毕业论文-电压骤降特征量检测方法研究

基于S变换简化算法的电压骤变检测方法及应用研究-(3.5)所示信号模型添加不同信噪比的白噪声，即从10dB增加至100dB，步长为10dB。其中，仿真的信号分别设定在0.04~0.15s间发生幅值65%和20%的电压骤降，它们具有-30°相位跳变，且含有谐波量为0.12、0.1、0.05、0.08的3、5、7、9次谐波，检测结果如REF_Ref420328730\h图3.7所示。由REF_Ref420328730\h图3.7可知，在较大噪声10dB情况下，检测误差相对较大，但仍能准确检测电压骤降幅值（<0.02）、持续时间等特征量（<12ms）；噪声信噪比>20dB时，检测精度较高，绝对误差小于0.007；当噪声信噪比大于30dB情况下，检测误差较高且受噪声影响很小；且骤变深度较小时，受噪声影响较大。同时，在噪声影响下相位跳变检测绝对的误差小于0.3。因此，本文算法在谐波干扰及白噪声干扰等情况下，受白噪声干扰较小，能准确检测电压骤降各特征量，仿真证明该算法具有较高稳定性。图STYLEREF1\s3.SEQ图\*ARABIC\s17白噪声影响下电压骤降检测结果绝对误差分析结论电压骤降是电能质量的重要评价指标之一，其特征量即骤变幅值、持续时间、相位跳变的实时准确测量是正确评估电能质量、开展预防治理工作的前提，具有极其重要的现实意义和经济价值。本文分析了国内外研究现状，针对复杂的电压骤降等问题的时频参数分析需求，深入研究了基于S变换的电压骤降检测算法，并提出简化和改进算法。为用户提供实时电压骤降监测信息，同时为实现其他电能质量监测提供很好的解决思路。本文提出的自适应电压骤降快速检测方法和研制的装置具有重要理论、工程实用价值，主要的工作和创新成果包括以下几方面：1．详细阐述了电压骤降基本概念、危害以及产生的原因，分析了目前国内外电压骤降检测算法和电能质量监测装置的特点和不足，深入研究基于S变换的电压骤降时频参数分析，提出了一种基频幅值差分曲线极值宽度阈值判断法用于起止时间检测，该方法基于突变趋势原理，同时利用极值宽度阈值剔除突变点，更准确刻画信号突变趋势、增强抗噪性。通过MATLAB仿真实验指出S变换在电压骤降检测的时域分辨率差、窗函数固定、运算量大等不足。2．提出了一种基于S变换简化算法的窗系数自适应优化快速检测算法。该算法利用本文提出的FFT频谱二次极值算法形成频率点剔除机制，通过引入新的窗口调节构成自适应改进S变换，利用查表法实现时窗函数的自适应调节优化窗系数。根据快速检测算法，给出了具体离散化实现过程，并给出了与S变换的运算量对比分析结果，结果表明本算法运算量大大减少，适用于嵌入式实现。本文还通过在多种干扰和白噪声影响等情况下进行仿真，仿真实验表明本文提出的算法对电压骤降各特征量检测的误差小、抗噪性好、可靠性高。实际上，电压骤降等电能质量问题的监测，复杂电网信号的时频分析、实时准确分析等是一个不断发展、涉及范围广泛的研究课题，本文提出的检测方法和系统还有所不足，本文的工作还不够完善，对未来的研究工作，可从以下几方面开展：1．进一步开展自适应优化窗的算法及其简化研究，采用模糊控制等智能控制算法提高检测自适应效果，实现其他电能质量扰动如电压波动、谐波等自适应性调节算法。进一步简化S变换算法，从采样率、采样点、数据处理长度等方面开展简化研究工作。2．建立电压骤降源的识别算法，并结合其他扰动研究分类、识别机制。继续研究基于S变换的电能质量分析，开展K-S变换理论与谐波时频分析研究，最终实现多种扰动实时监测、识别。3．针对检测装置的不足，继续开发和研究高性能、高速度的同步采样平台，增强系统的EMC、并降低系统整体功耗。继续完善TI-RTOS操作系统应用，开发更有效率的应用程序。4．完善电压骤降检测系统的管理功能，增加显示、GPS、现场总线、人机操作等功能，最终实现系统的产品化、多功能化、网络化。5．建立电压骤降参数误差校正软件算法，增强系统可靠性、准确性。总之，随着电力工业迅猛发展和新能源产业快速崛起，电力系统污染日益严重，研究电压骤降检测等电能质量问题的时频分析方法，对如何高扰动分类识别准确率，如何提高检测实时性，研制实时准确的嵌入式监测仪是未来发展趋势。本文提出的基于S变换简化算法的自适应电压骤降检测方法和研制的装置，实现了电压骤降的快速准确检测，为解决电能质量问题提供很好的解决思路，具有重要的理论意义、工程应用价值。

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