形态学小波算法研究及其在电力系统信号处理中的应用

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2、yofTechnologyGuangzhou,China࠼㊱ਭφTM73ᆜṗԙਭφ10561ᆜਭφ201220110740঄঍⨼ᐛཝᆜ⺋༡ᆜփ䇰ᮽ֌㘵ဃ਽˖ᕐ䬦ᤷሬᮉᐸဃ਽ǃ㙼〠˖੤䶂ॾǃᮉᦸ⭣䈧ᆖս㓗࡛˖ᐕᆖ⺅༛ᆖ、уъ਽〠˖⭥࣋㌫㔏৺ަ㠚ࣘॆ⹄ウᯩੁ˖⭥࣋㌫㔏࠶᷀䘀㹼о᧗ࡦ䇪᮷ᨀӔᰕᵏ˖2015ᒤ6ᴸ5ᰕ䇪᮷ㆄ䗙ᰕᵏ˖2015ᒤ6ᴸ3ᰕᆖսᦸҸঅս˖ॾই⨶ᐕབྷᆖᆖսᦸҸᰕᵏ˖ᒤᴸᰕㆄ䗙ငઈՊᡀઈ˖ѫᑝ˖䱸ᲃьငઈ˖੤䶂ॾୀ᮷㱾㥶ᵍ䵎ᵾỖ䈇华南理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导

3、下独立进行研宄所取得的研宄成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名日期：>/上年/月亥日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，即：研宄生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华南理工大学。学校有权保存并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被査阅（除在保密期内的保密论文外）；学校可以公布

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5、工具。其中，传统的傅立叶分析及小波变换等已在电力系统的信号处理领域得到了广泛的应用。但是由于信号处理领域中待处理信号的复杂性，现有的信号处理方法还存在一些不足。为了克服现有的信号处理技术存在的不足，本文以形态学小波变换在电力系统信号处理中的应用为例，对形态学小波变换进行了研究。本文首先介绍了形态学最大提升策略（Morphologicalmax-liftingscheme，MMLS）和广义形态学开闭和闭开小波变换（Generalizedmorphologicalopen-closingandclose-opening

6、wavelet，GMOCW），然后着重讨论了MMLS和GMOCW在电能质量干扰检测中的应用，以及MMLS在感应电机定子匝间短路检测的应用。文中通过大量的仿真研究、实验研究和对比分析，对三种检测算法的有效性和实用性进行了验证。研究、讨论和验证结果表明，本文提出的形态学小波算法能够很好的克服传统信号处理技术在计算量、抗噪声以及复杂性等方面存在的不足。目前，针对感应电机定子匝间短路和电能质量干扰检测的研究已经取得了一定成效，但是由于电力系统的运行状态是非常复杂的，现有的检测方法还存在一些不足。本文在了解了感应电机定子匝间

7、短路和电能质量干扰的基本知识的基础之上，通过对形态学小波进行研究，运用MMLS对定子匝间短路和电能质量干扰进行检测，同时，针对目前形态学小波在电能质量检测中的不足，将广义形态学和形态学小波进行结合，提出了GMOCW，实现对电能质量干扰快速准确的检测。第一，分析电能质量干扰和感应电机匝间短路对一次侧电压或电流的影响。第二，利用MATLAB和PSCAD/EMTDC仿真软件分别搭建感应电机暂态模型和微型电力系统模型。感应电机模型用来仿真感应电机定子匝间短路，微型电力系统模型用来仿真各种电能质量干扰。第三，利用MMLS检测

8、感应电机定子匝间短路和电能质量干扰，运用GMOCW检测电能质量干扰。最后，利用从实际搭建的电能质量干扰实验平台获得的电能质量干扰实际数据对GMOCW进行了验证。关键词：形态学小波；最大提升策略；广义形态学；电能质量干扰；感应电机；定子匝间短路IAbstractSignalprocessingtechnologiesarebecomingnewusefulto