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基于TSVM的铁路电力系统谐波检测方法研究
| 论文题名： | 基于TSVM的铁路电力系统谐波检测方法研究 |
| 关键词： | 电气化铁路;电力系统;电网谐波;双支持向量机;维纳滤波器;旋转不变子空间 |
| 摘要： | 随着电力电子元器件和其它非线性装置或设备在工程实践中的广泛应用，大量谐波信号被注入到公共电网中，使电力系统信号产生畸变，从而对电力系统的安全、可靠运行产生危害。电气化铁路中使用了大量的电力电子元件和其它非线性装置、设备，从而成为电网谐波的主要来源之一。另外，由于电气化铁路的快速发展及其移动用电的特点，相较于其它谐波源，电气化铁路从谐波产生量和谐波影响范围方面都明显突出。常见的电气化铁路电力系统谐波检测方法来源于公共电网谐波检测，但常见的方法本身一般存在诸多不足，如傅氏变换谐波检测法一般存在栅栏效应、频谱泄露、分辨率低等问题；小波变化谐波检测方法一般存在相邻频带混叠、小波基选取困难等问题；现代谱分析谐波检测法存在抗噪能力差、计算量大等问题；人工智能存在局部极小、需要大量样本等问题。电气化铁路电力系统相较于公共电力系统存在较多的高次谐波，在使用常见方法时将需要较大的计算量。 针对常见方法的缺陷和电气化铁路电力系统存在高次谐波的特点，本文提出基于双子支持向量机与多级维纳滤波器将为旋转不变子空间方法融合电气化铁路电力系统谐波检测方法，该方法在保证计算精度、分辨率的前提下，具有较好的抗噪能力和较低的计算量。本文将双子支持向量机理论用于电力谐波检测当中，并针对双子支持向量机迭代算法计算效率低的问题，将最小二乘方法融合到双子支持向量机中，通过仿真实验证明，改进方法具有略优于原始算法的计算精度，和明显较小的计算量；双子支持向量机谐波检测方法不具有频率参数估计能力，且需以频率信息作为输入参数，在频率信息未知情况下，通过假设频率方法将降低幅值、相位估计精度，增大计算量，故本文利用具有较高分辨能力的旋转不变子空间技术提取频率信息。为提高频率信息估计效率，本文先使用多级维纳滤波器降维技术对信号空间降维，再利用旋转不变子空间技术估计信号空间频率信息。另外，本文提出了多级维纳滤波器分解级数的在线判定方法，进一步减小了频率估计的计算量。文章通过仿真对比试验证明了本文的有效性，和谐波参数估计性能得影响因素和影响规律。文章最后针对某型试验列车开发了谐波检测系统，通过实测数据分析了列车各主要环节的谐波特性。 |
| 作者： | 刘子军 |
| 专业： | 机械电子工程 |
| 导师： | 柏林 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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