首页> 中文学位 >配电网电压跌落扰动源辨识与定位方法的研究
【6h】

配电网电压跌落扰动源辨识与定位方法的研究

代理获取

目录

封面

目录

中文摘要

英文摘要

插图索引

附表索引

第1章 绪 论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 电能质量问题

1.3 课题的研究现状

1.4 本文主要研究内容及章节安排

第2章 电压跌落现象和EMD相关理论

2.1 电压跌落现象

2.2 EMD理论

2.3本章小结

第3章 EMD能量熵和决策树的电压跌落扰动源辨识

3.1 电压跌落波形的EMD分解

3.2 基于决策树的电压跌落扰动源辨识

3.3 本章小结

第4章 电压跌落扰动源定位方法的研究

4.1 电压跌落扰动源定位的意义

4.2 现有的电压跌落扰动源定位方法

4.3 基于随机森林的电压跌落扰动源定位方法

4.4 本章小结

结论及展望

结论

展望

参考文献

致谢

附录 攻读学位期间所发表的学术论文

展开▼

摘要

随着科技与经济的发展,电力系统的敏感负荷越来越多,用户对电能质量的要求也随之越来越高。电压跌落作为影响电能质量的重要问题,引起了人们的广泛关注。引起电压跌落的原因主要有短路故障、变压器投切以及感应电机启动等。准确辨识电压跌落扰动源的类型、准确定位电压跌落扰动源的位置对区域电网的优化、电网的安全稳定运行、电压跌落问题责任的划分具有重要的意义。
  本文首先分析了不同电压跌落扰动源作用下的电压跌落现象,提出一种基于经验模态分解能量熵与决策树算法结合的电压跌落扰动源辨识法。该方法先通过对不同电压跌落扰动源作用下的三相电压波形进行EMD(Empirical Mode Decomposition,经验模态分解,简称 EMD)分解,得到若干个 IMF(Intrinsic Mode Function,本征模函数,简称IMF)分量和一个残差分量,后求取A、B、C三相各自的 IMF分量的能量熵及其标准差,以此标准差作为特征量训练决策树。最后通过训练后的决策树算法实现电压跌落扰动源的辨识,仿真结果表明该方法的有效性和可行性。
  然后通过介绍和对比几种现有的电压跌落扰动源定位方法,分析了各个方法的特点和适用范围,提出了一种基于多个特征量的随机森林电压跌落扰动源定位方法。该方法综合考虑了电压跌落扰动源定位的几种不同方法,提取各方法所用的特征量,通过大量特征量训练随机森林分类器。最后用训练后的随机森林分类器实现电压跌落扰动源的定位,仿真结果表明了该方法具有可行性。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号