论文摘要
随着科学技术和国民经济的快速发展,各种现代电力电子设备在电力系统中大量投入使用,由此带来的电能质量问题已经成为了电力部门和电力用户共同关注的热点问题。为了改善和提高电能质量,必须采取合理的措施,对各种电能质量现象进行准确的故障定位、特征提取和分类识别。有鉴于此,论文在前人研究成果的基础上,主要针对电能质量扰动的检测与识别方法作了进一步探讨和研究。首先,鉴于小波变换具有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,论文将其引入暂态电能质量扰动的检测中。而Prony方法具有较高的频率分辨率,可以准确分离出各频率分量,因此论文采用Prony方法对稳态电能质量问题进行分析。仿真实验验证了以上方法的有效性和精确性。然后,针对电压暂降、电压暂升、电压短时中断、脉冲扰动、振荡暂态、谐波、间谐波、电压波动与闪变等电能质量问题,论文提出了一种结合小波变换、RMS法和Prony方法的电能质量扰动识别与分析算法。通过改变扰动的持续时间、幅值、初相、以及谐波或间谐波的频率等参数进行了大量的仿真实验,结果表明该算法能够对上述八种电能质量问题进行较好的检测和识别,具有简单直观、识别种类多、识别率高和精度高等优点。接着,论文针对电压波动与闪变问题,提出了一种基于Prony分析和Hilbert变换的包络提取方法,该方法先对电压闪变信号进行Prony分析,得到各频率分量的特征参数(频率、幅值和初相),然后构造Prony重构信号及其Hilbert变换序列,并根据解调制原理提双出电压闪变信号的包络。此外,论文还分析了谐波对电压波动与闪变包络提取的影响。防真实验表明了该方法的有效性和精确性。最后,论文给出了一种基于DSP和ARM9的高精度电能质量监测系统的软硬件设计方案,为电能质量监测系统设计提供了一种新的思路。
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