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(电力系统及其自动化专业论文)电能质量分析技术研究与实现.pdf.pdf 免费下载
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硕士论文电能质基分析技术研究与实现 a b s t r a c t t h i sp a p e ri sf o c u s i n go nd e t e c t i o na n dc l a s s i f i c a t i o no f p o w e rq u a l i t yd i s t u r b a n c e s a c o m p a r i s o ns t u d yo nv a r i o u sa v a i l a b l ed e t e c t i o na n dc l a s s i f i c a t i o na p p r o a c h e si sp r e s e n t e d f i r s t t h i sp a p e rp r e s e n t sas u p p o r tv e c t o rm a c h i n e ( s v m ) m e t h o df o rc l a s s i f i c a t i o no f d y n a m i cp o w e rq u a l i t yd i s t u r b a n c e s t h et y p e so fc o n c e r n e dd i s t u r b a n c e si n c l u d ev o l t a g e s a g s ,s w e l l s ,i n t e r r u p t i o n s ,s w i t c h i n gt r a n s i e n t s ,f l i c k e r sa n dh a r m o n i c s i ti sa s s u m e dt h a t t h ea n a l y z e dw a v e f o r m sg e n e r a t e di nm a t l a ba r ea v a i l a b l ei ns a m p l e df o r m f o u r i e r t r a n s f o r ma n dw a v e l e ta n a l y s i sa r eu t i l i z e dt oo b t a i nu n i q u ef e a t u r e sf o rt h ew a v e f o r m s a s v mc l a s s i f i e rs y s t e mi sd e s i g n e df o rm a k i n gad e c i s i o nr e g a r d i n gt h et y p eo ft h e d i s t u r b a n c e s i m u l a t i o ns t u d i e sa r ep r e s e n t e dt ov e r i f yt h ea c c u r a c yo ft h ep r o p o s e d a p p r o a c h ,a n dt h ep r o p o s e da p p r o a c hi sa l s or e p o r t e dt os h o wt h ea d v a n t a g e s o ft h e p r o p o s e da p p r o a c h t h ea n a l y s i so fi m p o r t a n tp a r a m e t e r si n f l u e n c i n gt h ec l a s s i f i c a t i o n r e s u l t si sm a d et o o a p o w e rq u a l i t yd e t e c t i o ns y s t e mi sd e s i g n e db a s e do na t m e g a l 6 t h eh a r d w a r e s y s t e mc o m p o s e so ft h ed a t ad e t e c t i n g ,c o m m u n i c a t i o ns u b s y s t e ma n ds oo n t h ep a p e r d i s c u s s e st h em e a s u r i n ga l g o r i t h mf o rs a g s ,s w e l l sa n di n t e r r u p t i o n s ,a n dt h es i n g l e _ p h a s e a v e r a g ev o l t a g ei su s e dt om e a s u r es a g s ,s w e l l sa n di n t e r r u p t i o n s t h eg e n e r a lp o w e r q u a l i t ys u c h a sh a r m o n i c s ,a c t i v ep o w e ra n ds oo ni sm e a s u r e dt o ot h r o u g hc p r o g r a m m i n g k e y w o r d s :p o w e rq u a l i t y d y n a m i cp o w e rq u a l i t y s u p p o r tv e c t o rm a c h i n e s i n g l e _ p h a s ea v e r a g ev o l t a g e l i 声明 本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果,尽我所知,在 本学位论文中,除了加以标注和致谢的部分外,不包含其他人已经发 表或公布过的研究成果,也不包含我为获得任何教育机构的学位或学 历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均 已在论文中作了明确的说明。 研究生签名: 学位论文使用授权声明 南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档,可以借阅 或上网公布本学位论文的全部或部分内容,可以向有关部门或机构送 交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的全部或部分内容。对 于保密论文,按保密的有关规定和程序处理。 研究生签名: 痕盛茅 坩年石月即日 硕士论文 电能质量分析技术研究与实现 绪论 1 1 课题研究背景及意义 随着科学技术的发展,微电子器件与电力电子技术的广泛应用,人们对电能质量 的要求越来越高:同时由于扰动性负荷( 如非线性、冲击性或不对称负荷) 接入电力系 统及其他扰动源( 系统短路故障) 存在,造成了大量的电能质量问题,谐波污染、三相 不平衡度、跌落和闪交也越来越严重。电能质量( p o w e r q u a l i t y ) 问题不仅对电网的安 全运行不利,严重干扰电网的稳定经济运行,还能造成某些对电能质量要求较高的电 力用户( 如纺织行业、机械电子制造业等) 严重的经济损失。 电能质量在线监测技术就是在这个基础上发展起来的。电能的在线监测就是要实 现实时地监视系统的电压或电流变化,记录和保存电能质量发生变化时各相电压或电 流的幅值、频率、电压波动、三相不平衡度,同时采用先进的技术手段,对多种电能 质量的指标进行综合的监测。 由于电能质量的不断恶化,电能质量问题不仅影响到电网的安全运行,还对一些 如p l c s 、a s d s 以及微处理机等对电能质量的要求很高的新型电力负荷的正常工作 造成干扰。此外随着我国电力体制和电力市场化改革的深入进行,电力市场运营机制 必将取代传统计划、垄断的电力运营机制。市场竞争必然要求电力企业更好地适应电 力用户对电力的商业性质量、供电连续性、电压质量、服务质量等方面的要求。这些 都使人们对电能质量的优劣越来越重视,因此对电能质量进行有效地分析和监测不仅 必要而且十分迫切。 1 2 电能质量的基本概念 1 2 1 电能质量的定义 在现代电力系统中,电能质量这一技术名词涵盖着多种电磁干扰现象。电能质 量可以定义为:导致用电设备故障的或者不能正常工作的电压、电流或频率的偏差, 其内容包括频率偏差、电压偏差、电压波动与闪变、三相不平衡、暂时或瞬态过电压、 波形畸变、电压暂降与短时间中断以及供电连续性等。 1 2 2 电能质量标准 为了能系统地分析和研究电能质量现象,并能够对其测量结果进行分类识别。从 中找出引起电能质量问题的原因和采取有效的解决办法,将电能质量进行分类和给出 硕士论文 电能质置分析技术研究与实现 相应的定义是很重要的。 国际电气电子工程师协会( i e e e ) 标准化委员协调委员会制定了电力系统电磁现 象的特征参数及分类,如表1 1 所示。 表1 1i e e e 制定的电力系统电磁现象的特征参数及分类 类别 典型频谱典型持续时间典型电压幅值 纳秒级3 m s 上升 l m s 低频 5 k h z0 3 5 0 m s 0 4 p u 振荡 中频 5 5 0 0 k h z2 0 u s o 8 p u 高频 0 5 5 艘z5 u s o 4 p u 暂降0 5 3 0 周波 0 1 0 9 p u 瞬时 暂升0 5 3 0 周波 1 1 1 8 p u 中断3 0 周波3 s l m i r l 0 8 o 9 p u 动 过电压 i m i n 1 1 1 2 p u 电压不平衡 稳态0 5 2 直流偏置 稳态o o 1 谐波 o 1 0 0 h z稳态 0 2 0 波形畸变 间谐波 0 6 k h z 稳态 0 2 陷波稳态 噪声宽带稳态 0 1 电压波动 0 所得到的d 阶多项式分类器。 3 ) 高斯核函数( r b f ) k ( x f ,x ,) = e x p ( 1 一( x l x ,) 2 ) a 2 ; 所得分类器与传统r b f 方法的重要区别是,这里每个基函数中心对应一个支持 向量,它们及输出权值都是由算法自动确定。其中,1 7 为样本输入特征个数与高斯函 数宽度的乘积。 4 ) s i g m o i d 核函数 x ( x f ,x ,) = t 吼h ( ,( x 。x ,) + r ) ; 这时s v m 实现的就是包含一个隐形多层感知器,隐层结点数是由算法自动确定 的,而算法不存在困扰神经网络方法的局部极小点问题。 由于核函数的重要性,如何去构造、选择核函数及参数成为人们关注的问题。通 常的做法是找出样本集分布特点与最优分类器之间可能的对应关系,根据待训练样本 的一些先验知识选择分类器类型和参数;或直接构造新的类型,可以预先确定或在训 练过程中逐步优化。 2 2 5 多类分类问题 支持向量机是针对两分类问题提出的,因此,存在一个如何将其推广到多分类问 题上。对于多类分类问题,用数学语言可以把多类分类问题描述如下啪1 : 根据给定的训练集 t = ( x l ,y 1 ) ,( 而,y ,) ) ( x y ) 7 ( 2 1 4 ) 其中t x = r “,y ,y = 1 , 2 ,m ) ,f = 1 ,寻找一个决策函数f ( x ) :x = r “- - y 由此可见,求解多类分类问题,实质上就是找到一个把r ”上的点分成m 部分的 规则。 目前对于多类分类问题,常见的算法有以下几种:一类对余类( o n e a g a i n s t a l l ) 、 成对分类( o n ea g a i n s to n e ) 、s v m 决策树( d e c i s i o nt r e em e t h o d ,d t m ) 和m u l t i c l a s s s v m ,下面分别介绍。 1 ) 一类对余类 lr 硕士论文 电能质量分析技术研究与实现 o n e a g a i n s t a l l ,有时也称为o n e v e r s u sr e s t 。如果数据有七类,需要训练七个分 类器。第j 个分类器取第i 类数据为正例,其余数据为负例。给定1 个训练数据 ( 耳,m ) ,( 一,* ) ,第f 类的约束条件为x ,r ”,扛1 ,z ,y ,( 1 ,七) ,支持向量机解决 下列问题: 瓒。1 ) v + c 善彰 ( 2 1 5 ) ( w ) 7 妒( x j ) + 6 1 一彰 i f y ,= i , ( 2 1 6 ) ( w 。) 7 妒( x j ) + 6 一1 + 彰 i f y j i ( 2 1 7 ) 善:0 ( 2 1 8 ) , c 是惩罚因子,当数据线性不可分时,惩罚因子c 彭可以减少训练误差的数值。 = i 1 s v m 的基本问题就是要在正则项专( w f ) 7 w 。和训练误差之间寻找均衡值a 式( 2 1 5 2 1 8 ) 的问题解决后,还需要考虑下列决策函数 ( w 1 ) 7 ( x ) + b 1 ( w ) 7 ( x ) + b ( 2 1 9 ) ( 2 2 0 ) x 最后归为有最大决策值的类。在实际问题中解决的是跟式( 2 1 5 2 1 8 ) 有相同变量 值的对偶问题。这样,七个变量的二次规划问题得以解决。 2 )成对分类 o n e a g a i n s t o n e ,也称o n e v e n u s o n e ,在本文的分类识别中用的是这种方法。 算法思想如下:如果有七类数据,选取第园连数据和第,类数据构造一个分类器,其 中i j ( 一般设f 为正例,为负例) ,这样需要训练k ( k 一1 ) 2 个分类器。对于第邢 第,类数据,需要解决下列的两分类问题: 。班,壶( ) w + c z ,善, o ( 2 2 1 ) ( t “) 7 ( x f ) + 6 ”1 一影 i f y f = i ( w “) 7 妒( x f ) + 6 ”- 1 + 影 i f y f i 0 1 9 硕士论文电能质量分析技术研究与实现 用投票法解决上述问题,若判断x 属于第i 类,第i 类的票数加1 ;反之,第,类 票数加1 。x 最后归为拥有最多票数的类。这种投票法称为“m a xw i n s ”法。但如果 两类具有同样的票数,该方法就不太适用了,这时可以选择索引值较小的类。 在实际问题中,通常解式( 2 2 1 ) 的对偶问题,因为它的变量个数和两类的数据个 数相同。若平均每类有1 k 个数据点,可以解决k ( k 一1 ) 2 个二次规划问题,其中每 个有大约2 k 几个变量。 3 )s v m 决策树 由于s v m 基于两类分类,可以把它和二叉决策树的基本思想结合起来构成多类 别的分类器,称这种方法为s v m 决策树方法。这种方法的缺点是如果在某个节点上 发生了分类错误,将会把错误延续下去,该节点后续下一级节点上的分类就失去了意 义。 4 )m u l t i c l a s ss v m 也可以称为确定多类目标函数的方法,它直接在目标函数上进行改进,使得它能 同时计算多类分类决策函数。例如文献 3 2 中把原始问题改写成如下形式 1m 2 ,1 删慨啪,圭副w ro + 兰1 = 1r ;y i 嚣 2 2 2 s t ( w h 工,) + b m ( w ,。x ,) + 6 ,+ 2 一等 1 0 其中m 1 ,m ) 、 弘) ,y 。 1 ,m 是模式薯对应的多类分类指标。从精度上来说, 该方法得到的结果可以和应用广泛的一类对余类方法相比的,但是这个最优化问题要 同时处理所有的支持向量,而其他方法中,独立的两类分类问题处理的支持向量数目 要小的多,所花费的时间相应地少。 2 3 基于s v m 方法的动态电能质量扰动分类 本文将s v m 应用到电能质量扰动分类问题中,下面首先介绍利用s v m 方法解 决电能质量扰动分类问题的步骤,然后对电能质量扰动数学模型和特征提取进行介 绍。 2 3 1 利用s v m 方法解决电能质量扰分类问题的步骤 电能质量扰动的分类可以抽象为根据特征进行模式分类的问题,把一个实际问题 转化为可以用s v m 解决的问题,要解决包括训练样本数据库的建立、特征选择以及 核函数的选择等问题。下面介绍一下利用s v m 方法进行电能质量扰动分类的步骤 2 0 硕士论文电能质量分析技术研究与实现 j 口 1 ) 建立训练数据库和测试数据库。训练数据库要求独立同分布,训练数据和测试 数据要同时构造,随即抽取。本文根据各电能质量扰动数学模型产生数据样本, 其参数按统计规律选取,随机抽取一部分作为训练样本,另一部分则作为测试 样本。 2 ) 选择合适的输入特征。一般是根据经验从大量的描述问题的特征中选择若干作 为s v m 的输入。 3 ) 选择s v m 的核函数及各参数。通常选用的核函数有线性核、r b f 核、多项式核 和s i g m o i d 核函数,每种核函数都有参数需要确定。参数的选择可以用c r o s s v a l i d a t i o n 算法寻优o ”。 4 ) 利用训练数据样本对s v m 进行训练,得到训练模型。 5 ) 用训练好的分类器对测试数据进行分类,获取分类结果。 分类算法可以通过编程实现,也可以通过已有的s v m 软件实现。论文选用现 有的支持向量机工具箱l i b s v m 3 3 0 4 】来实现分类。 2 3 2 电能质量扰动的数学模型 在下文中我们将用支持向量机对电能质量扰动进行分类。为了便于进行提取特征 和仿真试验,我们首先在i e e e 对电能质量扰动定义的基础上为所涉及电能质量扰动 建立明确、理想的数学模型“”。 一般所知电能质量是多指的电压质量,这里的模型是针对系统的电压波形建立 的。 正常的电压波形被认为是幅值一定、频率为5 0 h z 工频标准正弦波,电能质量扰 动的波形也根据这一标准做相应的归一化处理。 电能质量扰动问题是各种不规则的正弦波,发生电能质量扰动即发生了正弦波的 畸变。我们用函数表达式地形式来表征这些扰动。 正常的电压波形函数:”( ,) = u 。s i n ( a g + 口) 其中“为电压幅值,m = 2 x 5 0 为角速度,口为初相角; 几种重要的电能质量扰动的函数表达式如下: 1 ) 电压跌落 。i u o s i n ( o j t + 口) t ,2 ”( 2 1 口s i n ( c o t + a 1 ),1 f ,2 o 1 a 0 9 为典型跌落幅度 o 0 1 s 一t l m i n 为典型跌落持续时间 2 1 硕士论文电能质量分析技术研究与实现 2 ) 电压暂升 砸) :u os i n ( c o t + a ) 0 t l 譬 1 1 口 1 8 为典型电压暂升幅度 0 o l s t 2 一t 1 1 m i n 为典型电压暂升持续时间 3 ) 电压瞬态中断 = 臀嚣= 嚣,譬 a o 1 为典型电压中断幅度 0 o l s f 一t , 3 s 为典型电压中断持续时间 4 ) 谐波:包含5 0 h z 的倍频成份的正弦波组合 i u o - s i n ( c o t + 口o ) “。21 兰舢i n ( f 耐心) l f 2 4 为谐波幅值: 口,为谐波相角; 5 ) 电压闪变 t t 2 t t 2 【( 4 + m c o s i 2 t ) s i n t o tt l r r 2 珊为工频载波电压的角速度 m 为调幅波电压的幅值 q 为调幅波电压的角速度 6 ) 瞬变:包含呈阻尼衰减的突变、暂态高频等信号 i u 。s i n ( o a t + 口o ) “o 2 u o s i n ( t o t + a o ) + 姜4 s ;n ( r m r + 口,) + 4 e 一“:。 0 为上限,q 为,的正半正定矩阵,岛= y l y ,k ( x ,x ,) , k ( x ,) s 妒( ) 7 妒( _ ) 为核函数,样本向量( _ ,y ,) 被函数妒映射到高维( 可能是无限维) 空间,此时决策函数为: s g n ( y 。k ( x ,x ) + 6 ) ( 2 2 9 ) 2 ) v s v c 在c s v c 中,有两个相互矛盾的目标,最大化间隔和最小化错误。其中常数c 起着调和这两个目标的作用。定性地讲,c 值有着明确含义,选取大的c 值,意昧着 更强调最小化训练错误,但定量地讲,c 值本身并没有什么确切含义,所以c 值选择 比较困难。为此引入了一个改进的方法一v 支持向量机( v - s v c ) 。其原理如下: 设已知训练集t = ( x 1y 1 ) ,( x , ) ( x x r ) 。,其中- x = r ” , y y = 1 , - 1 ,i = l ,其原始问题为: r a i nl ( w 计一v p + ;妻鼻 s j y 。( w 1 ( 工) + 6 ) p 一百( 2 3 0 ) 硕士论文 电能质量分析技术研究与实现 喜0 ,i = 1 ,p 0 对偶问题为 m i n 三口7 0 口 n 2 , j t 0 口l f ,i = l , e r 口v y 1 口= 0 ( 2 3 1 ) 其中岛;弘y ,k ( x ,0 ) 。 决策函数为 f s g n ( y l o r i k ( x f ,x ) + 6 ) ( 2 3 2 ) 1 - 1 在v s v c 中,v ( o ,1 】可以控制支持向量和间隔错误样本点的个数。 在分类过程中,扰动类型由数据的标识符确定,跌落、暂升、谐波、瞬态中断、 瞬交和波动的标识符类型依次定义为1 、2 、3 、4 、5 、6 ,每个扰动样本数据由提取出 的特征代替,训练时输入样本标识符和特征。 具体分类流程如下: 1 ) 将生成的特征量按l i b s v m 软件使用的数据格式输入。 2 ) 数据归一化。数据归一化是指将训练和测试的特征输入量归一化到一个小的范 围,一般将特征量数据归一化到 一1 + 1 或者 o1 。这样做一方面可以避免数 据范围大引起过训练( o v e r f i t t i n g ) ,另一方面是为了避免计算过程中数据太大难 于表示,此外参数归一化可以提高分类正确率。数据归一化可以编程实现,也可 以用已有工具实现。 3 ) 参数寻优。目前l i b s v m 只能对c s v c 、r b f 核函数的参数c 和r 进行寻优,对 于其他核函数参数只能依靠经验或者尝试法来设定合适的值。 4 ) 在s v m t r a i n 命令中设置s v m 类型、核函数类型及惩罚系数等参数,进行训练,训 练结束后产生的模型文件,文件中包括支持向量样本数、支持向量样本等必须 的参数。 5 ) 输入测试数据,利用训练好的模型进行分类,得到分类结果。分类后得到分类正 确率和均方根差值等。 2 4 2 分类结果及其分析 对于多类分类问题,一般首先采用c s v c 、r b f 核“”进行分类,首先进行对参 2 6 硕士论文 电能质量分析技术研究与实现 一一- _ _ _ _ _ - _ - - _ - _ _ - _ _ _ - _ ,_ - _ - - _ - - - _ 一 数c 和,的值选择,首先利用c r o s s _ v a l i d a t i o n 进行参数寻优,然后利用搜索到得c 和 y 值训练数据,得到分类正确率为9 6 6 7 ,篇幅所限,这里只给出瞬变的十组测试数 据在分类后的情况,见表2 1 。 表2 1c - s v c 、r b f 核、c = 1 2 8 、y - - 2 时,瞬变的1 0 组测试数据 样本组数 特征量测试标识符 输出标识符 y 口聊e 形硌 1 0 2 4 7 90 8 3 1 6 0 0 6 1 00 0 0 1 10 0 1 9 2 55 20 3 1 1 7 0 6 0 0 60 0 6 1 00 0 0 0 30 0 1 7 751 3 0 2 0 4 20 8 9 5 6 0 0 5 2 80 0 0 3 50 0 2 1 65 5 4 0 2 4 8 20 8 9 5 60 0 5 2 8 0 0 0 3 80 0 2 1 65 5 5 0 2 6 2 00 8 9 8 5 0 0 4 4 70 0 0 5 60 0 2 2 65 5 6 0 2 0 9 50 5 9 9 00 0 6 1 0 0 00 0 2 3 751 70 2 8 0 50 8 1 7 20 0 4 8 8 0 0 0 4 50 0 2 2 055 80 2 0 4 8 0 8 3 3 10 0 0 5 60 0 0 9 90 ,0 2 5 555 9 0 1 8 5 91 0 0 00 0 2 4 40 0 0 8 20 0 2 6 355 1 0 0 2 1 1 90 7 7 9 1 0 0 3 8 60 0 0 6 00 0 2 3 755 由于l i b s v m 参数寻优是在某一范围内、以一定步长寻优口6 3 ,因此所搜索到的 “最优”参数也是相对的最优参数,如果要在参数全部取值范围内寻优,那搜索的时 间很长,尤其是对数据量大的训练集来说。 为了了解s v m 类型和核函数及某些参数改变时对分类结果的影响,下面对改变 s v m 类型、核函数类型及各参数,对样本进行训练和测试,对于c s v c ,这里考察 它的参数惩罚系数c ( c 0 ) ,对于v s v c ,考察它的参数v ( v ( o ,1 ) 。得到分类 结果如下表2 2 和2 3 所示。 惩罚系数c 线性核多项式核r b f 核s i g m o i d 核 0 ,16 5 3 3 5 5 ,3 3 6 8 ,6 7 6 3 3 鲥 17 6 6 7 5 5 3 3 6 8 6 7 6 3 3 3 l o 8 2 6 7 5 5 3 3 9 0 6 7 8 1 3 3 1 0 0 9 1 3 3 7 1 3 3 9 3 6 7 8 5 3 3 1 0 0 09 2 6 7 7 9 3 3 9 2 6 7 9 2 i 0 0 0 09 2 9 2 6 7 9 2 9 2 6 7 1 0 0 0 0 09 2 9287339 2 6 7 最大分类率 9 2 6 7 9 2 6 7 9 3 6 7 9 2 6 7 2 7 硕士论文电能质量分析技术研究与实现 表2 3v 值改变对不同核函数分类结果的影响 v 的取值线性核多项式核r b f 核s i g o m i d 核 0 18 7 3 3 6 2 6 7 8 9 3 3 9 2 6 7 0 29 0 6 7 6 5 3 3 8 1 3 3 9 0 6 7 0 39 0 6 7 7 4 6 7 9 0 9 2 0 4b 8 6 7 7 2 6 7 8 8 6 7 9 0 0 58 8 6 7 8 9 3 3 908867 0 68 8 6 7 8 0 9 68 8 6 7 9 68 7 3 3 0 7 8 2 6 7 7682678333 0 88 2 70678282 0 9 7 4 5 9 3 3 7 6 7 4 最大分类率 9 0 6 7 8 9 3 3 9 0 9 2 6 7 从表2 2 结果可见,不同的惩罚系数对分类结果是有影响的,适于一套样本的 惩罚系数某一范围内在,但当惩罚系数很大时,分类结果趋于稳定。文献 3 1 研究表 明当惩罚系数大于某一极限值时,决策函数相同,分类效果也就相同。 事实上l i b s v m 的c r o s sv a l i d a t i o n 寻优时,也是在某一范围内寻求最适合的参 数,而寻求的范围也是要使用者自己确定的。因此,目前惩罚函数主要靠经验来选择, 没有一个实用的方法来指导我们如何确定一个合适的惩罚系数。 由表2 3 可以看出,v 值改变对分类结果有影响,总的来说,v 取0 5 时,分类效 果比较好。由v s v c 定义可知,参数v 影晌到“支持向量个数”和“间隔错误样本数 点”,事实上,v 是间隔错误样本点的个数所占总样本点数的份额的上界,也是支持 向量个数所占总样本点数的份额的下界。这两个参数都会影响分类结果。 由上面的分类结果可以看出,使用支持向量机分类器,可以对电能质量扰动指标 进行分类,而且同时可以看出,采用不同核函数的支持向量机,影响分类结果a 对于 本文的数据采用c s v c 、r b f 核可以得到最优分类效果。 2 5 本章小结 由上可知支持向量机可以用于电能质量扰动的分类。由于支持向量类型、核函数 都是采用现有的类型,特征选择的局限性等原因,分类效果不能达到1 0 0 。 如果在一段时间内对电网中电压信号等间隔提取样本,提取特征量后,用支持向 量机进行分类,对分类结果进行处理就可以统计出电网在这段时间内各种扰动发生的 次数,进而得出电网的电能质量情况。这可以作为电能质量分析的后处理工具。 目前支持向量机在电能质量分析中的应用并不多见,典型应用如文献 1 8 ,文献 硕士论文 电能质量分析技术研究与实现 将基于支持向量机的稳健频谱估计算法用于电力系统谐波和间谐波的分析。 在文献e 1 8 1 中,首先给出了基于s v m 回归估计的s v m 谐波分析模型,然后引 入特殊代价函数消除异常值得影响,该算法的优点是精度高、鲁棒性强。对异常值和 脉冲性通过对受到脉冲噪声污染的直流电弧电流波形进行分析,同时与快速傅立叶变 换和p r o n y 方法进行对比分析,表明该法在没有异常噪声的情况下和有大量异常噪声 干扰的情况下都有相当高的分析精度,可以满足电力系统谐波和间谐波分析的要求。 该算法的不足之处在于为了满足稳健性的要求,模型参数的选择需要模型的先验知识 或由采样时间序列的统计量根据先验知识进行选择。 s v m 最初用来解决模式识别问题,随着v a p n i k 的占不敏感损失函数的引入,s v m 已被拓展为解决线性、非线形回归问题估计问题。电能质量分析中的电能质量扰动分 类实际上就是模式识别问题,利用基于s v m 回归估计的s v m 谐波分析模型也可以 对谐波和间谐波进行分析“”。因此将该方法引入电能质量检测分析中,应用在谐波分 析、扰动分类、扰动定位、扰动信号压缩、电能质量诊断等领域,这是值得探求的问 题。 目前s v m 在电能质量分析中应用存在算法复杂、不便实现的问题,而且应用s v m 中普遍存在的核函数的构造和参数选择困难也是的应用难点。 s v m 可以方便快捷地对电能扰动进行分类,但是如果要准确得出各种扰动的具 体特征量,如跌落的幅值,相角突变等只有通过对扰动波形实时采样、特征计算得到。 论文下面内容就是利用单片机a t m e g a l 6 设计电能质量在线监测装置,除监测常规电 能质量指标外,还利用单相电压变换平均值法监铡跌落、瞬态中断等动态电能质量指 标。 硕士论文电能质量分析技术研究与实现 3 基于a t m e g a l 6 的电能质量在线监测系统的硬件设计 电能质量监测系统设计首先要考虑的要具有很强的处理能力,以满足电能质量 熏大量的数据运算要求。系统必须易于实现、灵活,具有通信功能,便于系统集成和 高级应用的开发。 3 1 硬件总体设计 硬件设计是系统实现的基础,必须要严格设计。本检测系统采用a t m e l 公司的 a t m e g a l 6 芯片作为硬件设计的主芯片,实现电能质量多个指标的计算任务。为满足 在线监测装置实际的应用,本系统设计时还考虑了显示、键盘控制、时钟和通讯接口 等。硬件整体框图如下图3 1 所示。 图3 1 硬件整体框图 系统硬件原理图包括两部分,信号调理部分电路和a t m e g a l 6 外围电路a 具体电路 见附录b 。 3 2a t m e g a l 6 及其开发流程 电能质量检测系统的m c u 选用a t m e g a l 6 ,a t m c g a l 6 是a t m e l 公司推出的款 新型a v r 高档单片机,其资源和特点如下: 1 ) 1 6 k 字节的系统内可编程f l a s h ( 具有同时读写的能力) 、5 1 2 字节e e p r o m 、 1
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