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基于小波神经网络的电力系统谐波检测与去噪

日(ri)期:2020年03月16日(ri) 编辑:ad201107111759308692 作者:s11竞猜平台 点击次数:1306
论文价(jia)格(ge):150元/篇 论文编号(hao):lw202003122231208582 论文字数:37555 所属(shu)栏目(mu):电力(li)系统(tong)论文
论文地区:中(zhong)国 论(lun)文(wen)语(yu)种:中文(wen) 论文用(yong)途:硕士毕业论文 Master Thesis

本(ben)文是(shi)一(yi)篇研(yan)究电(dian)力(li)系(xi)(xi)(xi)统(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)论文,首先,课题的(de)(de)(de)(de)(de)(de)一(yi)开始,研(yan)究了电(dian)力(li)系(xi)(xi)(xi)统(tong)(tong)(tong)谐(xie)波(bo)(bo)检(jian)(jian)测(ce)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)最(zui)原(yuan)始方法(fa):即傅里叶(ye)变(bian)(bian)换(huan),分析了如何利用傅里叶(ye)变(bian)(bian)换(huan)进行电(dian)力(li)系(xi)(xi)(xi)统(tong)(tong)(tong)谐(xie)波(bo)(bo)检(jian)(jian)测(ce)。接下(xia)来(lai)提(ti)(ti)出(chu)了离散傅里叶(ye)变(bian)(bian)换(huan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)不足与(yu)缺陷(xian),容易使(shi)得在(zai)处理(li)信(xin)号(hao)(hao)过程中发(fa)生(sheng)非同步(bu)采(cai)样、频谱泄露和栅栏效(xiao)应的(de)(de)(de)(de)(de)(de)现(xian)象。其(qi)次(ci),将(jiang)线性(xing)神经(jing)(jing)网(wang)(wang)络(luo)引入电(dian)力(li)系(xi)(xi)(xi)统(tong)(tong)(tong)谐(xie)波(bo)(bo)检(jian)(jian)测(ce),因(yin)为其(qi)结构(gou)简(jian)单(dan),计算(suan)(suan)量较小(xiao)(xiao)。比(bi)较了线性(xing)神经(jing)(jing)网(wang)(wang)络(luo)常用的(de)(de)(de)(de)(de)(de)有(you)两种(zhong)训练(lian)算(suan)(suan)法(fa):最(zui)小(xiao)(xiao)二(er)乘算(suan)(suan)法(fa)(RLS,recursive-least-square)以(yi)及最(zui)小(xiao)(xiao)均方误差算(suan)(suan)法(fa)(LMS,least-mean-square),根据二(er)者的(de)(de)(de)(de)(de)(de)计算(suan)(suan)复(fu)杂程度、跟踪性(xing)能以(yi)及收敛速度选择合适的(de)(de)(de)(de)(de)(de)神经(jing)(jing)网(wang)(wang)络(luo)训练(lian)算(suan)(suan)法(fa),本(ben)文选择 LMS 作为神经(jing)(jing)网(wang)(wang)络(luo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)训练(lian)算(suan)(suan)法(fa)。 接下(xia)来(lai),提(ti)(ti)出(chu)一(yi)种(zhong)思想:把传统(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)神经(jing)(jing)元用小(xiao)(xiao)波(bo)(bo)神经(jing)(jing)元来(lai)代(dai)替,采(cai)用小(xiao)(xiao)波(bo)(bo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)多(duo)分辨分析把电(dian)力(li)系(xi)(xi)(xi)统(tong)(tong)(tong)谐(xie)波(bo)(bo)信(xin)号(hao)(hao)分解,因(yin)为神经(jing)(jing)网(wang)(wang)络(luo)具有(you)任意函(han)数(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)逼近能力(li),因(yin)此把小(xiao)(xiao)波(bo)(bo)变(bian)(bian)换(huan)与(yu)神经(jing)(jing)网(wang)(wang)络(luo)相(xiang)联系(xi)(xi)(xi),构(gou)成小(xiao)(xiao)波(bo)(bo)神经(jing)(jing)网(wang)(wang)络(luo)来(lai)检(jian)(jian)测(ce)电(dian)力(li)系(xi)(xi)(xi)统(tong)(tong)(tong)谐(xie)波(bo)(bo)。仿真结果表(biao)明,本(ben)文的(de)(de)(de)(de)(de)(de)方法(fa)检(jian)(jian)测(ce)效(xiao)果更加优越。最(zui)后,因(yin)为电(dian)力(li)系(xi)(xi)(xi)统(tong)(tong)(tong)中还(hai)(hai)存(cun)在(zai)大量的(de)(de)(de)(de)(de)(de)谐(xie)波(bo)(bo)噪(zao)(zao)声问(wen)题,但是(shi)传统(tong)(tong)(tong)阈(yu)值函(han)数(shu)在(zai)信(xin)号(hao)(hao)去噪(zao)(zao)方面还(hai)(hai)存(cun)在(zai)很多(duo)未能解决的(de)(de)(de)(de)(de)(de)地方,基于(yu)这种(zhong)情况本(ben)文提(ti)(ti)出(chu)了新的(de)(de)(de)(de)(de)(de)阈(yu)值函(han)数(shu),改(gai)进了传统(tong)(tong)(tong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)硬(ying)阈(yu)值函(han)数(shu)还(hai)(hai)有(you)软阈(yu)值函(han)数(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)缺陷(xian),并且研(yan)究了相(xiang)关参数(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)选取。利用 Matlab 仿真,结果表(biao)明与(yu)传统(tong)(tong)(tong)阈(yu)值函(han)数(shu)相(xiang)比(bi),本(ben)文提(ti)(ti)出(chu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)新的(de)(de)(de)(de)(de)(de)阈(yu)值函(han)数(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)去噪(zao)(zao)能够获得更高的(de)(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)噪(zao)(zao)比(bi)和更小(xiao)(xiao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)均方根误差。


第一章 绪论


1.1谐(xie)波检测与去噪的(de)研(yan)究背景

电(dian)(dian)力(li)系(xi)统(tong)(tong)(tong)谐(xie)波给电(dian)(dian)力(li)系(xi)统(tong)(tong)(tong)带来(lai)很(hen)多(duo)影响,这(zhei)种影响持续了(le)(le)很(hen)多(duo)年,自从把(ba)交流电(dian)(dian)作为传送(song)电(dian)(dian)能的(de)(de)方式开始(shi)这(zhei)个问(wen)题就一(yi)直存(cun)在,未能被解(jie)决。产生许多(duo)的(de)(de)谐(xie)波电(dian)(dian)流和谐(xie)波电(dian)(dian)压很(hen)大(da)程度是源于(yu)(yu)大(da)量(liang)非线(xian)(xian)性设(she)备的(de)(de)运用。这(zhei)些非线(xian)(xian)性设(she)备给电(dian)(dian)网注入谐(xie)波,污(wu)染(ran)整个电(dian)(dian)力(li)系(xi)统(tong)(tong)(tong),其中最严重的(de)(de)两个方面表现在,第一(yi),干扰了(le)(le)电(dian)(dian)力(li)系(xi)统(tong)(tong)(tong)运行(xing)的(de)(de)平稳(wen)性,有潜在的(de)(de)安全问(wen)题;第二(er),不利于(yu)(yu)电(dian)(dian)力(li)系(xi)统(tong)(tong)(tong)设(she)备的(de)(de)长(zhang)时间使(shi)用,大(da)大(da)降(jiang)低了(le)(le)原来(lai)设(she)备的(de)(de)使(shi)用寿(shou)命,相应的(de)(de)提高了(le)(le)运行(xing)成本。

二(er)十一(yi)世纪是人(ren)类(lei)高速发(fa)展(zhan)的(de)时期,各种新颖的(de)电(dian)(dian)子设(she)备(bei)伴随着科技(ji)的(de)发(fa)展(zhan)应运而生,高质量(liang)(liang)的(de)电(dian)(dian)能(neng)才(cai)能(neng)保证这些(xie)电(dian)(dian)子设(she)备(bei)的(de)正常使用。但是设(she)备(bei)接入(ru)电(dian)(dian)网就会(hui)导(dao)致谐(xie)波(bo)问(wen)(wen)题的(de)产(chan)生,原本(ben)的(de)高质量(liang)(liang)电(dian)(dian)能(neng)因此降低(di),如(ru)果不对这些(xie)问(wen)(wen)题进行(xing)处理,会(hui)产(chan)生十分(fen)严重(zhong)的(de)电(dian)(dian)气(qi)安(an)全问(wen)(wen)题,所以要(yao)检测并抑制(zhi)电(dian)(dian)力系统谐(xie)波(bo),才(cai)能(neng)提高电(dian)(dian)网运行(xing)的(de)可靠性(xing)和安(an)全性(xing),从而准确(que)的(de)谐(xie)波(bo)检测也(ye)成(cheng)为这些(xie)关键步骤的(de)必要(yao)环节。

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1.2电力系统谐(xie)波(bo)检(jian)测与谐(xie)波(bo)信号去噪主要(yao)研究方(fang)法

针对在电(dian)(dian)(dian)力(li)(li)(li)(li)系统中的(de)(de)(de)(de)谐(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)问题(ti)(ti)(ti),谐(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)检(jian)(jian)测和谐(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)去(qu)(qu)噪(zao)(zao)(zao)是(shi)(shi)并(bing)驾齐驱的(de)(de)(de)(de)两辆马(ma)车,缺(que)一不可。谐(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)的(de)(de)(de)(de)检(jian)(jian)测与(yu)去(qu)(qu)噪(zao)(zao)(zao)分(fen)析(xi)是(shi)(shi)研(yan)(yan)究和解决(jue)电(dian)(dian)(dian)力(li)(li)(li)(li)系统谐(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)问题(ti)(ti)(ti)的(de)(de)(de)(de)保障,对谐(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)问题(ti)(ti)(ti)分(fen)析(xi)的(de)(de)(de)(de)参数可以(yi)(yi)(yi)作(zuo)为(wei)之(zhi)后谐(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)治理的(de)(de)(de)(de)主要依据,并(bing)且可以(yi)(yi)(yi)确保电(dian)(dian)(dian)网(wang)的(de)(de)(de)(de)安(an)全运行以(yi)(yi)(yi)及(ji)电(dian)(dian)(dian)力(li)(li)(li)(li)设(she)备的(de)(de)(de)(de)稳定的(de)(de)(de)(de)运作(zuo)。目前适用(yong)于(yu)(yu)电(dian)(dian)(dian)力(li)(li)(li)(li)系统中的(de)(de)(de)(de)谐(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)检(jian)(jian)测以(yi)(yi)(yi)及(ji)噪(zao)(zao)(zao)声去(qu)(qu)除(chu)分(fen)析(xi)的(de)(de)(de)(de)研(yan)(yan)究成果包括(kuo)了以(yi)(yi)(yi)下的(de)(de)(de)(de)几种方(fang)法(fa):(1)基(ji)于(yu)(yu)傅里叶(ye)变(bian)(bian)换(Fourier Transform)的(de)(de)(de)(de)谐(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)检(jian)(jian)测方(fang)法(fa);(2)基(ji)于(yu)(yu)神(shen)经(jing)网(wang)络(luo)(Neural Network)的(de)(de)(de)(de)电(dian)(dian)(dian)力(li)(li)(li)(li)系统的(de)(de)(de)(de)谐(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)检(jian)(jian)测方(fang)法(fa);(3)基(ji)于(yu)(yu)小波(bo)(bo)(bo)变(bian)(bian)换(Wavelet Transfrom)的(de)(de)(de)(de)电(dian)(dian)(dian)力(li)(li)(li)(li)系统谐(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)检(jian)(jian)测方(fang)法(fa);(4)基(ji)于(yu)(yu)小波(bo)(bo)(bo)神(shen)经(jing)网(wang)络(luo)(WNN)的(de)(de)(de)(de)电(dian)(dian)(dian)力(li)(li)(li)(li)系统谐(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)检(jian)(jian)测(5)基(ji)于(yu)(yu)小波(bo)(bo)(bo)阈值函数的(de)(de)(de)(de)电(dian)(dian)(dian)力(li)(li)(li)(li)系统谐(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)去(qu)(qu)噪(zao)(zao)(zao);(6)同步检(jian)(jian)测电(dian)(dian)(dian)力(li)(li)(li)(li)系统谐(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)的(de)(de)(de)(de)方(fang)法(fa)。

本文(wen)研(yan)究并比较(jiao)了以(yi)上的(de)前(qian)五种方法。

谐(xie)(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)检(jian)测(ce)应用(yong)中(zhong)一(yi)(yi)种普(pu)遍(bian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)谐(xie)(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)检(jian)测(ce)方(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)为傅(fu)(fu)(fu)里(li)(li)叶(ye)谐(xie)(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)检(jian)测(ce)方(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)。傅(fu)(fu)(fu)里(li)(li)叶(ye)(Fourier transform)算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)步骤(zhou)是(shi):根(gen)据快(kuai)速(su)(su)傅(fu)(fu)(fu)立叶(ye)变(bian)(bian)(bian)换(huan)(FFT),先把电力(li)(li)系(xi)(xi)统里(li)(li)含谐(xie)(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)(xin)号(hao)(hao)进(jin)行一(yi)(yi)些简单的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)变(bian)(bian)(bian)换(huan)和(he)处(chu)理,处(chu)理后(hou)(hou)得到了(le)电力(li)(li)系(xi)(xi)统谐(xie)(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)信(xin)(xin)号(hao)(hao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)频(pin)谱(pu)信(xin)(xin)息,这(zhei)些频(pin)谱(pu)信(xin)(xin)息可(ke)(ke)以(yi)(yi)(yi)用(yong)来计算(suan)(suan)电力(li)(li)系(xi)(xi)统中(zhong)一(yi)(yi)些衡量(liang)信(xin)(xin)号(hao)(hao)性能的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)指标:例如(ru)各次(ci)谐(xie)(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)信(xin)(xin)号(hao)(hao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)幅值、此时(shi)(shi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)频(pin)率(lv)以(yi)(yi)(yi)及(ji)目前的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)相(xiang)位(wei)。傅(fu)(fu)(fu)里(li)(li)叶(ye)变(bian)(bian)(bian)换(huan)很(hen)早就被投入(ru)至电力(li)(li)系(xi)(xi)统谐(xie)(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)处(chu)理过(guo)程(cheng)中(zhong),它的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)显著(zhu)优点(dian)(dian)是(shi)计算(suan)(suan)量(liang)非常(chang)小,所以(yi)(yi)(yi)需要的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)变(bian)(bian)(bian)换(huan)时(shi)(shi)间相(xiang)对比(bi)较短,实时(shi)(shi)性比(bi)较强。但是(shi)把快(kuai)速(su)(su)傅(fu)(fu)(fu)里(li)(li)叶(ye)变(bian)(bian)(bian)换(huan)(FFT)应用(yong)于谐(xie)(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)信(xin)(xin)号(hao)(hao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)频(pin)谱(pu)分(fen)析(xi)(xi),比(bi)较大(da)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)问(wen)题依旧没有得到很(hen)好(hao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)解(jie)(jie)决。其中(zhong)一(yi)(yi)直以(yi)(yi)(yi)来研究(jiu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)热(re)点(dian)(dian)问(wen)题包括(kuo)栅(zha)栏效(xiao)应、频(pin)谱(pu)混叠和(he)泄漏、频(pin)率(lv)分(fen)辨能力(li)(li)等(deng)(deng)。国内外学(xue)(xue)者(zhe)提(ti)(ti)出了(le)许多解(jie)(jie)决这(zhei)些问(wen)题的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)方(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa),可(ke)(ke)以(yi)(yi)(yi)减少误差(cha),提(ti)(ti)高精度(du)。在 1979  年,一(yi)(yi)种高精度(du)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)插(cha)值 FFT 算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)被学(xue)(xue)者(zhe) V.K.Jain提(ti)(ti)出来,Jain 修(xiu)正(zheng)(zheng)了(le) FFT 计算(suan)(suan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)结果,这(zhei)种插(cha)值算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)改善(shan)了(le) FFT 的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)精度(du)[2]。继而(er)学(xue)(xue)者(zhe) T Grandke 把 Hanning 窗引(yin)入(ru)了(le)快(kuai)速(su)(su)傅(fu)(fu)(fu)里(li)(li)叶(ye)变(bian)(bian)(bian)换(huan)(FFT),加(jia)窗之(zhi)后(hou)(hou)很(hen)大(da)程(cheng)度(du)减少了(le)频(pin)谱(pu)泄漏的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)现象,所以(yi)(yi)(yi)加(jia) Hanning 窗后(hou)(hou)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)快(kuai)速(su)(su)傅(fu)(fu)(fu)里(li)(li)叶(ye)使得算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)精度(du)再次(ci)提(ti)(ti)高[3]。参考文(wen)献[4]提(ti)(ti)出了(le)一(yi)(yi)种双峰谱(pu)线的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)修(xiu)正(zheng)(zheng)算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa),是(shi)根(gen)据谱(pu)线的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)加(jia)权平均值来改进(jin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)一(yi)(yi)种新(xin)算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa),可(ke)(ke)以(yi)(yi)(yi)提(ti)(ti)高更加(jia)准确的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)分(fen)析(xi)(xi)整数(shu)次(ci)谐(xie)(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)分(fen)析(xi)(xi),并且可(ke)(ke)靠性也很(hen)高[4]。因(yin)为上述的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)傅(fu)(fu)(fu)里(li)(li)叶(ye)变(bian)(bian)(bian)换(huan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)种种劣势(shi)以(yi)(yi)(yi)及(ji)缺点(dian)(dian),在1993 年的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)时(shi)(shi)候,有学(xue)(xue)者(zhe)往电力(li)(li)系(xi)(xi)统的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)研究(jiu)中(zhong)引(yin)入(ru)了(le)一(yi)(yi)种新(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)分(fen)析(xi)(xi)方(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa):即小波(bo)(bo)(bo)分(fen)析(xi)(xi)法(fa)(fa)(fa)[5]。紧(jin)接着的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de) 1994  年,由著(zhu)名学(xue)(xue)者(zhe) Ribeiro.P.F  提(ti)(ti)出了(le)一(yi)(yi)个新(xin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)观点(dian)(dian),因(yin)为小波(bo)(bo)(bo)变(bian)(bian)(bian)换(huan)具有傅(fu)(fu)(fu)里(li)(li)叶(ye)变(bian)(bian)(bian)换(huan)没有的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)优势(shi),于是(shi)将该(gai)算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)引(yin)入(ru)到电力(li)(li)系(xi)(xi)统领域内的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)(xin)号(hao)(hao)处(chu)理方(fang)(fang)面(mian),在于该(gai)方(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)可(ke)(ke)以(yi)(yi)(yi)分(fen)析(xi)(xi)非平稳谐(xie)(xie)(xie)波(bo)(bo)(bo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)畸变(bian)(bian)(bian)[6]。文(wen)献[7][8]分(fen)析(xi)(xi)了(le) FFT 频(pin)谱(pu)泄漏原(yuan)因(yin),张伏生、赵(zhao)文(wen)春等(deng)(deng)学(xue)(xue)者(zhe),在原(yuan)本的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)加(jia)窗算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)后(hou)(hou)提(ti)(ti)出了(le)加(jia)窗插(cha)值算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa),改善(shan)了(le)加(jia)窗算(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)缺点(dian)(dian)[7][8]。

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第(di)二章 电力系统(tong)谐波检测的原(yuan)理


2.1电力系统谐波的基本概念

本小节(jie)的一(yi)开始(shi)给出了一(yi)些比(bi)较常见的谐(xie)(xie)波(bo)表达(da)式(shi)以(yi)及谐(xie)(xie)波(bo)波(bo)形(xing),下图是经典谐(xie)(xie)波(bo)图像(xiang)。电力系(xi)统(tong)交流量都有周(zhou)期性这(zhei)一(yi)性质,利用这(zhei)个性质把信号(hao)根据傅里叶级(ji)数进行分(fen)(fen)(fen)解,分(fen)(fen)(fen)解后得到电力系(xi)统(tong)的谐(xie)(xie)波(bo)分(fen)(fen)(fen)量,直至分(fen)(fen)(fen)解后的谐(xie)(xie)波(bo)分(fen)(fen)(fen)量满(man)足(zu)条(tiao)件(jian):频(pin)率分(fen)(fen)(fen)量是基(ji)波(bo)信号(hao)的频(pin)率分(fen)(fen)(fen)量的 1 的整数倍(bei)以(yi)上。

图 2.1  典型的谐波波形

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2.2 离散的傅里叶变换的概念

在信号(hao)(hao)处(chu)(chu)理(li)(li)中(zhong)(zhong),有(you)很多(duo)种处(chu)(chu)理(li)(li)信号(hao)(hao)的(de)(de)方式(shi)。其(qi)中(zhong)(zhong),最为常见的(de)(de)就(jiu)是傅(fu)里(li)叶(ye)变换(Fourier Transform)[22]。傅(fu)里(li)叶(ye)变换是一种基于信号(hao)(hao)的(de)(de)频域分(fen)析的(de)(de)方法,作为一种常用(yong)的(de)(de)频域分(fen)析方法这种分(fen)析方法目前已经被广(guang)泛的(de)(de)应用(yong)于图像处(chu)(chu)理(li)(li)、电力(li)系统的(de)(de)信号(hao)(hao)处(chu)(chu)理(li)(li)、通讯行业、工(gong)业控制等诸多(duo)大型工(gong)程领域中(zhong)(zhong)。

随着科技(ji)的(de)发展,近(jin)年来逐渐(jian)出(chu)现了越来越多的(de)规模很(hen)大的(de)集成电路。所以信(xin)(xin)号(hao)(hao)(hao)处(chu)理(li)领域(yu)的(de)方(fang)(fang)法(fa)也(ye)日新月异(yi),根据处(chu)理(li)信(xin)(xin)号(hao)(hao)(hao)的(de)需求(qiu),把(ba)数(shu)(shu)字信(xin)(xin)号(hao)(hao)(hao)处(chu)理(li)引入了电力系统的(de)领域(yu)。因为(wei)(wei)在(zai)(zai)数(shu)(shu)字信(xin)(xin)号(hao)(hao)(hao)领域(yu)内,经常(chang)出(chu)现一个时(shi)间序(xu)(xu)列(lie)亟待被处(chu)理(li)和(he)分(fen)析(xi)。当信(xin)(xin)号(hao)(hao)(hao)里出(chu)现这(zhei)些(xie)时(shi)间序(xu)(xu)列(lie),那么上文适用于(yu)连续(xu)信(xin)(xin)号(hao)(hao)(hao)分(fen)析(xi)和(he)处(chu)理(li)的(de)连续(xu)傅(fu)里叶(ye)(ye)变换(huan)就不能(neng)在(zai)(zai)数(shu)(shu)字信(xin)(xin)号(hao)(hao)(hao)处(chu)理(li)使用。为(wei)(wei)了改变连续(xu)傅(fu)里叶(ye)(ye)变换(huan)不能(neng)在(zai)(zai)时(shi)间序(xu)(xu)列(lie)里使用的(de)这(zhei)种情(qing)况(kuang),提出(chu)了新的(de)信(xin)(xin)号(hao)(hao)(hao)分(fen)析(xi)处(chu)理(li)方(fang)(fang)式:即(ji)离散(san)傅(fu)里叶(ye)(ye)变换(huan)。

上一(yi)小节我们介绍了连续的(de)信(xin)号频谱的(de)分(fen)析过程,连续信(xin)号的(de)频谱分(fen)析步骤为:

(1)第一个(ge)处(chu)理(li)信号的(de)(de)步骤是,均匀的(de)(de)对亟待处(chu)理(li)连续信号进行采样(yang),继而(er)截(jie)取这个(ge)处(chu)理(li)后信号;

(2)第二个步骤是,提出了一个矩形窗(chuang) x(n),把这(zhei)个矩形窗(chuang)和采样后(hou)的(de)谐(xie)波信号相乘,接着(zhe)可(ke)以(yi)利用快速(su)傅里叶变换(即 FFT)计算出该待处理信号的(de)频谱 F(w);

(3)最后一个步骤,就是分析该信号的频谱,从而得出我们想要的该系统信号的频率、幅值以及相位等信息。 
接下来的一个步骤就是对采样的谐波信号进行信号的周期延拓,就是根据离散傅里叶变换(DFT)对采样的谐波信号进行分析。从下面的同步采样时的周期延拓的图形里可以看出,当采样的信号能够满足理想同步采样的条件,在原始的谐波信号上进行信号的采样,继而得到的信号的序列和采样后周期延拓的序列,两个效果几乎一模一样。这种情况下,可以准确的计算出来原始信号的谐波信息。但是,下面非同步采样时候的周期延拓的图形中,可以继续推测出如果在进行周期延拓,此时也在进行非周期采样,则该时刻的波形的采样序列不再是原信号的采样序列。接下来如果再继续对该谐波信号进行离散傅里叶变换(DFT),则带来的结果可能会有较大的误差,因为可能发生栅栏效应以及频谱泄露。

.............................


第三章  基于(yu)神经网络的电(dian)力(li)系统谐波电(dian)流(liu)检测(ce)......................................... 14

3.1神(shen)经网络的定义与基本模型(xing) ................................ 14

3.2神经(jing)网络训练两种算法(fa)的比(bi)较 .................................... 15

第四章  基于(yu)小波神经(jing)网(wang)络的(de)电力系统(tong)谐(xie)波检测(ce)................................ 26

4.1基本内容和结构(gou) ....................................... 26

4.2参数(shu)初(chu)始化 ........................... 27

第五章(zhang)  改进的(de)小波(bo)阈值(zhi)函数的(de)电力系统谐波(bo)去噪(zao) .............................. 37

5.1电力系(xi)统谐波去噪的研究(jiu)背景 .................................. 37

5.2基于小波阈值的电力(li)系(xi)统谐波去噪的重(zhong)要参数 ....................... 38


第五章(zhang)     改进的小波阈值函数的电力(li)系统(tong)谐波去(qu)噪(zao)


5.1电力系统谐波去噪的(de)研究背景

引起电(dian)(dian)力系统中的(de)电(dian)(dian)能质量问题(ti)(ti)的(de)原因(yin)多(duo)种多(duo)样,其中包括了电(dian)(dian)力系统中设(she)备和电(dian)(dian)力元(yuan)件的(de)故障问题(ti)(ti)以(yi)及电(dian)(dian)

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