电压暂降检测和扰动源辨识方法分析和的研究

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1、电压暂降检测与扰动源辨识方法的分析与研究摘要电压暂降作为一种特殊的电能质量问题因为其危害大、影响范围广、发生频繁而受到密切的关注。几个工频周期的电压暂降将导致敏感设备工作中断，造成巨大的经济损失。电压暂降特征量检测及扰动源辨识，是抑制电压暂降、改善暂态电能质量问题的基础性工作之一。本文研究电压暂降检测方法及扰动源辨识方法，具体工作如下：首先，系统地介绍了目前常用的电压暂降检测方法，包括有效值法、峰值电压法、单相电压变换平均值法、dq变换法、短时傅里叶变换法、小波变换法、S变换法、HHT变换法、数学形态学及分形分析法，简要地对上述方法进行了理论分析，并对部分方法

2、进行了仿真验证。其次，本文提出了一种基于小波变换的电压暂降实时检测方法。该方法利用小波变换检测电压暂降起止时刻以及暂降幅值，相比目前一些只利用小波变换来检测电压暂降起止时刻的方法有一定的创新。该方法充分利用小波变换模极大值的信息，利用模极大值的出现点刻画暂降的起止时刻，并利用模极大值的大小计算暂降幅值。此外，本文通过对暂降信号进行预处理让该方法获得了更好的实时性。仿真表明该方法具有可行性、良好的实时性及准确性。最后，分析了常见的三种电压暂降扰动源(短路故障、感应电机启动、变压器投运)的扰动产生机理，在Matlab／Simulink上搭建相应的仿真模型，仿真出三

3、种扰动源引起的电压暂降波形；在总结各种扰动源引起的电压暂降波形特征的基础上，给出了扰动源辨识的波形特征指标，并构造出电压暂降扰动源决策树，实现电压暂降扰动源的正确辨识。仿真试验获取了很高的正确辨识率，验证了辨识方法的可行性与有效性。关键词：电能质量；电压暂降；小波变换；模极大值；扰动源；检测；辨识II硕士学位论文AbstractAsaspecialkindofpowerqualityproblems，Voltagesaggetscloseattention，becauseofitshazards，wideimpactandf．requentoccurrence

4、．Voltagesagf．orseVeralfrequencycycleswill1eadtotheoperationinterruptionofthesensitiVeequipmentsandresultinhugeeconomiclosses．Thedetectionofvoltagesagcharacteristicparametersandthedisturbancesourcesrecognitionarethebasicworktoinhibitv01tagesagandimprovetransientpowerqualityproblems．I

5、nthispaper，V01tagesagdetectionmethodanddisturbancesourcesrecognitionmethodareresearched．1垤aincontentsareasfbllows：Firstly，thepapersystematicallyintroducesthecommonVoltagesagdetectionmethods，includingthemethodsbasedonRMS，peakVoltage，theaVerageofsingle．phasevoltageconversion，dqtransfo

6、rm，shorttimeFouriertransform，waVelettransform，Hilbert．Huangtransform，mathematicalmorphologyandfractalanalysis．TheoreticalanalvsisforalIabovemethodsisbrienyexecuted，andpartsofthemethodsaresimulated．Secondly，inthispaper，areal-timeVoltagesagdetectionmethodbasedonwavelettransformispropo

7、sed．Thenewmethoduseswavelettransformtodetectvoltagesagstartingandendingtimesandsagamplitude，andhasinnoVationcomparedwithsomemethodsthatbasedonthewavelettransformjustonlytodetectvoltagesagstartingandendingtimes．Thenewmethodtakesf-ulladVantageofthewavelettransformmodulusmaxima，namely，

8、usingthemodulusmaXi