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时间:2019-02-26
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1、国内图书分类号:TM744国际图书分类号:621.3西南交通大学研究生学位论文密级:公开年姓专二零一四年五月ClassifiedIndex:TM744U.D.C:621.3SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisElectricPowerHarmonicSourcesCurrentEstimationBasedOnSupportVectorMachineGrade:2011Candidate:HuangZhuoqiAcademicDegreeAppliedfor:Master
2、Specialty:ElectricPowerSystemandAutomationSupervisor:XieShaofengMay.2014西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1.保密口,在年解密后适用本授权书;2.不保密吖使用本授权书。V(请在以
3、上方框内打“√”)学位论文作者签名:董峙鹊日期:ⅣlV,心、\
4、l。将老师虢弼鹚日期矽一乒,j。跆西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下:本文阐述了电力系统谐波的基本概念和电力系统各元件的谐波建模方法。接着介绍了电力系统谐波量测系统的原理与组成部分,并对基于最小二乘法的谐波状态估计的数学模型进行了阐述。论述支持向量机的原理,重点分析了核函数的作用和模型参数的影响。利用MATLAB建立IEEE-14节点谐波仿真网络。在谐波量测配置为欠定的情况下,基于网络拓扑分析,通过计算支路谐波电
5、流相对节点谐波注入电流变化的敏感因子,确定谐波监测点的位置,进而进行谐波量测配置。最后,在无量测噪声和存在量测噪声的情况下,分别利用径向基神经网络、基于网格搜索法的支持向量机、基于遗传算法的支持向量机以及最小二乘法建立谐波源电流估计模型,并对谐波源电流进行估计,分析比较4种结果。结果证明在谐波量测配置为欠定的情况下,支持向量机对谐波源电流估计的有效性。本人郑重声明:所呈交的学位论文,是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出
6、贡献的个人和集体,均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。触一b劳●k^考心氰J签甲者驯作肛划珊削日位学西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要随着GPS技术、数据储存与处理、通信等技术的发展,电力系统谐波量测系统在国内得到了快速的发展与应用。谐波状态估计技术就是利用有限的、已配置的谐波量测量来估计谐波在电网的分布情况,从而对电网进行实时的谐波监测。但由于谐波量测设备造价高,大量的谐波信息使得存储和运算的成本增大,人们以期利用数量较少的谐波量测配置,估计出电网中谐波源电流。尤其在谐波
7、量测配置为欠定的情况下,运用传统的状态估计技术估计谐波源电流的效果很差。针对这一问题,本文在已获得谐波源位置的先验知识下,应用支持向量机技术估计电力系统谐波源电流,以期在保证估计效果的前提下,节省成本。首先,阐述了电力系统谐波的定义、产生的原因和危害、影响。接着介绍了电力系统谐波量测系统的原理与组成部分,并对基于最小二乘法的谐波状态估计的数学模型进行了阐述。介绍了电力系统各元件等值电路的谐波建模方法。其次,对支持向量机的原理进行了叙述。重点分析研究了核函数的选取和模型参数的选取。在选择了高斯径向基函数作为核函数后,分别采用了
8、基于交叉验证的网格搜索法以及遗传算法对模型需要确定的惩罚系数C、高斯径向基核函数宽度参数仃和损失函数中的参数占进行参数寻优。再次,利用MATLAB建立IEEE.14节点谐波仿真网络。在谐波量测配置为欠定的情况下,基于网络拓扑分析,通过计算支路谐波电流相对节点谐波注入电流变化的敏感因子,确定谐波监测点的位置,进而进行谐波量测配置。然后,利用IEEE.14节点谐波网络,获取建模需要的样本数据。将样本数据进行标准化处理,将谐波监测点的支路谐波电流的幅值和相角与谐波源注入电流的幅值和相角的关系通过支持向量机建立起来,在支持向量机建模
9、过程中,分别采用了网格搜索法以及遗传算法两种方法进行参数寻优。最后,在无量测噪声和存在量测噪声的情况下,分别利用径向基神经网络、基于网格搜索法寻优的支持向量机、基于遗传算法寻优的支持向量机以及最小二乘法建模,并对谐波源电流进行估计,最终分析比较4种结果。结果证明在谐波量测配置为欠定的情况下
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