| 题名 | 电压跌落持续时间检测和扰动源识别方法的研究 |
| 作者 | 田江博 |
| 答辩日期 | 2012 |
| 导师 | 郝晓弘 |
| 关键词 | 电压跌落 信息熵 持续时间 数学形态学 经验模态分解 扰动源识别 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 英文摘要 | 随着科学技术的发展和大量非线性电力电子装置的使用,电能质量问题受到越来越多的关注。电压跌落是发生最频繁、影响最严重的电能质量问题之一。电压跌落持续时间是描述电压跌落的重要指标之一,其检测精度是动态电压恢复器等补偿装置工作的前提和基础。电压跌落可由短路故障、感应电机启动和变压器投运等引起,确定电压跌落扰动源的类型对于明确电能质量责任方和电网稳定运行都具有重要的意义。首先,研究了信息熵理论对电压跌落起止时刻进行检测定位,从而可以准确地计算出电压跌落的持续时间。当电压跌落在不同跌落幅值、谐波和噪声三种干扰下,分别对该方法进行了适应性分析,并引入了数学形态学滤波器对含有噪声的电压跌落信号进行去噪。通过Matlab平台验证了所提方法的可行性,仿真结果表明,该方法原理简单,检测精度较高,具有较强的适应性。其次,研究了经验模态分解和信息熵结合的方法,即经验模态分解能量熵对电压跌落扰动源类型进行识别。将电压跌落信号进行经验模态分解,得到若干个平稳的固有模态函数,求出每个固有模态函数分量的能量熵值,并求出ABC三相每一相能量熵值的标准差,从而得到产生电压跌落扰动源的特征向量。通过特征向量的对比识别电压跌落扰动源的类型。Matlab仿真结果表明,该方法能够准确识别产生电压跌落的扰动源类型,且计算简单、可靠性高。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 60 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/91025]  |
| 专题 | 兰州理工大学 |
| 作者单位 | 兰州理工大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 田江博. 电压跌落持续时间检测和扰动源识别方法的研究[D]. 2012. |
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