基于时频域电力负载辨识与dsp实现

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1、基于时频域电力负载辨识与DSP实现第一章绪论1.1课题背景在我国的商贸大厦、散户批发市场、写字楼、娱乐场所等人口密集区，由于供电系统原因引发的火灾频频发生，尤其是摊位云集的批发市场，由于现场存放大量商品及人员密集，该类火灾曾酿成国家重大生命财产损失。2007年11月4日，临沂市前园批发市场发生火灾，起火原因系经营业户电气线路短路；2007年11月20日，蚌埠太平街小商品批发市场突然发生火灾；2008年1月2日，新疆德汇实业有限公司德汇国际广场批发市场发生特大火灾；2008年11月15日，安徽省芜湖市长街小商品批发市场发生火灾；2009年2月9日，武

2、汉正街小商品批发市场突发火灾。来自公安部消防在线上的2008年统计数据中显示：从引发火灾的原因看，由于电线短路、超负荷、随意使用电加热类负载，电器设备故障等电气原因引发火灾4万起，占总数的30%以上，造成的直接经济损失上亿元。随着时代的发展，我国电力供应能力日益提高，供电安全和现代化计量技术的应用显得越发重要，供电管理部门理应给用户提供尽可能宽裕的用电自由空间。由于各单位管理模式的不同，用电管理部门有时还需要强迫配给用户免费用电额度。出于经济管理或安全上的考虑，管理部门往往会限制用电负荷类型，以尽可能杜绝存在火险隐患的危险负荷。随着电脑的普及，管理

3、部门又必须按照用户缴费情况放开计算机、空调、微波炉等大功率安全负载的使用。在学生公寓，简单负载类型的识别问题已经得到初步解决。但在散户批发市场、写字楼等供电场合，人员货物密集，由于供电负载类型复杂多变，使得对危险负载和电路故障的判别技术复杂化。由于没有一个科学的自动供电管理手段适合于这种复杂场合，任何人工用电管理的疏漏都可能形成火险隐患，从而给这些单位的管理人员造成巨大的心理压力。一旦在这些人口密集区发生火灾，其后果将不堪设想，上述类型供电场所发生火灾的例子已不胜枚举。.1.2课题意义该项目拟对商贸大厦、散户批发市场等人口密集的集中供电用户进行安全

4、用电的统一控制管理，以解决多负载类型情况下的危险负载模式识别和智能控制问题。实现复杂负载情况下的多负载模式识别及智能控制是一个技术难题，理论上处理困难，实际上不容易解决。多负载模式识别和智能控制主要针对复杂混合供电负载的现场实际情况解决集中供电系统的安全运行问题。该问题的解决可大大降低人口稠密区的用电火险隐患，有重要实际意义。目前，需求的逐渐迫切，对电力负载识别研究工作引起了不少学者的关注。针对不同电力负载识别方法，学者们进行了诸多探索，形成了一定的体系。主要研究方法大致分为：谐波分析、傅里叶变换、小波分析、人工神经网络等方法[1]。基于谐波分析的

5、电力负载识别。这一研究方向主要由赵勇，申红等通过对线性负载和非线性负载的工作原理进行分析，寻找出谐波电压与谐波电流之间的关系，实现对负载中不同部分的谐波电流的区分，以达到负载识别的目的。也有学者利用谐波分量分离的方法，计算出非线性负载吸收的谐波电流。还有郑宇，姚加飞等人利用负载电流谐波分量分离方法对负载识别进行了自适应谐波[2]电流检测模型的研究。第二章基于小波变换信号奇异值检测整流类负载识别2.1负载的分类一般以负载阻抗参数是否为恒定值作参考，将负载分为线性负载和非线性负载两类。而根据负载电压电流相角关系，又可分为阻性负载、感性负载、容性负载三类

6、。在纯电阻电路中，正弦电压U施加在一个电阻R上，则产生电流I也是正弦性的，阻性负载的电压和电流波形保持同步，它们之间不存在相位角。当阻性负载接入电路时，其工作时只有电阻元件做功，产生很小的谐波，可以忽略不计。对其进行傅里叶变换后，可以看出，其基波幅值最大，而其他个次的谐波基本没有或者较少，电流波形失真度非常低。如热水壶的电流波形失真度为1%左右。可以作为纯阻性负载识别的一个依据。当负载网络电流相位滞后电压相位时，负载网络的等效阻抗为感性。感性负载接入电网时，由于感性元件对电流非突变响应特性，使得网络中产生高次谐波暂态分量，这种暂态分量有可能引起谐振

7、从而产生在网络中流动的高次谐波。含有单相异步电机的家用电器。如空调或是冰箱在制冷状态下，压缩机工作时所表现出来的负载特性为感性负载。由于电机存在漏磁和气隙不均衡等问题，电机电流波形也存在失真的问题。空调制冷时的电流失真度为15%。2.2小波分析小波分析是近些年受广泛关注和应用的数学分支，小波分析是为了克服傅里叶变换的不足而发展起来的。傅里叶变换反映的是信号的整体特性，但实际问题中更为关注信号在局部范围的特性，如想知道信号畸变出现的位置。由于小波数学的完美性和应用的广泛性，使得其在应用上得到迅速发展。小波变换具有空间局部化性质，即信号在某点处的小波变

8、换结果在小尺度下完全由该点附近局部信息所决定。这种局部化性质使得小波变换能够分析出信号奇异点位置和奇异性强弱。通过定位小波