電能質(zhì)量擾動(dòng)分析方法與實(shí)用監(jiān)測(cè)的研究.pdf

1、在工業(yè)技術(shù)、信息技術(shù)高速發(fā)展的背景下，電能質(zhì)量問(wèn)題正受到廣泛關(guān)注。針對(duì)工程應(yīng)用實(shí)際中智能化設(shè)備的發(fā)展特點(diǎn)，本文研究電能質(zhì)量擾動(dòng)分析方法，主要思路是：電能質(zhì)量擾動(dòng)預(yù)處理一電能質(zhì)量擾動(dòng)特征量提取一電能質(zhì)量擾動(dòng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并基于上述思路，研發(fā)了基于ARM7+FPGA+DSP結(jié)構(gòu)的監(jiān)測(cè)單元以及基于ARM9的便攜式電能質(zhì)量分析裝置。具體內(nèi)容和成果如下： 針對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)去噪過(guò)程的簡(jiǎn)化和硬件實(shí)現(xiàn)問(wèn)題，提出基于跨小波尺度空間相關(guān)性處理的

2、去噪方法?；陔娔苜|(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)不同成分在小波尺度空間上的相關(guān)性不同，新方法把原信號(hào)分為兩個(gè)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度相等的新信號(hào)，分別進(jìn)行小波變換，跨兩個(gè)尺度空間對(duì)相同分解深度的尺度系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性處理和軟閾值處理，合并后的信號(hào)可濾除噪聲成分。 提出雙尺度分形盒維數(shù)的網(wǎng)格覆蓋方法，建立了電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)分析的無(wú)標(biāo)度區(qū)經(jīng)驗(yàn)公式，改進(jìn)盒維數(shù)計(jì)算方法。通過(guò)比較電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)盒維數(shù)的數(shù)量和變化，反映信號(hào)的不規(guī)則性、復(fù)雜性。提出以單位能量的正弦波形作為投影

3、向量的電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)投影匹配算法，計(jì)算電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)在匹配過(guò)程中的投影能量和剩余能量，描述了電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的能量解析過(guò)程，有效表示電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的能量特征。實(shí)現(xiàn)了基于極值搜索方法的動(dòng)態(tài)測(cè)度計(jì)算方法，通過(guò)各個(gè)周波動(dòng)態(tài)測(cè)度點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)特性，描述電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的幅值特征量。 提出基于量子行為的粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)方法，用于優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別。電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的特征量通過(guò)信號(hào)的投影匹配分析、動(dòng)態(tài)測(cè)度計(jì)算、分形盒

4、維數(shù)計(jì)算獲取。首次提出兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)分別用于事件型和變化型電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別的方法。改進(jìn)的量子行為粒子群優(yōu)化算法主要增加了學(xué)習(xí)因子、粒子聚集度和進(jìn)化速度等參數(shù)。6種典型現(xiàn)場(chǎng)采集的電能質(zhì)量擾動(dòng)數(shù)據(jù)的識(shí)別結(jié)果表明，與加入動(dòng)量因子的前饋式人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法相比，該算法具有更好的收斂性和穩(wěn)定性。 結(jié)合低壓配電系統(tǒng)的特點(diǎn)及其智能化發(fā)展趨勢(shì)，研發(fā)了基于ARM7+FPGA+DSP的電能質(zhì)量現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)單元，實(shí)現(xiàn)了上述電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)去噪和特征量提取