小波—概率神经网络在电能质量检测中的应用

论文摘要

电能是一种广泛使用的能源。高质量的电能对于保证电网和电气设备安全、经济运行、提高产品质量和保障广大人民群众正常生活有着重要的意义。近年来,随着我国国民经济的蓬勃发展,电力负荷急剧增加的同时,配电网中各种整流器、变频调速装置、电弧炉、电气化铁路等负荷容量也不断增长。这些新型负荷的非线性、冲击性和不平衡的用电特性,使得电网的电压、电流波形发生畸变,或引起电压波动和闪变以及三相不平衡,甚至引起系统频率波动,对供电质量造成严重污染;另一方面,现代科学技术的高速发展促使工业生产过程高度自动化和智能化,这些高技术工业对供电质量要求非常高,许多电子、电力电子设备对供电质量特别敏感,只能在供电质量达到非常高的条件下才能正常工作。长期以来,Fourier变换和窗口Fourier变换在信号分析方面占主导地位,然而由于其固有缺陷,它们不能有效地应用于电能质量的非稳态扰动信号的处理。小波变换可提供一个可变的时一频窗,具有多分辨析分析的特点。使得小波变换在非稳态信号的分析方面具有了传统分析方法无法比拟的优越性。本文主要详述了小波变换与小波包变换的基本原理;概率神经网络的基本理论,主要内容包括神经网络的基本理论,概率神经网络的结构与学习算法:在仿真研究中,对几种主要的电能质量稳态、动态扰动进行小波变换,根据Parseval定理,提取能量特征向量作为概率神经网络的输入,通过概率神经网络检测出电能质量干扰的类型,针对仿真研究中出现的问题进行改善;运用Matlab语言,设计基于对话框的用户界面,通过按界面按钮能实现信号的输入、进行小波变换、小波变换后波形输出、特征能量提取、概率神经网络对电能质量的自动分类输出。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 概述
• 1.1 电能质量
• 1.2 电能质量分类
• 1.3 电能质量分析方法
• 1.3.1 时域仿真方法
• 1.3.2 频域分析方法
• 1.3.3 基于变换域的方法
• 1.4 改善电能质量的意义
• 1.5 本文的工作
• 第2章 小波变换基本理论
• 2.1 引言
• 2.2 傅立叶变换（FT）与短时傅立叶变换（STFT）
• 2.2.1 基本傅立叶变换（FT）
• 2.2.2 短时傅立叶变换（STFT）
• 2.3 小波变换
• 2.3.1 连续小波基函数
• 2.3.2 连续小波变换
• 2.3.3 离散小波变换
• 2.3.4 多分辨率分析
• 2.3.5 Mallat算法
• 2.4 几种常用小波基函数
• 2.4.1 经典类小波
• 2.4.2 正交小波
• 2.4.3 双正交小波Biorthogonal（biorNr.Nd）
• 2.5 小波基函数的选择
• 2.6 分解层数的选择
• 第3章 小波包变换的基本原理
• 3.1 小波包的定义
• 3.2 小波包的空间分解
• 3.3 小波包性质
• 3.4 小波包滤波器组（小波包快速分解与重构算法）
• 第4章 概率神经网络的基本理论
• 4.1 神经网络概述
• 4.2 神经网络的基本原理
• 4.2.1 生物神经元简介
• 4.2.2 人工神经元
• 4.3 神经网络的特性
• 4.4 概率神经网络
• 4.4.1 概率神经网络的数学描述
• 4.4.2 概率神经网络的结构
• 4.4.3 PNN网络的学习算法
• 第5章 小波-概率神经网络应用于电能质量仿真研究
• 5.1 香农采样定理
• 5.2 帕斯维尔（Parseval）定理
• 5.3 电压闪变的数学模型与同步检波原理
• 5.3.1 电压闪变的数学模型
• 5.3.2 电压闪变的同步检波原理
• 5.4 Matlabl图形用户界面（Graphical User Interface）的设计
• 5.5 Matlab下的仿真过程、结果及其分析
• 5.5.1 运用Matlab下的小波工具箱函数与仿真结果
• 5.5.2 仿真问题点的解决
• 5.5.3 能量特征向量的提取与分类输出
• 第6章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• 附录A
• 附录B
• 攻读学位期间的研究成果