暂态电能质量扰动检测与辨识

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1、劣臻交万方数据硕士专业学位论文暂态电能质量扰动检测与辨识DetectionandIdentificationofTransientPowerQualityDisturbances作者：刘旭东导师：马晓春北京交通大学2014年6月学位论文版权使用授权书一万方数据学位论文作者签名：舀7旭车导师签名勿签字日期：力片年厂月“日签字日期：2,F／年多月名日万方数据学校代码：10004北京交通大学硕士专业学位论文暂态电能质量扰动检测与辨识密级：公开DetectionandIdentificationofTr

2、ansientPowerQualityDisturbances作者姓名：刘旭东导师姓名：马晓春学号：12125866职称：副教授工程硕士专业领域：电气工程学位级别：硕士北京交通大学2014年6月万方数据致谢本文的研究工作是在导师马晓春老师的悉心教导下完成的，本文从选题、研究和撰写都倾注了马老师的心血。同时，马老师治学严谨的态度和勤恳的工作方式给我很大的鼓舞和帮助，在此由衷的感谢马老师在学习和生活上给予我的巨大帮助。感谢我的同学，李鹏飞、田远、林子淳、刘良峰，感谢他们在我的研究遇到困难时给予我的帮

3、助和在研究生生活的陪伴，因为它们我的校园生活更家丰富多彩。感谢Matlabsky论坛的坛友李阳(Famto)及李强，在他们的帮助下我才得以克服研究过程当中的瓶颈，也让我更加深入的理解了支持向量机的应用。感谢Libsvm的提供者，使得支持向量机的多分类成为可能。感谢我的家人对我支持和理解，让我顺利地完成了研究生学业。感谢在百忙之中参加评审和答辩的各位老师。最后，由衷的向所有关心、支持和帮助过我的人表示深深的感谢。万方数据摘要中文摘要近年来，随着大量电力电子负载的使用，电能质量日益下降，电能质量问题

4、凸显。由于电能质量的好坏直接影响到社会的经济发展、人民的生活质量。因此，电能质量问题已经成为电力系统领域的研究热点。正确地检测电能质量扰动，并对其分类辨识就显得十分必要。本文深入的研究了基于双树复小波和支持向量机的暂态电能扰动的自动检测辨识方法，这种方法是用智能的方式实现暂态电能质量扰动辨识的提高。本文首先通过仿真验证了暂态电能扰动信号的奇异点可以通过小波变换的小波系数的模极大值来进行定位，同时，通过阂值法除去部分高频系数可以达到为信号降噪的效果。由于实小波变换能够提取的信息有限，所以选取能够提

5、供更多有用信息的双树复小波变换。经双树复小波变换后，奇异点处的模极大值更加明显，且可以提供相频信息。双树复小波变换提取的信息可以为支持向量机的分类提供特征向量，用以训练支持向量机模型及验证分类模型的准确性。文中选用网格搜索寻优法、遗传算法、粒子群算法对支持向量机参数寻优，并选取分类准确率最高的参数。关键词：暂态电能质量，小波变换，双树复小波，支持向量机，参数寻优分类号：TM76万方数据ABSTRACTABSTRACTInrecentyears，withtheextensiveuseofpower

6、electronicloads，powerqualityhasdeteriorated．，powerqualityissueshighlighted．Thepowerqualitydirectlyaffectstheeconomicdevelopmentofsocialandthequalityoflife．Therefore，powerqualityproblemhasbecomeahottopicinthefieldofpowersystems．Correctdetecting，classi

7、fication，identificationofpowerqualitydisturbancesareverynecessary．Thisdissertationdiscusstheautomaticidentificationmethodoftransientpowerdisturbancebasedondual—treecomplexwaveletandsupportvectormachine，Thisapproachcanuseintelligentwaytoimprovethereco

8、gnitionoftransientpowerqualitydisturbances．SimulationresultsofthisdissertationverifiedthatthesingularpointoftransientpowerdisturbancesignalCanbepositionedbythemodulusmaximaofwaveletcoefficients．Meanwhile，thenoiseoftransientpowerdisturbancesignalcould