风电并网暂态电能质量扰动的检测与识别研究

【摘要】：风力发电已成为全球发展最快的绿色清洁能源，随着风力发电在电网中所占的比重逐渐增大，风电并网的电能质量问题也日益凸显。因此，对风力发电的电能质量进行检测和识别已成为研究风电并网的重要课题。本文对风电并网的暂态电能质量问题进行分析，研究了暂态电能质量扰动的检测和识别方法。 考虑到风电并网暂态电能质量扰动信号中存在一定的噪声，研究了小波消噪方法。利用小波变换对扰动信号进行分解，对各尺度的小波分解高频系数选取固定阀值，并采用软、硬阀值折中法进行去噪，仿真结果表明该方法去噪效果良好。 研究提升复小波检测方法，并利用提升复小波对风电并网暂态电能质量扰动信号进行检测。将提升格式算法引入复小波变换中，利用欧几里德分解算法设计了db4复小波的提升方案。仿真结果表明提升复小波检测方法利用相位信息对扰动奇异点的定位更加准确，检测精度更高，并且实现过程简单，提高了计算速度，缩短了检测时间。 将小波变换和RBF网络相结合来实现风电并网暂态电能质量扰动的识别。利用小波变换对扰动信号和标准电压信号进行分解，得到多尺度下的能量信息，作差后经过归一化作为特征向量；把特征向量输入RBF网络分类器，实现了暂态电能质量扰动信号的识别，其识别率较高。 【关键词】：风力发电 暂态电能质量扰动 提升复小波 RBF神经网络 检测识别
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 课题的背景与研究意义9-10
• 1.2 风电并网电能质量的研究现状10-13
• 1.3 电能质量扰动检测与识别方法的研究现状13-16
• 1.4 课题研究的主要内容16-17
• 第2章 风电并网暂态电能质量问题分析17-23
• 2.1 风电机组的类型17
• 2.2 变速恒频风力发电系统及其运行特性17-18
• 2.2.1 变速恒频风力发电系统的结构17-18
• 2.2.2 变速恒频风力发电系统的运行特性18
• 2.3 风电并网引发的暂态电能质量问题分析18-22
• 2.3.1 风电并网暂态电能质量问题的原因分析18-20
• 2.3.2 风电并网暂态电能质量扰动仿真20-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第3章 风电并网暂态电能质量扰动信号的消噪23-36
• 3.1 小波变换算法23-26
• 3.1.1 小波变换23-24
• 3.1.2 多分辨率分析24-25
• 3.1.3 Mallat 算法25-26
• 3.2 信号小波消噪26-32
• 3.2.1 阀值选择方法的选取26-29
• 3.2.2 阀值处理函数的选取29-32
• 3.3 小波消噪仿真分析32-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第4章 基于提升复小波的风电并网暂态电能质量的检测36-55
• 4.1 信号奇异点的检测原理36-38
• 4.2 提升复小波理论基础38-39
• 4.2.1 复小波变换38
• 4.2.2 提升格式算法38-39
• 4.3 提升复小波变换的实现设计39-43
• 4.3.1 小波滤波器组分解与重构的多相表示39-41
• 4.3.2 小波变换的提升实现41-43
• 4.4 db4 复小波的提升方案43-46
• 4.5 基于提升复小波的风电并网暂态电能质量扰动的检测分析46-54
• 4.5.1 短时电压波动的检测仿真分析47-51
• 4.5.2 电磁暂态的检测分析51-53
• 4.5.3 提升复小波检测灵敏度分析53-54
• 4.6 本章小结54-55
• 第5章 基于 RBF 网络的风电并网暂态电能质量的识别55-65
• 5.1 暂态电能质量扰动识别原理55-56
• 5.2 特征提取56-59
• 5.2.1 小波变换能量分布56-58
• 5.2.2 特征向量58-59
• 5.3 径向基函数神经网络59-62
• 5.3.1 RBF 神经元及网络结构60-61
• 5.3.2 RBF 网络的学习61
• 5.3.3 RBF 网络的构建61-62
• 5.4 仿真结果62-64
• 5.5 本章小结64-65
• 结论65-66
• 参考文献66-70
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果70-71
• 致谢71-72
• 作者简介72

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