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[硕士论文] 胡晓
电气工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:随着电力电子设备数量的迅速增多以及电网中各种非线性负载的增加,电网电压、电流中的谐波含有量越来越高。谐波带来的危害已经严重影响到了电力系统的安全、经济、稳定运行。传统的谐波检测装置已经无法满足高精度和高效性的要求,为此本文提出了一种基于Exynos4412新一代的ARM硬件平台,选取了小波神经网络作为本文的检测算法。
  本文首先介绍了目前谐波检测的国内外现状,以及谐波检测中存在的问题,然后研究了相关的检测算法。先后对基于傅里叶变换的检测算法和基于BP神经网络检测算法进行了理论分析,以及仿真结果分析。仿真结果表明,傅里叶变换存在着频谱泄露以及栅栏效应,可通过加窗和插值处理得到一定改进,但其检测误差还是比较大;BP神经网络,在检测速度和精度上都好于加窗和插值处理过的傅里叶变换,但存在训练慢、容易陷入局部极小值等缺点。鉴于以上两种检测算法存在问题,本文研究了基于小波神经网络的检测算法。构造出了小波神经网络的模型,给出了小波神经网络建立的步骤、训练算法以及权值和阈值的初始化,对小波函数的选取给出了依据。对本文构建的小波神经网络进行仿真分析,仿真结果表明,无论是在精度上还是在速度上其都要远远高于上面两个检测算法,验证了本文算法的可行性。
  最后,介绍了整个系统的硬件和软件的设计,选取了Exynos4412作为本文的主控芯片,硬件部分对LCD显示电路、通信电路、存储电路、信号互感和调理电路、AD转换电路以及按键和复位电路进行了选择和设计。软件部分,对系统总体的流程给出了设计,对通信、AD转换、存储模块、检测算法等程序进行了设计,因此完成了整个系统的设计。
摘要:当前,电力电子技术在电力系统中已获得广泛应用,在其应用过程中所产生的的谐波污染问题也逐渐凸显,因此针对谐波进行的检测就显得十分关键.本文针对目前电网谐波检测技术发展现状及未来进行了描述,以期对后期谐波研究工作的开展提供一点思路.
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