随着科技的发展以及人们生活水平的提高,对电力系统的要求越来越高,因此电能质量的好坏越来越引起了人们的关注。为了保证人民日常生活以及生产的正常运行,需要对电能质量的各种参数指标进行监测,并根据监测的数据分析计算出电力系统运行状况以及故障发生的位置原因等,以便于及时的采取措施。一个单单的测量仪表是远远无法满足需要的,因此多功能高精度的测试测量与故障诊断于一身的仪器仪表将是电力系统中研究的重点。 本文在对电能仪表分析研究的基础上,根据实际需要设计了一种基于PCI-6251板卡的智能电能质量故障诊断系统。首先在分析研究了电能质量的各种参数后,根据实际需求实现基本显示测量功能,并对电能质量的各个参数指标进行计算,在此基础上根据国家电能质量标准对其进行监测。本文将径向神经网络与模糊系统相结合建立诊断网络,利用误差反传以及阶梯递归的方法训练完善网络,对电网电力进行故障诊断。该方法不但降低了计算复杂度,满足了系统的实时性要求,而且还提高了故障诊断的正确率。在数据的后续处理问题上,本系统将与数据库相连,实现从数据库中读取历史数据以及将数据存入数据库的功能,为整体分析电能质量,数据挖掘奠定基础。同时增加了系统的网络化功能,用户可以在远程利用登陆网页的形式控制访问本系统,实现远程的电能质量的检测与诊断。 虚拟仪器的发展及应用,为本系统的实现提供了平台。通过虚拟仪器实现本故障诊断系统,解决了传统仪器功能单一、精度不高以及使用不方便等缺点,同时考虑到仪器的精度的要求,使用NI公司的最新的高精度M系列DAQ板卡来实现数据采集,使本系统的性能得到显著提高。