基于小波變換和模糊專家系統(tǒng)的電能質量辨識方法研究.pdf

1、隨著智能電網的發(fā)展，電能質量問題越來越受到重視，電能質量辨識是電能質量評價和治理的基礎，但是由于電能質量擾動的多樣性和復雜性，電能質量辨識的準確性問題尚未得到很好地解決。論文研究基于小波變換和模糊專家系統(tǒng)進行電能質量辨識，具有重要的理論意義和現實針對性。
　　 論文主要做了以下工作:
　　 (1)闡述電能質量的相關概念、指標以及電能質量擾動分析的研究現狀。
　　 (2)針對傳統(tǒng)的電能質量分析方法的不足，介紹了小波

2、變換的基本理論以及小波的計算方法-Mallat算法，并采用小波變換對擾動信號進行分析和特征量的提取。
　　 (3)在介紹專家系統(tǒng)之后，闡述模糊專家系統(tǒng)的基本概念，主要包括模糊專家系統(tǒng)的結構和工作原理，與傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)作比較，體現模糊專家系統(tǒng)的有點與不足。
　　 (4)首先通過幾種常用小波的特性比較，確定選取DB4小波進行試驗，隨后采用了一種基于小波變換和模糊專家系統(tǒng)的電能質量辨識方法，在用小波提取特征量后，將所得特征量輸

3、入模糊專家系統(tǒng)進行仿真，試驗結果表明，該方法可以很好地區(qū)分各類電能質量擾動。
　　 (5)使用電能質量監(jiān)測裝置對電能質量擾動進行監(jiān)測，提取特征量，再利用搭建好的模糊專家系統(tǒng)對各類擾動進行辨識分類。
　　 論文采用的基于小波變換和模糊專家系統(tǒng)的電能質量擾動辨識方法具有以下的創(chuàng)新點:
　　 (1)比較幾種常用小波的特性，選取了時頻特性較好的DB4小波進行實驗分析，提取了電壓幅值、擾動持續(xù)時間、擾動頻率、能量幅值、電壓