Аббакумов А.А. Разработка методики и алгоритмов идентификации отклонений от нормативов параметров качества электроэнергии в системах электроснабжения

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Саранск, Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева, 2005. — 180 с. Специальность 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ Научный руководитель: к.т.н., доцент Федосин С.А. Основная цель диссертационной работы состоит в разработке математических моделей сигналов для идентификации искажений формы синусоидальных кривых напряжения и тока в промышленных сетях, сравнимого по точности с уже существующими, и не накладывающего жестких требований на исходные данные, а также в разработке методики и программного обеспечения для обнаружения источников и типов искажений. Научная новизна:
1. Впервые применён вейвлет-анализ для идентификации искажений синусоидальных сигналов напряжения и тока в системах промышленного электроснабжения, что позволило повысить оперативность и адресность обнаружения искажений.
2. Обоснован выбор типа вейвлет-носителя для применения в реализации дискретного вейвлет-преобразования, осуществляющего непрерывный анализ одномерных сигналов в режиме реального времени.
3. Предложены параметры оценки искажений формы электроэнергетических сигналов в динамике (несинусоидалыюсть гармонического сигнала, отклонение частоты и амплитуды, кратковременные высокочастотные искажения).
4. На базе теории вейвлстов разработана методика оценки несинусоидальности электроэнергетических сигналов.
5. Предложены алгоритмы распознавания типов искажений электроэнергии с помощью нейронных сетей. Практическая ценность:
1. Разработаны алгоритмы контроля качества формы электроэнергетических сигналов с применением теории вейвлет-преобразования, которые могут быть применены не только для мониторинга нормативов, но и для идентификации источников искажения сигналов.
2. Предложенные алгоритмы легко могут быть реализованы аппаратно для непрерывного контроля параметров качества электроэнергии в режиме реального времени, вследствие значительно меньшего количества арифметических операций по сравнению с традиционным преобразованием Фурье.
3. Проведенное сравнительное экспериментальное исследование существующих типов вейвлет-функций, позволило выбрать наиболее эффективную из них для идентификации искажений, что существенно расширяет платформу для дальнейших исследований по цифровой обработке электроэнергетических сигналов.
4. Предложенные в работе модели и алгоритмы могут быть использованы при разработке систем коммерческого учета электроэнергии.
5. Разработан программный комплекс, осуществляющий идентификацию искажений электроэнергетических сигналов. Содержание:
АНАЛИЗ КАЧЕСТВА ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ
Базовые нормативные документы
Основные параметры качества электрической энергии
Выводы
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ
Классификация математических моделей
Фурье-анализ
Вейвлет-анализ
Выводы
АНАЛИЗ ИСКАЖЕНИИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Регистрация и анализ искажений электроэнергетических сигналов
Классификация искажений напряжения и тока
Выбор вей влета для анализа электроэнергетических сигналов
Кратномасштабный дискретный вейвлет-анализ искажений напряжения и тока
Вейвлет-анализ несинусоидальных режимов в системах
промышленного электроснабжения
Применение вейвлет-преобразования для определения отклонения частоты питающего напряжения
Выводы
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ИСКАЖЕНИЙ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Распознавание вейвлет-образов искажений
Структуры нейронных сетей
Модели нейронных сетей
Нейросетевая идентификация искажении с применением вейвлетов
Программный комплекс для идентификации искажений электроэнергетических сигналов
Выводы
Заключение
Список использованных источников
Приложение 1
Приложение 2
Приложение 3