基于无时延改进dq变换的动态电压质量识别与测量方法研究

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1、华北电力大学(北京)硕士论文摘要摘要本文介绍了现代电能质量的定义、分类以及动态电能质量现象的描述。在对前人己经取得的电能质量扰动识别的研究成果概括总结的基础上，提出一种无时延改进d-q变换法。该方法通过测量某相电压，由该相电压的导数构造三相电压，进行d-q变换提取特征量:由于所利用的数据具有同时性，因此，大大减少了误差并消除了延迟60'造成的镜像扰动。该方法具有提取特征量物理意义明确、实时性好、容易检测突变和对某些扰动进行放大等优点。将无时延改进d-q变换法与带通性好的Db9小波结合，可以准确检测识别电压高频振荡和低频振荡、电压凹陷、凸起、短时间断、电压脉冲暂态等动态电压质

2、量。通过软件和硬件仿真，该方法能取得良好效果。以此理论为基础，将其应用于电压凹陷的测量并对该测量仪的软硬件进行了初步设计。关键字:动态电压质量无时延改进d-q变换小波变换电压凹陷测量仪ABSTACTThispaperfirstlyintroducesthedefinitionandclassifyofmodernpowerqualityandthephenomenaofdynamicvoltagequality.Andthenanimprovedd-qtransformwithoutdelayisputforwardbasedonother'sresearchaccompl

3、ishments.Dummythree-phasevoltagesaregainedbythederivativeofanyphasevoltage,whichistheimprovedd-qtransformwithoutdelay.Foronething,forthedatathatisadoptedbytheimprovedd-qtransformwithoutdelayissametime,theerrorsaregreatlydecreased.Foranotherthing,thecharacteristicthatisacquiredbytheimproved

4、d-qtransformwithoutdelayhasexplicitphysicalmeaning.Andthismethodissensitivetomutationofsignalandcanmagnifycertainsignals.Aboveall,ithasgoodrealtime.Inthispaper,theimprovedd-qtransformwithoutdelaycombinedwiththewavelet,Db9thathasgoodband-passisusedtodistinguishfromthedynamicvoltagequalityin

5、cludingsag,swell,interruption,pulse,high-frequencyoscillationandlow-frequencyoscillation.Thensatisfyingresultsaregotfromthesimulationsofsoftwareandhardware.Basedonaboveresearches,thetheoryisappliedtothemeasureofvoltagesagsandaprimarydesignofthemeasuredeviceaboutvoltagesagsismade.KEYWORDS:d

6、ynamicvoltagequality,theimprovedd-qtransformwithoutdelay,wavelettransform,themeasuredeviceaboutsag华北电力大学(北京》硕士论文第一章绪论1.1动态电能质量问题的提出一个理想的电力系统应以恒定频率(50Hz)和正弦波形，按规定电压水平对用户供电。且在三相交流电力系统中，各相电压和电流应处于幅值大小相等、相位互差120。的对称状态。由于系统各元件(发电机、变压器、线路等)参数不是理想或对称的，加之调控手段的不完善、负荷性质各异且其变化的随机性以及运行操作、各种故障等原因，这种理想状

7、态在实际当中并不存在，因此就产生了电能质量的概念。但迄今为止，人们对电能质量的技术含义却存在着不同的认识，还不可能给出一个准确统一的定义。目前关于电能质量的定义概括起来主要有以下三种:定义1:合格电能质量是指提供给敏感设备的电力和为其设置的接地系统均适合于该设备正常工作。定义2:对于造成用电设备故障或误动作的任何电力问题都是电能质量问题，其表现为电压、电流或频率的偏差。定义3:电能质量就是电压质量，合格的电能质量应当是恒定频率和恒定幅值的正弓玄波形电压。人们从工程实用角度出发，把电能质量概念进一步具体分解为如下内容