暫態(tài)電能質量擾動檢測與間諧波參數(shù)檢測的研究.pdf

1、電能是一種最為廣泛使用的能源，隨著電力電子器件在電力系統(tǒng)中的廣泛使用，電能質量問題已經(jīng)越來越受到人們的關注。對電能質量進行快速的檢測和準確的分類，進而進行有效的治理是提高用電效率的重要途徑。
　　 本文分析了國內外電能質量研究現(xiàn)狀，基于信號的函數(shù)分解理論和基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡理論，以Walsh函數(shù)系作為神經(jīng)網(wǎng)絡的神經(jīng)元激勵函數(shù)，提出了一種自適應確定隱神經(jīng)元數(shù)及修改權值的自適應Walsh基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡時頻分析方法。在此基礎上采用加滑動窗

2、的方法，根據(jù)不同時刻不同基上的權值能量分布信息檢測電能質量擾動的特征，實現(xiàn)對電力擾動的實時檢測。本文首次運用從各個基頻帶上能量分布的特征的方法引入電能質量擾動檢測的研究。在實驗仿真中，以Walsh基與切比雪夫基做比較，發(fā)現(xiàn)Walsh基具有明顯的數(shù)據(jù)壓縮性，Walsh基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡有較好的逼近能力和濾噪特性。通過與自適應高斯基基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡方法的比較，帶滑動窗Walsh自適應基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡算法對于電力擾動信號的實時檢測效果較好。仿真結果驗

3、證了算法的可行性。
　　 電力系統(tǒng)間諧波問題在電能質量中越來越引起更多的關注，而對間諧波參數(shù)的準確測量成為首要問題。在實際電力系統(tǒng)中，電力信號大多是由多個指數(shù)衰減的疊加信號和一些噪聲組成。本文提出一種新的適用于多個疊加的指數(shù)衰減信號參數(shù)估計的方法。該方法首先由指數(shù)衰減疊加信號數(shù)學模型和均勻采樣的樣本構造非線性方程組，然后應用改進的Levenberg-Marquardt算法求解該非線性方程組，通過迭代優(yōu)化目標函數(shù)，從而求解非線性方