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文檔簡介
1、隨著社會的快速發(fā)展,大量的非線性不平衡負(fù)荷投運于生產(chǎn)中,電能質(zhì)量遭到嚴(yán)重的影響。探究引起電能質(zhì)量下降的各種因素,及時發(fā)現(xiàn)其原因,并對這些問題進(jìn)行有效的識別,對有效管理和治理電能質(zhì)量具有重大意義。由于實際電能質(zhì)量擾動類型復(fù)雜,且特征相似,還有多種擾動混合現(xiàn)象的存在,因此電能質(zhì)量擾動識別是一個難度較大的研究問題。本文對單一電能質(zhì)量擾動信號和復(fù)合電能質(zhì)量擾動信號的特征、檢測算法及識別算法分別進(jìn)行了分析研究。
首先,論文針對電力系統(tǒng)電
2、能質(zhì)量擾動檢測問題,研究了擾動檢測算法,使得提取的特征信息更加有效。基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)中添加的白噪聲不能被完全中和的問題,提出了改進(jìn)的EEMD(MEEMD)的希爾伯特變換(HT)電能質(zhì)量擾動檢測方法。該方法通過MEEMD分解獲得擾動信號中物理意義明確的IMF(Intrinsic Mode Function),同時有效的抑制了模態(tài)混疊現(xiàn)象,且其抗噪性
3、能較好。對 IMF分量進(jìn)行HT變換得擾動幅值、頻率、起止時刻等信息,實現(xiàn)對擾動信號的檢測。
其次,論文針對電能質(zhì)量擾動的時頻域特征單一性問題,基于復(fù)合電能質(zhì)量擾動信號的時頻域分析方法,提出了結(jié)合信號分析方法對復(fù)合電能質(zhì)量擾動進(jìn)行分類。該方法將改進(jìn)的聚類經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法(MEEMD)與改進(jìn)不完全 S變換(Modified Incomplete S-transform,MIST)相結(jié)合,提取出9種適用于復(fù)合電能質(zhì)量的時頻域特征量,
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