檢測與定位存在較大難度。
　　 本文綜合比較了既有的主要暫態(tài)電能質量的研究方法的優(yōu)缺點后,選用了時頻性較好的小波變換方法,來對暫態(tài)電能質量進行檢測和定位,具體完成了如下工作:詳細的闡述了三種不同的小波變換的定義,且概述了多分辨率分析思想,與基于此思想上Mallet塔式算法,然后根據(jù)暫態(tài)電能質量擾動波形的特征,選擇了適合于暫態(tài)電能質量檢測的db小波基函數(shù)。在介紹了小波變換的基本原理

3、后,本文從時間、空間兩個大方向著手對暫態(tài)電能質量問題進行深入的研究。
　　 去噪處理是信號分析過程中必要的環(huán)節(jié)。受到噪聲干擾的暫態(tài)電能質量擾動信號給往后的分析帶來了困難。通過仿真驗證,論文中采用小波閾值去噪法是有一定效果的。經(jīng)過去噪后的信號更利于對特征量的提取。其次,為了可以更有效的通過小波變換模極大值來表征信號的局部奇異性,在在對短時電壓擾動可以首進行小波閾值去噪處理后,本文運用小波變換分析分別對短時電壓下降,短時電壓上升,短

4、時電壓中斷,震蕩暫態(tài),沖擊暫態(tài)進行計算機仿真的定位與檢測,實現(xiàn)了對暫態(tài)電能質量擾動起始時刻的精確確定。
　　 根據(jù)基于帕斯維爾定理的相對能量法對故障類型進行了檢測,粗略的區(qū)分了短時電壓變動與電磁暫態(tài)兩大類擾動。為了達到更精確的分類,建立了數(shù)組e,通過對e中元素的值設定閩值的方法來區(qū)分振蕩暫態(tài)和沖擊暫態(tài);然后對于短時電壓變動,通過計算3種擾動類型的系數(shù)αn值來進行檢測。
　　 在暫態(tài)電能質量的空間定位方面,論文提出了基于小