论文摘要
近年来随着电力电子技术的普及应用,电网中的谐波污染越来越严重,为了保证供电系统的安全经济运行,必须控制电网谐波含量。谐波的检测和治理需要对电网中的谐波源进行识别。鉴于小波变换优良的时频特性,近年提出的小波功率分频带测量算法可以有效解决电力系统非线性负荷应用中的功率测量问题,通过对有功功率测量可有效解决谐波源识别问题。但该算法的研究中仍有一些影响实际应用的技术及相关理论问题尚不清楚并需要解决,比如：如何快速、有效的自适应划分频带及如何在硬件上快速实现等问题。本文对小波包有功功率分频带测量与谐波源识别算法展开深入的分析研究,主要内容有：(1)根据电网中非稳态信号的特点,系统地建立了电力系统暂态信号模型,采用小波变换算法对于非稳态信号能量测量的适用性进行验证；(2)深入全面分析小波变换以及双正交小波变换功率分频带测量与谐波源识别算法；(3)深入研究了小波包功率分频带测量与谐波源识别算法,有效地解决了一代小波算法高频频段谐波源识别会产生较大误差,高次谐波功率测量细分不足等问题；(4)针对小波包完全分解存在不必要的频带划分,导致测量算法计算量大,从而影响功率测量以及谐波源识别的实时性问题,首次提出基于Shannon熵的最优小波包功率分频带测量与谐波源识别算法,该算法自底向顶搜索最优小波包基,可有效地解决小波包完全分解不能自适应划分频带的问题；(5)深入分析了基于子带能量阈值熵的最优小波包功率分频带测量与谐波源识别算法,该算法自顶向底搜索最优小波包基,并且能够根据能量的集中程度自适应划分频带,从而实现基波和谐波功率的实时测量以及谐波源的高效识别；(6)探讨了基于8051单片机IP核小波变换FPGA实现的可行性；(7)探讨了小波功率分频带测量算法目前仍存在的问题并提出进一步的研究方向。文中的Matlab仿真实验结果证明了本文分析方法及测量算法的正确性和有效性。
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学位论文数据集摘要ABSTRACT第一章 绪论1.1 本课题研究的目的及意义1.2 国内外研究现状及分析1.2.1 国内外研究现状1.2.2 存在的问题及分析1.3 本文的主要研究内容1.4 本文的创新点第二章 非稳态信号模型的建立与分析2.1 电能质量定义2.2 非稳态信号分析的主要研究方法2.3 非稳态信号模型的建立2.3.1 电压骤降（voltage sag）信号模型2.3.2 电压骤升（voltage swell）信号模型2.3.3 电压中断（interrupt）信号模型2.3.4 暂态振荡（surge）信号模型2.3.5 暂态脉冲（impurse）信号模型2.4 实验仿真与数据分析2.5 本章小结第三章 一代小波功率分频带测量与谐波源识别算法3.1 小波框架理论3.1.1 框架的概念3.1.2 小波框架的概念3.2 多分辨率分析理论与MALLAT算法3.3 双正交滤波器组与双正交小波3.3.1 双正交滤波器组3.3.2 B样条小波滤波器组系数的推导3.4 一代小波功率分频带测量与谐波源识别算法3.4.1 IEEE下各种功率定义的概述3.4.2 一代小波功率分频带测量算法3.4.3 小波变换谐波源识别方法3.5 双正交小波在功率分频带测量与谐波源识别中的应用及幅频特性分析3.5.1 双正交小波在功率分频带测量与谐波源识别中的应用3.5.2 双正交小波的幅频特性分析3.6 本章小结第四章 小波包功率分频带测量与谐波源识别算法4.1 小波包的基本原理和小波包功率测量与谐波源识别算法4.1.1 小波包的基本原理4.1.2 小波包功率分频带测量和谐波源识别算法4.1.3 实验仿真与数据分析4.2 最优小波包的基本原理和算法4.2.1 最优小波包的基本原理4.2.2 最优小波包功率分频带测量算法的矩阵形式4.3 基于SHANNON熵的最优小波包功率测量与谐波源识别算法4.3.1 基于Shannon熵的自底向顶最优基搜索法4.3.2 仿真实验与数据分析4.4 基于子带能量阈值熵的最优小波包功率测量与谐波源识别算法4.4.1 基于子带能量阈值熵的自顶向底最优基搜索法4.4.2 仿真实验与数据分析4.5 本章小结第五章 小波变换的FPGA实现5.1 FPGA的基本结构5.2 基于8051单片机IP核的小波变换FPGA实现5.2.1 小波变换FPGA实现的整体流程5.2.2 ADC0809采样控制模块5.2.3 基于高、低通选择的FIR滤波模块5.2.4 MC 8051单片机c51程序设计5.2.5 实验结果5.3 本章小结结论参考文献致谢研究成果及发表的学术论文作者与导师简介附录
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标签：功率测量论文; 谐波源识别论文; 小波包变换论文;
