暫態(tài)電能質(zhì)量擾動檢測與分類問題研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的電力電子器件和大量的非線性負(fù)荷接入電網(wǎng)，這些負(fù)荷導(dǎo)致暫態(tài)電能質(zhì)量問題日益嚴(yán)重，供電部門以及電力用戶對暫態(tài)電能質(zhì)量問題的關(guān)注也日益加重。改善和提高暫態(tài)電能質(zhì)量的首要前提是能夠?qū)簯B(tài)電能質(zhì)量擾動進行檢測、識別與分析。只有及時準(zhǔn)確的檢測、識別電能質(zhì)量的問題，才能針對這些問題提出有效的治理措施和方法。
　　本文首先對檢測電壓暫降的有效值檢測方法、瞬時電壓dq分解法以及其改進后的αβ-dq變換檢測法進行了仿

2、真分析。研究發(fā)現(xiàn)，不同的暫降深度對應(yīng)的檢測延遲時間有所不同，通過計算得出了電壓暫降起始時刻的延時誤差曲線，利用該曲線進行誤差修正，進而得到更為準(zhǔn)確的電壓暫降起始時刻。本文利用DSP對該方法進行了試驗驗證，結(jié)果表明該方法能夠提高檢測暫降起始時間準(zhǔn)確度。在此基礎(chǔ)上，本文將小波變換和αβ-dq變換檢測法的電壓暫降檢測方法結(jié)合起來，提出了一種新的電壓暫降檢測方法。此方法利用小波快速定位故障的實時性以及αβ變換法檢測電壓暫降幅值以及相位跳變的準(zhǔn)確

3、性，實現(xiàn)了對電壓暫降特征量的準(zhǔn)確檢測。
　　與此同時，論文將小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合提出暫態(tài)電能質(zhì)量的分類方法。通過建立擾動數(shù)學(xué)模型獲得大量的暫態(tài)電能質(zhì)量擾動波形數(shù)據(jù)，利用小波變換對其進行多尺度分解，提取不同暫態(tài)電能質(zhì)量擾動的特征量，將這些特征量送入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行訓(xùn)練，訓(xùn)練后對樣本數(shù)據(jù)進行分類測試。針對BP算法采用梯度下降算法存在易陷入局部極小導(dǎo)致準(zhǔn)確度不高，收斂速度慢等缺點，本文提出了利用遺傳算法對BP算法進行優(yōu)化的方法