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基于小波神经网络的电力体系谐波检测与去噪

日期:2020年03月16日 编辑:ad201107111759308692 作者:龙8 论文网 点击次数:923
论文价钱:150元 论文编号:lw202003122231208582 论笔墨数:37555 所属栏目:电力体系论文
论文地域:中国 论文语种:中文 论文用处:硕士毕业论文 Master Thesis

本文是一篇学习电力体系的论文,起首,课题的一起头,学习了电力体系谐波检测的最原始体例:即傅里叶变更,阐发了若何操纵傅里叶变更停止电力体系谐波检测。接上去提出了团圆傅里叶变更的缺乏与错误谬误,轻易使得在处置旌旗灯号进程中产生非同步采样、频谱泄漏和栅栏效应的景象。其次,将线性神经网络引入电力体系谐波检测,由于其布局简略,计较量较小。比拟了线性神经网络常常操纵的有两种练习算法:最小二乘算法(RLS,recursive-least-square)和最小均方偏差算法(LMS,least-mean-square),按照两者的计较庞杂水平、跟踪机能和收敛速率挑选适合的神经网络练习算法,本文挑选 LMS 作为神经网络的练习算法。 接上去,提出一种思惟:把传统的神经元用小波神经元来取代,接纳小波的多分辩阐发把电力体系谐波旌旗灯号分化,由于神经网络具备肆意函数的迫近才能,是以把小波变更与神经网络相联系,组成小波神经网络来检测电力体系谐波。仿真功效标明,本文的体例检测功效加倍优胜。最初,由于电力体系中还存在大批的谐波噪声标题题目,可是传统阈值函数在旌旗灯号去噪方面还存在良多未能处置的处所,基于这类情形本文提出了新的阈值函数,改良了传统的硬阈值函数另有软阈值函数的错误谬误,并且学习了相干参数的拔取。操纵 Matlab 仿真,功效标明与传统阈值函数比拟,本文提出的新的阈值函数的去噪能够或许或许取得更高的信噪比和更小的均方根偏差。


第一章 绪论


1.1谐波检测与去噪的学习背景

电力体系谐波给电力体系带来良多影响,这类影响延续了良多年,自从把交换电作为传递电能的体例起头这个标题题目就一向存在,未能被处置。产生良多的谐波电流协调波电压很大水平是源于大批非线性装备的操纵。这些非线性装备给电网注入谐波,净化全部电力体系,此中最严峻的两个方面表此刻,第一,搅扰了电力体系运转的安稳性,有潜伏的宁静标题题目;第二,倒霉于电力体系装备的长时辰操纵,大大下降了本来装备的操纵寿命,响应的进步了运转本钱。

二十一世纪是人类高速成长的期间,各种新奇的电子装备伴跟着科技的成长应运而生,高品质的电能才能保证这些电子装备的一般操纵。可是装备接入电网就会致使谐波标题题目的产生,本来的高品质电能是以下降,若是错误这些标题题目停止处置,会产生很是严峻的电气宁静标题题目,以是要检测并按捺电力体系谐波,才能进步电网运转的靠得住性和宁静性,从而精确的谐波检测同样成为这些关头步骤的须要关键。

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1.2电力体系谐波检测与谐波旌旗灯号去噪首要学习体例

针对在电力体系中的谐波标题题目,谐波检测协调波去噪是并驾齐驱的两辆马车,缺一不可。谐波的检测与去噪阐发是学习和处置电力体系谐波标题题目的保证,对谐波标题题目阐发的参数能够或许作为以后谐波办理的首要按照,并且能够或许确保电网的宁静运转和电力装备的不变的运作。今朝合用于电力体系中的谐波检测和噪声去除阐发的学习功效包含了以下的几种体例:(1)基于傅里叶变更(Fourier Transform)的谐波检测体例;(2)基于神经网络(Neural Network)的电力体系的谐波检测体例;(3)基于小波变更(Wavelet Transfrom)的电力体系谐波检测体例;(4)基于小波神经网络(WNN)的电力体系谐波检测(5)基于小波阈值函数的电力体系谐波去噪;(6)同步检测电力体系谐波的体例。

本文学习并比拟了以上的前五种体例。

谐波检测应用中一种遍及的谐波检测体例为傅里叶谐波检测体例。傅里叶(Fourier transform)算法的步骤是:按照疾速傅立叶变更(FFT),先把电力体系里含谐波的旌旗灯号停止一些简略的变更和处置,处置后获得了电力体系谐波旌旗灯号的频谱信息,这些频谱信息能够或许用来计较电力体系中一些权衡旌旗灯号机能的目标:比方各次谐波旌旗灯号的幅值、此时的频次和今朝的相位。傅里叶变更很早就被投入至电力体系谐波的处置进程中,它的明显长处是计较量很是小,以是须要的变更时辰绝对比拟短,及时性比拟强。可是把疾速傅里叶变更(FFT)应用于谐波旌旗灯号的频谱阐发,比拟大的标题题目照旧不获得很好的处置。此中一向以来学习的热门标题题目包含栅栏效应、频谱混叠和泄漏、频次分辩才能等。国际外学者提出了良多处置这些标题题目的体例,能够或许削减偏差,进步精度。在 1979  年,一种高精度的插值 FFT 算法被学者 V.K.Jain提出来,Jain 批改了 FFT 计较的功效,这类插值算法改良了 FFT 的算法精度[2]。继而学者 T Grandke 把 Hanning 窗引入了疾速傅里叶变更(FFT),加窗以后很大水平削减了频谱泄漏的景象,以是加 Hanning 窗后的疾速傅里叶使得算法精度再次进步[3]。参考文献[4]提出了一种双峰谱线的批改算法,是按照谱线的加权平均值来改良的一种新算法,能够或许进步加倍精确的阐发整数次谐波阐发,并且靠得住性也很高[4]。由于上述的傅里叶变更的各种上风和错误谬误,在1993 年的时辰,有学者往电力体系的学习中引入了一种新的阐发体例:即小波阐发法[5]。紧接着的 1994  年,由闻名学者 Ribeiro.P.F  提出了一个新的观点,由于小波变更具备傅里叶变更不的上风,因而将该算法引入到电力体系范畴内的旌旗灯号处置方面,在于该体例能够或许阐发非安稳谐波的畸变[6]。文献[7][8]阐发了 FFT 频谱泄漏缘由,张伏生、赵文春等学者,在本来的加窗算法后提出了加窗插值算法,改良了加窗算法的错误谬误[7][8]。

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第二章 电力体系谐波检测的道理


2.1电力体系谐波的根基观点

本末节的一起头给出了一些比拟罕见的谐波抒发式协调波波形,下图是典范谐波图象。电力体系交换量都有周期性这一性子,操纵这特性子把旌旗灯号按照傅里叶级数停止分化,分化后获得电力体系的谐波份量,直至分化后的谐波份量知足前提:频次份量是基波旌旗灯号的频次份量的 1 的整数倍以上。

图 2.1  典范的谐波波形

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2.2 团圆的傅里叶变更的观点

在旌旗灯号处置中,有良多种处置旌旗灯号的体例。此中,最为罕见的便是傅里叶变更(Fourier Transform)[22]。傅里叶变更是一种基于旌旗灯号的频域阐发的体例,作为一种常常操纵的频域阐发体例这类阐发体例今朝已被普遍的应用于图象处置、电力体系的旌旗灯号处置、通讯行业、产业节制等诸多大型工程范畴中。

跟着科技的成长,最近几年来逐步呈现了愈来愈多的范围很大的集成电路。以是旌旗灯号处置范畴的体例也日月牙异,按照处置旌旗灯号的需要,把数字旌旗灯号处置引入了电力体系的范畴。由于在数字旌旗灯号范畴内,常常呈现一个时辰序列亟待被处置和阐发。当旌旗灯号里呈现这些时辰序列,那末上文合用于持续旌旗灯号阐发和处置的持续傅里叶变更就不能在数字旌旗灯号处置操纵。为了转变持续傅里叶变更不能在时辰序列里操纵的这类情形,提出了新的旌旗灯号阐发处置体例:即团圆傅里叶变更。

上一末节龙8先容了持续的旌旗灯号频谱的阐发进程,持续旌旗灯号的频谱阐发步骤为:

(1)第一个处置旌旗灯号的步骤是,平均的对亟待处置持续旌旗灯号停止采样,继而截取这个处置后旌旗灯号;

(2)第二个步骤是,提出了一个矩形窗 x(n),把这个矩形窗和采样后的谐波旌旗灯号相乘,接着能够或许操纵疾速傅里叶变更(即 FFT)计较出该待处置旌旗灯号的频谱 F(w);

(3)最初一个步骤,便是阐发该旌旗灯号的频谱,从而得出龙8想要的该体系旌旗灯号的频次、幅值和相位等信息。 
接上去的一个步骤便是对采样的谐波旌旗灯号停止旌旗灯号的周期延拓,便是按照团圆傅里叶变更(DFT)对采样的谐波旌旗灯号停止阐发。从上面的同步采样时的周期延拓的图形里能够或许看出,当采样的旌旗灯号能够或许或许知足抱负同步采样的前提,在原始的谐波旌旗灯号上停止旌旗灯号的采样,继而获得的旌旗灯号的序列和采样后周期延拓的序列,两个功效几近如出一辙。这类情形下,能够或许精确的计较出来原始旌旗灯号的谐波信息。可是,上面非同步采样时辰的周期延拓的图形中,能够或许延续猜测出若是在停止周期延拓,此时也在停止非周期采样,则该时辰的波形的采样序列不再是原旌旗灯号的采样序列。接上去若是再延续对该谐波旌旗灯号停止团圆傅里叶变更(DFT),则带来的功效能够会有较大的偏差,由于能够产生栅栏效应和频谱泄漏。

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第三章  基于神经网络的电力体系谐波电流检测......................................... 14

3.1神经网络的界说与根基模子 ................................ 14

3.2神经网络练习两种算法的比拟 .................................... 15

第四章  基于小波神经网络的电力体系谐波检测................................ 26

4.1根基内容和布局 ....................................... 26

4.2参数初始化 ........................... 27

第五章  改良的小波阈值函数的电力体系谐波去噪 .............................. 37

5.1电力体系谐波去噪的学习背景 .................................. 37

5.2基于小波阈值的电力体系谐波去噪的主要参数 ....................... 38


第五章     改良的小波阈值函数的电力体系谐波去噪


5.1电力体系谐波去噪的学习背景

引发电力体系中的电能品质标题题目的缘由多种多样,此中包含了电力体系中装备和电力元件的毛病标题题目和电

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