【摘 要】
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随着国家经济与科技的双重发展,越来越多新型电气设施接入电网,使得电网中的电压和电流更容易产生扰动。这些扰动会缩短设备的寿命、提高线损率,甚至带来严重的损失和后果。为了减轻电能质量数据采集传输的消耗,提高对扰动鉴别的智能性,本文将压缩感知(Compressed sensing,CS)技术与卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)结合,有效地解决了这两大问题。并
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随着国家经济与科技的双重发展,越来越多新型电气设施接入电网,使得电网中的电压和电流更容易产生扰动。这些扰动会缩短设备的寿命、提高线损率,甚至带来严重的损失和后果。为了减轻电能质量数据采集传输的消耗,提高对扰动鉴别的智能性,本文将压缩感知(Compressed sensing,CS)技术与卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)结合,有效地解决了这两大问题。并且本文将重构后的电压信号映射为RGB图片,实现了对单相与三相电能质量扰动送入卷积神经网络分类的目的。本文的研究内容可以概括为如下几点:(1)用MATLAB中的函数仿真出正常信号和8种单相电能质量扰动,并利用Simulink进行电路仿真,模拟产生10种三相电能质量扰动数据。(2)使用压缩感知技术对仿真的信号进行压缩、存储,便于传输;再使用正交匹配追踪算法恢复原始信号。最后,将单相与三相电能质量扰动均转化为RGB图片,分别制作成训练集与测试集。(3)在python中使用tensorflow学习框架构建出完整的卷积神经网络,并利用制作好的训练集对整个网络的参数进行优化调整,最后再用测试集检测系统分类的准确性。本文最终对整体系统的各项功能进行了多方面的测试,测试结果说明了系统各部分的模块均能稳定、准确的工作,系统可以有效的降低数据传输消耗,实现对电能质量扰动的智能分类。
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