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小波分析在电能质量扰动信号去噪与数据压缩中的应用
中文名称: 小波分析在电能质量扰动信号去噪与数据压缩中的应用
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论文编号: 3406652收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: The Application of Wavelet Analysis in De-noising and Compressing Power Quality Disturbance
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 电力系统及其自动化
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 电能质量扰动 去噪 数据压缩 小波变换 小波包变换 傅立叶变换 信号去噪
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:电力系统在运行中常常会发生各种扰动,对供电质量和系统的安全运行造成了极大的影响。为了找出各种扰动现象的规律,减少、避免扰动发生,大量电力监测装置被应用到电力系统中。但为完整记录扰动信息,该类装置一般采用高频采样率,造成信号存储和传输成本增加;另外采集到的扰动信号中常叠加着噪声,会影响信号监测分析的效果。为提高扰动信号的信噪比,减小扰动信号数据存储和传输量,本文对电能质量扰动信号的去噪和数据压缩方法分别进行了研究。 首先利用Matlab/Simulink电力系统工具箱中的模块建立了一个110kv的三相输电网络仿真模型,并以韶山1型电力机车为原型,实现对电网中主要谐波源的模拟;然后,对该输电网络中多种短路故障进行了分析,并给出在稳态扰动和暂态扰动情况下的电压扰动信号波形。 根据小波包变换具有高分辨率的特点,给出一种基于小波包变换的去噪方法,利用仿真电压扰动波形,比较了在选择不同阈值和阈值函数时对含噪电压扰动信号的去噪效果,对去噪方法的可行性和有效性进行了效验。 介绍了基于傅立叶变换、小波变换和小波包变换的数据压缩方法,分析比较了它们各自的优缺点。在此基础上,提出一种针对复杂电气信号的基于傅立叶变换和小波包变换的综合电能质量扰动信号数据压缩新方法。该方法先对扰动信号进行分段扰动类型检测,然后根据各段信号的扰动类型分别选择合适的压缩方法:对稳态扰动信号用傅立叶变换进行数据压缩,对暂态扰动信号用小波包变换进行数据压缩。最后,给出小波变换压缩、小波包变换压缩和综合数据压缩这三种压缩方法的仿真结果,实验证明了综合压缩方法的有效性。
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