电力系统暂态电能质量检测研究

电力系统暂态电能质量检测研究

论文摘要

电能作为一种高效清洁的能源,正以特殊商品的形式在工农业生产和人民日常生活中扮演着越来越重要的角色。同其他商品讲求质量一样,电网电能也有其质量要求。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居民正常生活有着重要的意义。随着电力电子装置在电力系统中的广泛应用,暂态电能质量问题已成为众多领域关注的热点。对暂态电能质量扰动进行准确的检测定位,是对暂态电能质量进行监测和治理的必要前提和依据。本文对五种常见的暂态电能质量现象,即电压凸起、电压凹陷、电压间断、振荡暂态和脉冲暂态作了详尽而细致的描述。对暂态电能质量相关的检测方法理论进行详细介绍,并对小波分析方法和傅里叶变换进行详细的分析比较。根据暂态电能质量信号的非平稳特性,采用小波变换这一新型的数字信号处理方法,其良好的时频局部化特性使得信号的奇异性可以通过小波变换模极大值来表征。根据Mallat算法,通过信号的多分辨率分解提取信号奇异点的小波变换模极大值,实现暂态电能质量扰动信号的准确定位,获取暂态电能质量扰动信号持续时间和幅值。并利用该方法,通过Matlab仿真软件对电力系统中暂态电能质量问题进行深入的仿真分析。理论研究和仿真实验表明,该方法能够实现对电网中暂态电能质量扰动的快速又准确的检测定位,为电网暂态电能质量扰动的评估和治理提供了依据。针对电力系统中的暂态电能质量扰动,采用嵌入式LINUX技术和ARM嵌入式处理器,提出并设计了基于嵌入式技术的暂态电能质量检测系统。该系统硬件部分包括前端数据采集系统、DSP处理模块和MCU管理模块。根据电力系统中数据采集和处理的实际特点,在前置测量采集模块中,采用AD8364芯片设计了多通道信号采样保持电路。软件部分包括DSP软件、MCU软件和PC机软件3个独立部分。构建了基于ARM+LINUX的嵌入式开发环境,依据装置所要实现的功能,剪裁并成功移植了嵌入式LINUX内核到ARM处理器中。完成了基本的硬件设计和软件设计。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 暂态电能质量研究背景和意义
  • 1.1.1 研究背景
  • 1.1.2 研究意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 电能质量检测方法
  • 1.2.2 电能质量控制技术
  • 1.2.3 电能质量监测装置
  • 1.3 本文的主要工作
  • 第二章 暂态电能质量概述
  • 2.1 引言
  • 2.2 暂态电能质量定义
  • 2.3 暂态电能质量分类
  • 2.3.1 短时电压变动
  • 2.3.2 电磁暂态
  • 2.4 电能质量标准
  • 2.4.1 国外标准
  • 2.4.2 国内标准
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 暂态电能质量检测方法的理论分析
  • 3.1 引言
  • 3.2 有效值法
  • 3.3 傅里叶变换
  • 3.3.1 连续傅里叶变换
  • 3.3.2 离散傅里叶变换
  • 3.3.3 快速傅里叶变换
  • 3.3.4 短时傅里叶变换
  • 3.4 小波变换
  • 3.4.1 连续小波变换
  • 3.4.2 离散小波变换
  • 3.4.3 二进小波变换
  • 3.4.4 多分辨分析
  • 3.4.5 Mallat 算法
  • 3.5 小波分析和傅里叶分析的比较
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 基于小波变换的暂态电能质量扰动检测
  • 4.1 引言
  • 4.2 暂态电能质量扰动的时间定位
  • 4.2.1 暂态电能质量扰动与信号奇异性
  • 4.2.2 暂态电能质量扰动时间定位的小波变换模极大值原理
  • 4.3 暂态电能质量扰动幅值和频率的获取
  • 4.3.1 短时电压变动幅值的获取
  • 4.3.2 振荡暂态频率的获取
  • 4.4 消噪的小波变换原理
  • 4.4.1 相关性原理
  • 4.4.2 噪声的相关性特征
  • 4.4.3 阈值的选取
  • 4.4.4 阈值函数的选取
  • 4.4.5 信号重构与失真
  • 4.5 暂态电能质量检测过程
  • 4.5.1 信号消噪
  • 4.5.2 暂态电能质量扰动特征量提取
  • 4.5.3 暂态电能质量扰动类型判断
  • 4.6 暂态电能质量检测仿真
  • 4.6.1 小波基的选取
  • 4.6.2 分解层数的确定
  • 4.6.3 信号消噪仿真
  • 4.6.4 短时电压变动仿真
  • 4.6.5 电磁暂态仿真
  • 4.7 本章小结
  • 第五章 暂态电能质量检测嵌入式实现技术
  • 5.1 引言
  • 5.2 嵌入式检测系统的总体设计方案
  • 5.2.1 硬件设计方案
  • 5.2.2 软件设计方案
  • 5.3 系统硬件设计
  • 5.3.1 数据采集模块
  • 5.3.2 DSP 处理模块
  • 5.3.3 MCU 管理模块
  • 5.4 基于嵌入式系统的软件开发
  • 5.4.1 嵌入式操作系统概述
  • 5.4.2 嵌入式LINUX 系统开发要点
  • 5.4.3 嵌入式LINUX 系统的构建
  • 5.5 主要性能指标
  • 5.6 实物图
  • 5.7 本章小结
  • 总结和展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 附录A (攻读学位期间发表论文目录)
  • 相关论文文献

    • [1].低压并网型微电网电能质量扰动实验方法设计[J]. 河南科技 2019(34)
    • [2].复合电能质量扰动下低压配电网中关键设备附加损耗的解耦分析[J]. 电测与仪表 2019(24)
    • [3].基于卷积-长短期记忆网络的电能质量扰动分类[J]. 电力系统保护与控制 2020(02)
    • [4].基于电能质量扰动抑制的配电网低电压治理方法[J]. 电子设计工程 2020(04)
    • [5].基于特征融合一维卷积神经网络的电能质量扰动分类[J]. 电力系统保护与控制 2020(06)
    • [6].基于行波理论的滤波器电能质量扰动控制仿真[J]. 计算机仿真 2020(01)
    • [7].基于多层极限学习机的电能质量扰动多标签分类算法[J]. 电力系统保护与控制 2020(08)
    • [8].非线性参数在复合电能质量扰动分析中的应用[J]. 红水河 2020(02)
    • [9].基于蚁群算法的电能质量扰动源容错性定位方法[J]. 科学技术与工程 2020(13)
    • [10].浅谈如何解决好因电能质量扰动所带来的低电压问题[J]. 科学技术创新 2020(18)
    • [11].基于深度置信网络的电能质量扰动检测与分类[J]. 广东电力 2020(06)
    • [12].基于循环神经网络的电能质量扰动识别[J]. 电力系统保护与控制 2020(18)
    • [13].基于改进小波阈值函数和奇异值分解的电能质量扰动检测[J]. 电测与仪表 2020(21)
    • [14].一种实时电能质量扰动识别分类方法[J]. 河北工业科技 2019(01)
    • [15].小波包和最小二乘支持向量机的电能质量扰动识别[J]. 现代电子技术 2018(03)
    • [16].基于广义谐波理论的电能质量扰动检测方法[J]. 水电站机电技术 2018(05)
    • [17].基于迁移学习的电能质量扰动分类方法研究[J]. 电气时代 2018(09)
    • [18].几种电能质量扰动检测和分类方法研究[J]. 科技风 2018(30)
    • [19].压缩感知在电能质量扰动信号中的研究[J]. 山西电子技术 2016(06)
    • [20].基于样本熵的电网传输电能质量扰动信号分析[J]. 电网与清洁能源 2016(11)
    • [21].一种新的电能质量扰动信号压缩感知识别方法[J]. 电力系统保护与控制 2017(03)
    • [22].一种实时电能质量扰动分类方法[J]. 电工技术学报 2017(03)
    • [23].电能质量扰动信号的自适应去噪方法[J]. 电力系统自动化 2016(23)
    • [24].不相干约束项的判别字典表示电能质量扰动分类研究[J]. 电子测量与仪器学报 2017(04)
    • [25].一种新的电能质量扰动特征提取与识别方法[J]. 现代电子技术 2017(14)
    • [26].电能质量扰动信号模型的建立[J]. 中国标准化 2017(14)
    • [27].复杂电能质量扰动事件区段定位方法研究[J]. 中国电机工程学报 2017(17)
    • [28].S变换在电能质量扰动中的分析[J]. 电测与仪表 2015(22)
    • [29].基于复阻抗与支持向量机的电能质量扰动分类方法[J]. 安徽大学学报(自然科学版) 2016(03)
    • [30].基于压缩感知的电能质量扰动信号分析[J]. 大连工业大学学报 2016(04)

    标签:;  ;  ;  ;  

    电力系统暂态电能质量检测研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢