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文檔簡介
1、隨著科學(xué)的發(fā)展及電力電子技術(shù)的不斷提高,大量高精密儀器儀表被廣泛使用,隨之而來的各種電能質(zhì)量問題嚴(yán)重影響著電力系統(tǒng)的供電安全和穩(wěn)定運(yùn)行,這就對電力系統(tǒng)的電能質(zhì)量提出了更高層次的要求。電壓暫降作為電能質(zhì)量的一種,由于其發(fā)生頻率高、波及面廣、造成影響較大等問題,已經(jīng)成為目前電能質(zhì)量的重點研究方向。
本文通過分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,發(fā)現(xiàn)在電壓暫降檢測方面,S變換作為一種新型時頻分析方法,較其他方法具有窗函數(shù)可變,時間、頻率和幅值分辨率高
2、,對噪聲不敏感等優(yōu)點,正逐漸在相關(guān)領(lǐng)域被推廣應(yīng)用;而在用于電壓暫降擾動信號識別的分類器方面,雖然BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在并行處理、自學(xué)習(xí)、自組織和容錯性能上具有顯著優(yōu)勢,但由于其本身存在收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)等缺陷。在對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方面,大量文獻(xiàn)已經(jīng)表明粒子群(PSO)算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化有著很好效果。故本文提出了基于S變換和PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電壓暫降檢測與識別方法。首先利用MATLAB/SIMULINK為仿真平臺,搭建簡單配
3、電網(wǎng)仿真模型,獲得6種不同類型的電壓暫降擾動源模型,包括線路短路故障模型、感應(yīng)電動機(jī)啟動模型、變壓器投入模型、多重故障模型、感應(yīng)電動機(jī)重新啟動模型、感應(yīng)電動機(jī)啟動和變壓器投入共同作用模型。其次對6種擾動信號進(jìn)行S變換獲得信號的基頻幅值曲線和基頻斜率變化曲線,完成對電壓暫降幅值和起止時刻的檢測,并根據(jù)擾動信號的不同特點利用S變換提取所需特征值。最后將提取到的特征值作為訓(xùn)練樣本和測試樣本輸入到PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,完成電壓暫降擾動源的分類
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