基于信息测度的电能质量评估与扰动识别算法研究

摘要

电能作为现代文明的标志之一，在工业生产和日常生活中均发挥着不可替代的作用。随着我国电气化技术的发展，电网中投入大量的敏感型设备和非线性负载，这在一定程度上增加了电力系统负荷类型的复杂性，并严重影响了供用电质量。因此，有必要加大对电能质量问题的研究，这将为治理和改善电能质量提供辅助性的参考，也有助于提高电能的使用效率。目前针对电能质量的研究主要集中于分析、监测、评估和控制这四个方面。本文主要在信息测度理论的框架下，探讨了电能质量评估问题，建立了基于信息测度的电能质量评估以及扰动信号识别模型，主要内容如下:
　　针对电能质量评估问题，在分析现有电能质量指标权重确定方法优缺点的基础上，提出一种新的综合权重确定法，即利用已有的主客观权赋权法分别得到四组不同的权重值，然后利用相对熵测度理论以及最小K-L测度原理对这四组权重进行组合求得综合权重值。再结合综合权重，根据改进的TOPSIS理想解法计算得到电能质量的综合评估等级，从而完成对电能质量的定量与定性评估。并结合实例，讨论了相对熵组合权重法的可行性及有效性。
　　针对电能质量扰动识别问题，本文结合小波变换和熵理论的方法绘制了几种不同扰动信号在不同分解尺度下的小波能谱熵和小波熵权分布曲线，通过观察曲线来区分不同的扰动信号。仿真实验表明该方法具有一定的参考意义，为扰动识别提供了新的思路。此外，针对不同复杂度的谐波信号，通过计算它们的小波奇异熵值，根据其大小来区分不同的谐波信号，验证该值随信号复杂度改变的特性，说明了小波奇异熵值用在不同谐波信号识别中具有可行性。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 背景及意义

1．2 研究现状

1．2．1 电能质量评估

1．2．2 电能质量扰动识别

1．2．3 信息测度理论

1．3 论文主要内容及章节安排

第二章 基础知识

2．1 信息熵的由来

2．2 信息熵概念的泛化

2．3 信息测度指标

2．3．1 信息熵

2．3．2 条件熵

2．3．3 联合熵

2．3．4 相对熵

2．4 信息测度的泛化应用

2．4．1 时域内的泛化

2．4．2 频域内的泛化

2．4．3 时频域内的泛化

2．4．4 信息测度理论在本文中的应用

2．5 本章小结

第三章 基于相对熵和改进TOPSIS法的电能质量评估

3．1 指标体系

3．2 权重确定

3．2．1 专家打分法

3．2．2 G1法

3．2．3 熵权法

3．2．4 变异系数法

3．2．5 基于相对熵测度的组合赋权法

3．3 改进的TOPSIS法

3．3．1 传统TOPSIS法

3．3．2 传统法中的逆序问题

3．3．3 改进TOPSIS法

3．4 算例分析

3．5 本章小结

第四章 基于小波熵测度的电能质量扰动识别

4．1 几种主要扰动信号

4．2 小波变换基本理论

4．2．1 连续小波变换

4．2．2 离散小波变换

4．2．3 多分辨率分析

4．3 基于小波能谱熵及小波熵权的扰动识别

4．3．1 小波能谱熵定义

4．3．2 小波熵权定义

4．3．3 算例分析

4．4 基于小波奇异熵测度的谐波信号识别

4．4．1 奇异值分解理论

4．4．2 小波奇异熵测度算法定义及应用

4．4．3 算例分析

4．5 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的主要学术成果