论文摘要
近年来我国的电气化铁路发展迅速,方便了人们交通出行的同时也带来了巨大的经济效益。电力机车作为电气化铁路的主要牵引负荷,它是以电能驱动运行的,与传统的内燃型机车相比,具有节能环保高速的优势。然而电力机车的主电路包含有大量的非线性电力电子器件,且机车运行工况繁多,情况复杂,这就使得电气化铁路在从电网获取工频能量的同时,也向公用电网注入了大量的谐波。由谐波造成的危害十分严重,已在欧美等国引起了多次重大事故,因此要防患于未然,做好电气化铁路牵引负荷的谐波研究工作。在谐波分析方面,常用的方法有快速傅里叶变换、人工神经网络、小波变换分析法、基于扩展Prony算法的谐波分析方法等。其中,小波分析方法是谐波分析中的热门问题,是目前正在研究的新方法、新理论。本论文将小波分析应用到电气化铁路牵引负荷的谐波分析中,通过不同小波函数对同一谐波信号的分析结果比较,验证了小波函数选取的必要性,从而采用最小长度描述准则确定了处理电力系统谐波电流的最佳小波函数db10小波,并确定了合理的分解层数。在此基础上,运用MATLAB软件进行小波变换算法编程,实现了对交直交型电力机车HXD30017谐波电流的小波分析,得到了较为理想的结果,并运用小波包理论及MATLAB工具箱计算得到了该谐波电流的有效值。同时实现了对机车谐波电流的傅里叶分析,得到了信号的频谱图。通过两种方法的仿真结果比较发现,采用小波变换的谐波分析能获得更好的效果。仿真结果表明小波变换可以将电力机车谐波电流中的基波和高次谐波部分有效地分离出来,证实了小波变换能够更精确地分析信号的局部特性,可以准确地分析出暂态信号,从而提高谐波测量的实时性和精度。另外,通过小波变换能够方便快速地得到谐波的相关信息,如有效值等参数。因此,小波变换可应用于电气化铁路牵引负荷谐波分析领域。
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