一、奇异性检测理论及其在电力系统中的仿真应用研究（论文文献综述）
魏旭[1]（2021）在《基于Zynq的高铁牵引供电系统单端行波故障测距装置的研究与实现》文中认为牵引供电系统会经常发生短路事故,造成高速铁路运行发生中断,如果不能快速的定位故障点并及时排除故障,将严重影响牵引供电系统的运行安全,并给铁路的运输生产造成重大损失。故障测距装置是一种安装在变电所的装置,它通过实时监测牵引供电系统故障状态下的暂态电压电流信号,并经过分析计算给出故障点的位置。牵引供电系统由于其特殊的供电方式,故障测距的准确性和精确性一直是故障测距装置研究与开发的一个难点。目前牵引供电系统中应用的故障测距装置,其测距原理基本都是采用阻抗法、电流比法,这几种方法是基于暂态过程的基波成分进行计算的,十分容易受到线路结构、过渡电阻、故障类型等因素的影响,因此测距精度较低。行波法是近年来逐渐发展起来的故障测距方法,行波法利用故障时输电线路产生的高频行波信号进行测距,定位准确,而且速度较快。基于行波原理的故障测距装置已经在电力系统有较大范围的应用,而在牵引供电系统尚处空白,是研究和开发的热点。因此本文拟针对牵引供电系统,开发了一套基于Zynq-7000的高精度、高性能的故障测距装置。本文首先建立了牵引供电系统ATP仿真模型,并通过大量实验获取接触网—钢轨短路故障下的高频暂态行波,为故障测距算法提供数据基础。行波波头的识别精度决定了故障测距的精度,因此为了能够精确的识别高频暂态行波波头,选取了多个双正交小波基对行波进行分析比较,提出采用对行波波头识别度较高的Bior1.5小波作为分析行波信号的小波基,并将Bior1.5小波分析作为故障测距装置的核心算法。本文的重点是采用Zynq-7000研发故障测距装置,完成了测距装置的总体硬件设计,利用Vivado开发实现了总体结构下的各个功能子模块。包括A/D采样模块、FIFO缓存模块、Bior1.5 FIR模块、小波模极性与极大值判定模块、故障距离计算模块,将子模块构成了测距装置整体硬件系统并验证了该系统的设计正确性。最后为了测试故障测距系统的性能,产生了实际的接触网—钢轨短路故障下高频暂态电流行波作为系统的输入信号。测距结果表明,该装置误差范围在±100m左右,具有较高的测距精度以及实际工程应用价值。
岳超群[2]（2020）在《城轨供电系统电压暂降分析方法研究》文中研究表明随着城市轨道交通快速发展,其与城市配电网互动性也日益加强,随之而来的是城轨供电系统所产生的电能质量问题。想要解决这些问题及其对城市电网的影响,需要对城轨牵引供电系统进行深入研究。本文在详细介绍了城轨供电系统构成及特点的基础上,围绕dq变换和小波分析的检测算法,对电能质量重要指标——电压暂降开展较为深入的研究,并设计城轨电能质量分析软件,以期为电能质量治理措施的制定和牵引供电方案的设计提供理论依据。首先,介绍了城轨供电系统外部电源、牵引供电、电力监控和动力照明等各个部分的功能和特点。尤其对牵引供电系统进行了详细的阐述,包括供电方式、运行方式和整流机组的原理及结构。其次,针对城轨突出的电能质量问题电压暂降,运用dq变换和小波分析的检测算法对其进行了研究。dq变换和小波分析目前在电压暂降的检测中应用较为广泛,但针对城轨电压暂降的研究很少,且都存在较为严重的延时现象。本文分析了dq0变换法、瞬时dq变换法、改进的运用求导环节的dq变换法的检测原理,并在MATLAB/Simulink进行仿真,验证了算法的可行性并对检测结果进行比较。针对传统的巴特沃斯低通滤波器延时较长,难以满足实时性要求,本文设计顺序形态学滤波器代替巴特沃斯滤波器,仿真结果验证了该滤波器可以取得较好的滤波效果,具有良好的实时性。针对城轨电能质量的特点,本文在介绍了小波变换相关理论的基础上,提出一种基于小波变换的电压暂降实时检测方法应用于城轨电压暂降检测。该方法利用小波变换检测电压暂降的起止时刻和暂降幅值,相比于目前只利用小波变换检测电压暂降起止时刻的方法有一定创新。充分利用小波变换中模极大值的信息,利用模极大值的出现点描述暂降起止时刻,并根据模极大值的大小来计算暂降幅值。此外,本文还通过对暂降信号进行预处理使该方法获得更好的实时性。仿真说明该方法具有可行性、准确性及良好的实时性。最后,完成了城轨电能质量分析软件设计,可以对城轨供电系统基本参数和电能质量进行分析。
王占涛[3]（2020）在《基于多信息融合的稀土萃取生产线故障特征检测方法》文中研究指明在稀土生产过程中,萃取技术具有举足轻重的作用。萃取技术决定了企业生产效率的高低,同时也严重影响着产品的质量,而萃取设备的品质以及设备控制的自动化程度又制约着萃取生产线的运行效率,所以,改善萃取车间设备故障检测的自动化程度,对于提高萃取生产效率以及产品的品质,有较大的意义。现阶段在稀土萃取生产过程中,国内大部分企业对人力的依赖性比较大,车间的自动化程度很低,这在制约生产效率的同时也增加了生产成本。结合稀土生产行业的发展状况以及生产特点,本课题提出一种基于多信息融合的稀土萃取生产线故障特征检测方法,以提高稀土萃取生产线工作效率,主要的工作如下:首先,研究基于贝叶斯理论的二次判别分析的故障分类方法,在实际生产过程中,数据量比较大,故障信息比较复杂,先对数据进行基本分类,判断哪一种设备发生了故障。在贝叶斯算法的基础上进行改进,形成新的贝叶斯分类器,综合分析萃取装置中所检测的包含皮带和电动机信息的故障数据,将贝叶斯二次判别和正则二次判别相结合,重新构造贝叶斯分类模型,再通过K-L散度,减小了期望的误差,使分类效果更加优良,最终能够准确的检测故障类别属于皮带或者是电动机。其次,在贝叶斯二次分类的基础上,通过卷积神经网络具体检测出属于皮带或电动机的哪一种故障类型,例如皮带跑偏、皮带断裂、皮带松弛、或者电动机的过电压或欠电压。通过理论分析,对比专家系统方法,提出效果更优的卷积神经网络故障检测模型,故障信息通过输入层传递到隐含层,经过卷积、池化、以及激活函数的作用后,传递到输出层,完成一次正向传播训练,当误差较大时,通过反馈作用,逐层对比,完成反向传播,重新训练,直到输出正确的结果或者达到迭代的上限,中止输出。经过仿真分析,训练网络曲线能够很好的收敛,误差较小,最终形成性能良好的故障检测模型。最后,通过一组生产车间的数据,对贝叶斯二次分类算法和卷积神经网络的检测算法进行验证,能够比较准确高效地检测出实际的故障类型。
郭海清[4]（2019）在《基于行波法的铁路10kV自闭贯通线路故障定位研究》文中提出随着社会和经济的快速发展,铁路自闭贯通线路在铁路电力系统中,肩负着重大的责任,为铁路沿线的自动闭塞信号及车站的负荷提供电源,是电力系统的经济命脉。当线路发生故障后直接威胁到电力系统的安全运行,因此能够精准的实现故障定位,及时的排除故障,提高供电可靠性,对铁路电力系统安全稳定的运行有重要的意义。本文选用行波法作为自闭贯通线路故障的定位方法。首先,根据行波的传播规律分析了其折反射特性,采用相模变换的方法消除三相线路之间的耦合影响,然后详细分析了A型和D型两种常用测距方法的定位原理。在此基础上针对行波波速不确定的问题给出了两种不同的波速处理方案。行波测距的理论多年前已经提出,但是对于波头的准确识别是研究的关键。近年来,小波变换作为信号处理工具得到了广泛的应用。其次,本文利用小波变换的奇异性检测理论来确定行波信号的突变点,提取故障行波波头。先搭建了单一线路的仿真模型,采用与波速无关的单端测距法,在理论上避免了波速的不确定性造成的测距误差,研究了故障类型、过渡电阻、故障电压初相角三种不同的因素对行波故障定位的影响。为了验证测距方法的可靠性,每种情况给出了多组测距结果。然后对架空线-电缆混合线路采用波速度单一化的双端测距方法。仿真结果表明,取得了良好的定位效果,测距精度较高。然后,以MATLAB中的GUI界面为平台,完成了故障定位系统的界面设计。当有故障发生时,该界面上可以将所测得故障距离,测距绝对误差等故障信息显示出来,方便用户直观的掌握线路上发生故障的情况。最后,利用实验室现有的条件,做了单相接地故障模拟试验。
高少彬[5]（2019）在《光伏系统直流故障电弧探测研究》文中进行了进一步梳理随着光伏产业的快速发展,光伏系统中发生火灾的频率也不断增高,严重危害了光伏系统的正常运行。一些研究结果表明,光伏系统发生火灾的直接原因是直流故障电弧导致的。直流电弧不具有过零点、周期性等特性,呈现高温高热、持续时间比较短的特点,同时光伏系统结构复杂,导致光伏系统的直流故障电弧检测具有很大的难度,对光伏系统中的直流故障电弧检测研究具有重要的应用价值。本文首先在搭建了光伏系统直流故障电弧仿真的基础上,搭建了光伏系统直流故障电弧数据采集实验平台,并对采集装置进行了硬件和软件的设计和实现,通过该实验平台采集了故障电弧和正常工作情况下的实验数据。并以故障电弧电流的方差、峰峰值和频域的高频能量作为特征。接着,从数学形态学的理论和实际应用进行介绍,探讨数学形态学在直流故障电弧检测的可行性。提出两种不同的数学形态学算子及其组合,将其应用在直流故障电弧上,研究其效果。第一个是基于形态学闭开一开闭梯度变换对故障电弧进行分析;第二个是基于多级的不同数学形态学滤波器对故障电弧进行分析。实验结果表明两种方法从不同角度对故障电弧特征进行了提取,可以用于直流故障电弧检测的应用上,为解决直流故障电弧提供了另外一种方法和思路。最后,基于循环神经网络设计了一个光伏系统直流故障电弧识别的方案,循环神经网络适用于处理时间序列相关的任务,该实验中利用循环神经网络提取特征,结合前面提取的多个特征,在神经网络中进行训练,最终对直流故障电弧进行识别,得到了 98.24%准确率的分类结果,实验表明,我们所设计的基于循环神经网络的直流故障电弧识别方案具有较高的准确性,对今后的研究有一定的参考价值和借鉴意义。
孙洋[6]（2018）在《电力系统短路故障电流快速检测技术研究》文中进行了进一步梳理随着我国超高压、特高压技术的不断发展,电力系统电压等级以及配电容量等级在不断增大。但与此同时,大规模电力系统短路故障也在频繁的发生,短路所产生的短路故障电流会严重影响到整个电力系统的正常运行,因此,对短路故障电流的检测必须具备快速性,精确性。而目前已有的检测短路故障电流的方法在这两方面都存在这一定的缺陷,并且绝大多数短路电流检测的研究仅仅停留在检测到故障的发生,没有进一步对出现的短路故障电流的幅值大小进行有效的评估,因此对于短路故障电流的快速检测应分成两大部分:一是能够快速的检测到短路故障的发生,二是能够快速的检测到短路故障电流的幅值大小,这也是本文的主要研究重点。本文主要研究的内容分成如下几部分:（1）分析电力系统短路故障及短路电流对电力系统的危害,并以此阐明短路电流快速检测的必要性。（2）分析研究已有的短路故障电流检测方法:包括硬件法、软件法,介绍两种硬件法检测之后,对软件检测算法中的傅里叶变换法、沃尔什函数法和卡尔曼滤波法进行深度讨论,对目前检测方法存在的问题进行归纳。（3）引入小波变换的有关理论,将小波变换中信号奇异性检测的相关原理应用到短路故障电流检测过程中,其中涉及到小波变换的基础理论,小波函数的选取,并且通过对奇异性理论补充进而区分短路故障与其他运行状态,利用仿真试验证明了其检测速度远远优于传统检测方法。（4）在短路故障电流的幅值检测问题上,将小波变换中的多分辨率分析以及MALLAT塔式算法灵活应用在检测过程中,该过程也是先前有关研究一直未涉及到的问题,进一步利用仿真实验验证了所提出理论的有效性。本文提出的新方法不仅能够快速检测出电力系统短路电流的发生,并且能够得出其幅值大小,为有关后续的继电保护工作奠定良好的基础。
赵圣芳,刘宁,张晶,陆新秀[7]（2017）在《基于小波变换的电力系统故障定位》文中进行了进一步梳理电力系统发生故障时,经济受到损失的同时会给人们的生活带来不便,为此,必须准确找到故障并及时切除。在电力系统中单相短路接地故障发生的概率最大,过去常用傅里叶变换来研究信号的奇异性,但不能确定奇异点的分布情况,效果不好,近年来小波变换因其局部化优势,得以广泛应用。该文利用小波奇异性检测理论对电力系统单相短路接地故障进行时间定位,介绍了小波变换的相关理论,在MATLAB/Simulink中搭建了110KV电力系统模型并仿真,编写程序显示故障时刻,使结果更加清晰明了。
肖文龙[8]（2017）在《基于小波变换与神经网络的特高压输电线路保护方法研究》文中进行了进一步梳理随着社会经济和智能电网技术的发展,为满足人们对电能日益增长的需求,特高压输电系统被大量地研究和广泛地应用。特高压输电系统通常连接着两个大的电力系统,输送距离远,输送容量大,因此为提高特高压输电系统安全稳定性和供电可靠性,特高压输电系统保护装置应能够超高速的切除故障。为满足特高压输电线路超高速保护的要求,本文在暂态量的基础上,结合小波变换与神经网络,研究了特高压输电线路的故障启动与选相方法。首先,本文提出了一种运用小波变换奇异性检测原理提取暂态故障特征量的方法。根据暂态故障信号突变的特征和小波变换能表征信号时域频域局部特性的特点,本文运用相模变换将相故障分量转换成模故障分量以消除各相间的耦合影响,用小波变换奇异性检测理论对暂态故障信号进行突变点检测,将小波变换模极大值作为提取的故障特征量,并根据对应的故障边界条件,总结了输电线路不同故障时的模故障分量特征。通过PSCAD/EMTDC对晋东南-南阳-荆门特高压输电线路模型进行仿真测试,验证了该故障特征量提取方法的有效性。其次,研究了一种基于小波变换和神经网络的启动方法,该方法将小波变换提取的故障特征量作为神经网络的输入,设计了能对输电线路运行状态（故障或正常）进行识别的启动网络。建立特高压输电线路模型并进行仿真,结果表明该启动方法能正确识别输电线路的运行状态,启动结果准确,启动反应快速灵敏,可用于特高压输电线路的超高速保护。最后,研究并比较了两种适用于特高压输电线路超高速保护的故障选相方法。一种是在小波变换提取故障特征量的基础上,根据不同故障类型的模故障特征,总结出不同故障时各故障特征量间的关系,并以此作为选相判据。另一种是将小波变换提取的故障特征量作为神经网络的输入,设计了可以根据神经网络的输出结果判定故障类别的选相网络。对这两种故障选相方法进行仿真验证,结果表明这两种方法都能快速、正确地识别特高压输电线路不同类型的故障,且不受过渡电阻、故障位置、故障初始角等故障条件的影响,具有较高的可靠性,能满足特高压输电线路超高速保护的要求。
宋婉晴[9]（2016）在《基于WAMS的电网大扰动源定位方法的研究》文中提出随着国民对电力需求的日益增长,以及电网规模的不断扩大,电网结构也随之变得越来越复杂化,这将大大的增加大扰动发生的概率。当电力系统中有大扰动发生时,能够及时地定位到扰动源的位置、并快速地切除大扰动,不仅可以帮助调度人员减轻工作量,更重要的是能够确保供电可靠性,避免不必要的损失。因此,研究一种适用于电网大扰动源定位的方法对于电力系统的安全、稳定、可靠地运行有着十分重要的意义。由广域测量系统（Wide Area Measurement System,WAMS）的采集装置同步相量测量单元（Phasor Measurement Unit,PMU）上传的数据为相量形式,并且上传速度非常快,可精确到微秒级,根据这两大优势,本文研究了基于WAMS的电网大扰动源的定位方法:首先,本文介绍并分析了二进制粒子群优化算法,并提出了基于改进的二进制粒子群优化算法对发生大扰动的线路区段定位,通过对仿真算例的分析验证了对于惯性因子的改进使得算法的收敛速度更快、寻优能力更强。针对单电源供电系统和多电源供电系统的情况分别定义了每段线路监测到大扰动的状态期望函数,利用ETAP软件建模、MATLAB软件编制扰动区段定位程序,仿真结果验证了该方法的有效性,并且具有较高的容错性。其次,本文介绍了行波理论以及行波测距的原理;针对三相线路各相导线之间存在电磁耦合的现象,采用了相-模变换的方法进行解耦,使之相互独立;双端行波测距方法在有同步时钟技术的支持下定位精度较高,且不易受扰动类型、线路结构、过度电阻等因素的影响,由于PMU上传的数据带有精确的时标,基于PMU采集的同步数据,线路两端能够保持时间以及数据的同步性,因此采用不含波速的双端电压行波测距的方法,并对PMU上传无效数据的情况提出新算法。再次,本文介绍了小波变换理论以及信号的奇异性检测原理,并利用小波变换模极大值的方法检测信号的突变点,即对应的初始行波波头到达线路两端监测点的时间,从而实现对扰动源的定位。最后,利用MATLAB中的PSB模块建立输电线路模型,分别对基于单端电压行波、双端电压行波的测距方法以及不含波速的测距方法和PMU上传无效数据时的测距方法进行仿真,最终得出本文提出的基于小波变换的双端电压行波测距方法的精确度更高的结论,并且验证了本文提出的新算法的可行性。
雷晓军[10]（2016）在《输电线单双端组合行波故障定位方法与改进》文中研究指明电力系统包括发电、输电、配电和用电等各个组成部分,其中输电线路作为系统中进行远距离电能传输的载体部分,其对整个电力系统的安全稳定运行具有至关重要的意义。在发生故障后快速可靠地切除故障线路,准确地找到故障点并及时修复线路,这对整个电力系统的安全稳定和经济运行有重要作用。本文主要介绍了国内外当今主要的行波定位的原理,其中包括单端行波定位法和双端定位法,并系统地比较了各种行波方法的优缺点。针对单端法的定位可靠性低的问题,本文采用单端法和双端法相结合的组合定位方法。此外,本文还阐述了多种奇异性检测方法的原理和检测思路,分析了各自存在的优势和不足之处。针对传统奇异性检测中存在的采样间隔内的误差,本文采用多项式拟合的方式对奇异点附近数据进行拟合,通过标定拟合曲线极值点,从而实现突变点的准确检测,消除由于采样率带来的采样间隔内的定位误差。本文基于ATP仿真平台,进行了输电线路上不同故障类型和不同故障点的故障仿真,采集了单相接地、AB两相接地和ABC三相接地故障暂态数据各61组,并通过ATP Prompt将采集到的PL4格式的暂态数据转换为方便MATLAB进行处理分析的mat格式文件。本文基于MATLAB编写了完整的故障定位程序,对采集到的183组故障数据进行故障数据处理。对通过传统波头检测方法和本文所用检测方法得到的定位结果进行比较,可知采用二次多项式拟合对传统奇异性检测进行改进之后,削弱了由于采样率带来的采样间隔内的定位误差,可以实现误差为50m以内的故障定位。当奇异性检测方法为小波变换时,从选取多种小波基进行故障定位故障定位仿真结果来看,定位的效果受到小波基选取的影响,定位结果差别很大。但是如果可以选取到合适的小波基进行故障分析,可以得到同采用EMD时接近的故障定位结果。从仿真的结果来看,所选的三种小波基中,以morl小波取得定位效果最佳。
二、奇异性检测理论及其在电力系统中的仿真应用研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、奇异性检测理论及其在电力系统中的仿真应用研究（论文提纲范文）
（1）基于Zynq的高铁牵引供电系统单端行波故障测距装置的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 牵引供电系统故障测距算法研究现状 |
| 1.2.2 FPGA与可编程SoC技术的发展趋势 |
| 1.3 论文的主要内容与工作 |
| 第二章 牵引供电系统及仿真建模 |
| 2.1 牵引供电系统结构 |
| 2.2 牵引网供电方式 |
| 2.3 ATP/EMTP电磁暂态仿真软件 |
| 2.4 牵引网ATP仿真建模 |
| 2.4.1 一次侧进线模块 |
| 2.4.2 牵引变压器模块 |
| 2.4.3 牵引网模块 |
| 2.4.4 AT变压器模块 |
| 2.4.5 短路故障状态模块 |
| 2.4.6 辅助模块 |
| 2.5 短路故障电流行波仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 行波测距理论与小波基选取 |
| 3.1 行波的基本理论 |
| 3.1.1 行波的产生及其传输过程 |
| 3.1.2 行波的折射与反射 |
| 3.1.3 行波分析信号的确定 |
| 3.2 行波故障测距原理 |
| 3.2.1 A型行波测距法 |
| 3.2.2 C型行波测距法 |
| 3.2.3 D型行波测距法 |
| 3.2.4 综合分析 |
| 3.3 故障行波波头检测技术 |
| 3.3.1 小波变换的基本理论 |
| 3.3.2 小波变换的信号奇异性检测 |
| 3.3.3 用于信号奇异性检测的小波基函数 |
| 3.4 小波基函数的分析选取 |
| 3.4.1 小波基函数选取原则 |
| 3.4.2 Daubechies小波族的分析效果 |
| 3.4.3 Symlets小波族的分析效果 |
| 3.4.4 Biorthogonal小波族的分析效果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 行波故障测距装置的设计与实现 |
| 4.1 测距装置功能及性能指标 |
| 4.2 核心板卡与开发环境的选取 |
| 4.2.1 ZYNQ7000 平台架构 |
| 4.2.2 vivado及 SDK |
| 4.2.3 系统开发流程 |
| 4.3 测距装置的总体设计 |
| 4.3.1 硬件结构总体设计 |
| 4.3.2 互联协议设计 |
| 4.4 AD采样及驱动模块设计 |
| 4.5 FIFO缓存模块设计 |
| 4.6 Bior1.5 FIR模块设计 |
| 4.7 小波模极性与模极大值判定模块设计 |
| 4.7.1 自定义IP核的设计方法 |
| 4.7.2 小波模极性与极大值判定IP设计 |
| 4.8 故障距离计算模块 |
| 4.9 单端行波故障测距系统总体结构图 |
| 4.10 本章小结 |
| 第五章 故障测距装置的实验验证 |
| 5.1 短路故障的电流信号产生 |
| 5.1.1 波形发生器的选取 |
| 5.1.2 ATP电流信号存储与发生 |
| 5.2 系统测试与误差分析 |
| 5.2.1 系统测试 |
| 5.2.2 误差分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（2）城轨供电系统电压暂降分析方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 城轨供电系统研究现状 |
| 1.2.2 城轨电压暂降研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 城轨供电系统的构成及特点 |
| 2.1 城轨外部电源系统 |
| 2.1.1 主变电所 |
| 2.1.2 外部供电方式 |
| 2.1.3 中压网络 |
| 2.2 城轨的牵引供电系统 |
| 2.2.1 牵引供电系统的构成 |
| 2.2.2 牵引供电系统的供电方式 |
| 2.2.3 城轨供电系统整流机组介绍 |
| 2.3 城轨的动力照明系统和电力监控系统 |
| 2.4 小结 |
| 3 基于改进的dq变换法的电压暂降检测 |
| 3.1 基于瞬时无功功率理论的dq0变换法 |
| 3.2 瞬时dq变换法 |
| 3.3 改进的dq变换法 |
| 3.3.1 检测原理 |
| 3.3.2 数学形态学 |
| 3.3.3 MATLAB仿真 |
| 3.4 结果分析 |
| 3.5 小结 |
| 4 基于小波变换的电压暂降检测 |
| 4.1 小波变换相关理论 |
| 4.1.1 小波函数 |
| 4.1.2 连续小波变换 |
| 4.1.3 离散小波变换 |
| 4.1.4 多分辨率分析 |
| 4.1.5 小波变换的奇异性检测理论 |
| 4.2 基于小波变换的电压暂降检测算法 |
| 4.2.1 信号采样及预处理 |
| 4.2.2 暂降检测原理 |
| 4.2.3 仿真分析 |
| 4.3 小结 |
| 5 城轨电能质量分析软件设计与实现 |
| 5.1 设计方案概述 |
| 5.2 软件设计 |
| 5.2.1 城铁牵引供电系统建模 |
| 5.2.2 功能页面设计 |
| 5.3 系统实验 |
| 5.4 小结 |
| 6 总结 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于多信息融合的稀土萃取生产线故障特征检测方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究背景及意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.3 多信息融合理论的发展状况 |
| §1.4 故障检测的分类 |
| §1.5 本文的主要内容 |
| 第二章 多信息融合的故障检测理论基础 |
| §2.1 多信息融合原理 |
| §2.1.1 信息融合的基本原理 |
| §2.1.2 信息融合的结构 |
| §2.2 贝叶斯网络 |
| §2.2.1 贝叶斯算法的基础 |
| §2.2.2 贝叶斯网络 |
| §2.3 神经网络 |
| §2.3.1 神经网络结构 |
| §2.3.2 神经网络的数学原理 |
| §2.4 本章小结 |
| 第三章 基于贝叶斯算法的故障数据筛选 |
| §3.1 稀土萃取生产线故障类别分析 |
| §3.1.1 皮带故障类别 |
| §3.1.2 电动机故障类别 |
| §3.2 二次判别方法 |
| §3.2.1 基于贝叶斯的二次判别方法 |
| §3.2.2 正则二次判别方法 |
| §3.2.3 正则化二次判别与贝叶斯二次判别法的关系 |
| §3.3 散度与贝叶斯二次判别分析 |
| §3.3.1 K-L散度函数的定义 |
| §3.3.2 数据歧视 |
| §3.3.3 搜索排名前K的数据歧视 |
| §3.4 模拟分析 |
| §3.4.1 数据分布拟合 |
| §3.4.2 信号同步 |
| §3.4.3 数据预处理 |
| §3.4.4 改进的贝叶斯判别法 |
| §3.4.5 总结 |
| §3.5 本章小结 |
| 第四章 实现故障检测的关键技术 |
| §4.1 专家系统 |
| §4.1.1 基本概念 |
| §4.1.2 基本原理 |
| §4.1.3 专家系统的特点 |
| §4.2 卷积神经网络 |
| §4.2.1 卷积神经网络基本结构 |
| §4.2.2 卷积神经网络特点总结 |
| §4.2.3 卷积神经网络算法原理 |
| §4.3 数据分析 |
| §4.3.1 卷积神经网络的模型训练 |
| §4.3.2 训练模型的评价标准 |
| §4.4 本章小结 |
| 第五章 基于多信息融合的故障检测算法实现 |
| §5.1 研究对象 |
| §5.2 基于贝叶斯理论的二次判别 |
| §5.3 基于卷积神经网络的故障检测 |
| §5.4 结论 |
| §5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 总结 |
| §6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
（4）基于行波法的铁路10kV自闭贯通线路故障定位研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 铁路自闭贯通线的简介 |
| 1.3 铁路自闭贯通线故障定位研究现状 |
| 1.4 论文的主要内容及章节安排 |
| 第二章 行波法故障定位的理论分析 |
| 2.1 行波的基本概念 |
| 2.1.1 行波的产生与传播规律 |
| 2.1.2 行波的折反射特性 |
| 2.1.3 线路上行波的描述 |
| 2.1.4 三相线路相模变换 |
| 2.2 行波定位的基本理论 |
| 2.2.1 行波法的发展 |
| 2.2.2 行波定位的原理分析 |
| 2.3 行波波速的处理方案 |
| 2.3.1 不受波速影响的行波故障定位法 |
| 2.3.2 实测线路的行波波速 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 小波变换的基本理论 |
| 3.1 小波分析基本概念 |
| 3.1.1 小波变换数学基础 |
| 3.1.2 常用的小波 |
| 3.1.3 小波母函数的选择 |
| 3.2 多分辨分析与Mallat算法 |
| 3.2.1 多分辨分析 |
| 3.2.2 Mallat算法 |
| 3.3 小波变换的奇异性检测理论 |
| 3.3.1 信号奇异性的基本定义 |
| 3.3.2 小波变换模极大值与信号奇异性检测的关系 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 自闭贯通线路系统仿真研究 |
| 4.1 MATLAB/Simulink软件简介 |
| 4.2 自闭/贯通线路仿真模型的建立 |
| 4.2.1 自闭/贯通线路参数 |
| 4.2.2 故障行波检测信号的选择 |
| 4.2.3 选择线模分量实现定位 |
| 4.2.4 仿真模型的建立 |
| 4.3 单一架空线的故障定位仿真分析 |
| 4.3.1 不同故障类型的仿真 |
| 4.3.2 不同过渡电阻的仿真 |
| 4.3.3 不同故障初相角的仿真 |
| 4.4 混合线路的故障定位仿真分析 |
| 4.4.1 实测线路波速 |
| 4.4.2 混合线路的故障定位仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 人机界面设计及模拟试验 |
| 5.1 MATLAB/GUI图形界面简介 |
| 5.2 MATLAB/GUI界面的实现 |
| 5.2.1 图形用户界面设计步骤 |
| 5.2.2 故障定位系统GUI界面与仿真模型的交互 |
| 5.3 模拟试验 |
| 5.3.1 试验简介 |
| 5.3.2 试验测试 |
| 5.3.3 故障定位系统GUI界面与实测数据的交互 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（5）光伏系统直流故障电弧探测研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 第2章 光伏系统直流故障电弧检测理论基础和仿真 |
| 2.1 电弧理论基础 |
| 2.1.1 电弧产生的原因和分类 |
| 2.1.2 电弧的数学模型 |
| 2.2 光伏系统串联直流故障电弧仿真 |
| 2.2.1 电弧模型的选择和仿真 |
| 2.2.2 光伏电池模型 |
| 2.2.3 光伏发电系统模型的建立 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 故障电弧的实验研究 |
| 3.1 光伏系统直流串联故障电弧实验 |
| 3.1.1 光伏系统直流故障电弧实验平台 |
| 3.1.2 光伏系统的相关介绍 |
| 3.1.3 故障电弧发生器 |
| 3.1.4 数据采集装置的设计 |
| 3.1.5 操作流程 |
| 3.2 实验结果与分析 |
| 3.3 故障电弧的时域、频域特性分析 |
| 3.3.1 时域特征 |
| 3.3.2 频率特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 数学形态学在故障电弧检测的应用 |
| 4.1 数学形态学相关理论 |
| 4.1.1 数学形态学的基本计算 |
| 4.1.2 结构元素的形状 |
| 4.2 基于形态学闭开一开闭梯度变换对故障电弧进行分析 |
| 4.3 基于多级的不同数学形态学滤波器对故障电弧进行分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于深度学习的直流故障电弧识别 |
| 5.1 相关理论知识 |
| 5.1.1 循环神经网络相关理论 |
| 5.1.2 残差连接(Residual Connections) |
| 5.1.3 Dropout |
| 5.1.4 多层感知机 |
| 5.2 基于手动特征构成的特征向量的分类器设计 |
| 5.3 基于循环神经网络和手动特征构成的特征向量的分类器设计 |
| 5.3.1 SRNN模块 |
| 5.3.2 实验过程和结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文研究内容总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间科研成果 |
（6）电力系统短路故障电流快速检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 短路电流快速检测研究现状 |
| 1.3 小波变换应用背景 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 短路故障电流检测方法研究 |
| 2.1 概述 |
| 2.1.1 短路产生原因以及后果 |
| 2.1.2 短路的类型 |
| 2.1.3 短路电流幅值大小检测的目的 |
| 2.1.4 短路电流性质分析 |
| 2.2 短路电流常见检测方法分析 |
| 2.2.1 短路电流检测硬件法研究 |
| 2.3 基于傅里叶变换的短路电流检测方法分析 |
| 2.3.1 全周波傅里叶变换与半周波傅里叶变换检测法 |
| 2.3.2 基于沃尔什函数的短路电流检测法 |
| 2.3.3 卡尔曼滤波检测检测方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于小波变换的短路故障电流快速检测研究 |
| 3.1 小波变换在电力系统中的应用 |
| 3.2 小波变换理论 |
| 3.2.1 小波变换定义与条件 |
| 3.2.2 连续小波变换 |
| 3.2.3 离散小波变换 |
| 3.3 信号奇异性检测理论 |
| 3.3.1 李普希兹指数 |
| 3.3.2 小波变换与李普希兹指数关系 |
| 3.3.3 奇异点检测方法 |
| 3.3.4 电力系统短路电流信号特征 |
| 3.3.5 小波函数最优选择 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.5 奇异性检测的补充 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于小波变换的短路故障电流幅值检测 |
| 4.1 基于正弦模型的短路电流幅值检测法 |
| 4.1.1 积分算法 |
| 4.1.2 导数算法 |
| 4.1.3 两采样值积算法 |
| 4.1.4 三采样值积算法 |
| 4.2 小波变换多分辨率分析理论 |
| 4.2.1 多分辨率分析 |
| 4.2.2 多分辨率分析快速算法(MALLAT理论) |
| 4.2.3 MALLAT塔式理论应用于短路电流幅值检测 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及获得成果 |
| 致谢 |
（7）基于小波变换的电力系统故障定位（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 小波奇异性检测基本理论 |
| 1.1 小波奇异性检测理论 |
| 1.2 信号奇异性的数学描述 (Lip s ch it z指数描述) |
| 2 基于小波奇异性的故障时间定位 |
| 3 仿真结果 |
| 3.1 电力系统模型搭建与仿真 |
| 3.2 仿真信号的提取 |
| 3.3 结果分析 |
| 4 结论 |
（8）基于小波变换与神经网络的特高压输电线路保护方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 启动方法研究现状 |
| 1.2.2 选相方法研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 2 特高压输电线路故障特征量提取 |
| 2.1 故障分类及边界条件 |
| 2.2 故障特征分析 |
| 2.2.1 故障分量 |
| 2.2.2 相模变换 |
| 2.2.3 模故障分量特征 |
| 2.3 小波变换原理 |
| 2.3.1 小波变换 |
| 2.3.2 多尺度分析 |
| 2.3.3 奇异性检测理论 |
| 2.4 故障仿真 |
| 2.4.1 仿真模型建立 |
| 2.4.2 模故障分量仿真 |
| 2.4.3 奇异性检测仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 特高压输电线路启动方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 神经网络基本原理 |
| 3.2.1 神经元模型 |
| 3.2.2 神经网络基本要素 |
| 3.3 启动方法原理 |
| 3.3.1 启动方法实现流程 |
| 3.3.2 启动神经网络的构建 |
| 3.3.3 启动神经网络的训练 |
| 3.4 启动网络仿真测试 |
| 3.4.1 不同故障类型 |
| 3.4.2 改变故障位置 |
| 3.4.3 改变过渡电阻 |
| 3.4.4 改变故障初始角 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 特高压输电线路故障选相方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于小波变换的故障选相方法研究 |
| 4.2.1 选相原理 |
| 4.2.2 选相判据 |
| 4.2.3 选相流程 |
| 4.2.4 仿真验证 |
| 4.3 基于小波变换和神经网络的故障选相方法研究 |
| 4.3.1 选相原理及流程 |
| 4.3.2 选相神经网络的构建 |
| 4.3.3 选相神经网络的训练 |
| 4.3.4 选相神经网络的测试 |
| 4.4 两种选相方法对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于WAMS的电网大扰动源定位方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 电网大扰动源定位方法的研究现状 |
| 1.2.1 扰动区段定位方法的研究现状 |
| 1.2.2 扰动测距定位方法的研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 第二章 二进制粒子群优化算法的改进 |
| 2.1 粒子群优化算法 |
| 2.1.1 粒子群优化算法的基本原理 |
| 2.1.2 PSO算法的数学模型 |
| 2.1.3 PSO算法的步骤及流程图 |
| 2.2 二进制粒子群优化算法 |
| 2.3 BPSO算法的改进 |
| 2.3.1 惯性权重因子的改进 |
| 2.3.2 算例验证 |
| 2.4 改进后BPSO算法的参数设置 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于改进的二进制粒子群优化算法定位方法的研究 |
| 3.1 基于改进BPSO算法的扰动区段定位原理 |
| 3.2 改进二进制粒子群算法的评价函数的构造 |
| 3.2.1 单一电源供电电网评价函数的构造 |
| 3.2.2 多电源供电电网评价函数的构造 |
| 3.3 区段定位算法流程 |
| 3.4 算例仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于行波理论的测距新算法的研究 |
| 4.1 行波理论 |
| 4.2 多相线路相-模变换 |
| 4.3 行波测距原理 |
| 4.3.1 行波的折射与反射 |
| 4.3.2 单端行波测距原理 |
| 4.3.3 双端行波测距原理 |
| 4.4 基于行波理论的测距新方法 |
| 4.4.1 不考虑行波波速的测距方法 |
| 4.4.2 PMU失灵时的测距新方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于小波变换的行波测距定位方法的研究 |
| 5.1 小波变换的基本原理 |
| 5.2 小波变换的多分辨率分析 |
| 5.3 信号的奇异性检测 |
| 5.3.1 小波变换奇异性检测原理 |
| 5.3.2 小波变换模极大值 |
| 5.4 基于小波变换的行波测距方法的仿真分析 |
| 5.4.1 PMU上传数据无误时的仿真分析 |
| 5.4.2 PMU上传数据有误时的仿真分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录与成果 |
| 致谢 |
（10）输电线单双端组合行波故障定位方法与改进（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 输电线的故障定位方法 |
| 1.2.2 行波法存在的不足 |
| 1.3 本论文的主要研究工作 |
| 2 行波传播特性及行波故障定位原理 |
| 2.1 行波的基本概念及其波速测定 |
| 2.1.1 行波的基本概念及其等效电路 |
| 2.1.2 行波波速度测定方法 |
| 2.1.3 行波的反射及折射 |
| 2.2 行波故障测距的基本原理 |
| 2.2.1 单双端行波定位原理 |
| 2.2.2 单双端组合故障测距 |
| 3 信号奇异性检测的原理 |
| 3.1 奇异性检测 |
| 3.1.1 信号奇异性的定义 |
| 3.1.2 输电线故障暂态信号的奇异性分析 |
| 3.1.3 奇异性检测的基本方法 |
| 3.2 基于导数法的奇异性检测 |
| 3.2.1 导数法基本原理 |
| 3.2.2 导数法的不足 |
| 3.3 基于小波变换的奇异性检测 |
| 3.3.1 小波变换的定义 |
| 3.3.2 常见的小波基函数 |
| 3.3.3 连续小波变换 |
| 3.3.4 离散小波变换 |
| 3.3.5 基于小波变换的奇异性检测 |
| 3.4 基于经验模态分解（EMD）的奇异性检测 |
| 3.4.1 瞬时频率和固有模态函数 |
| 3.4.2 经验模态分解（EMD）的原理和主要性质 |
| 3.4.3 分解停止判据 |
| 3.4.4 经验模态分解（EMD）存在的主要问题 |
| 3.4.5 基于EMD的奇异性检测 |
| 3.5 基于多项式拟合的奇异性检测 |
| 3.5.1 多项式拟合的原理 |
| 3.5.2 多项式拟合的病态问题 |
| 3.5.3 基于二次多项式拟合的突变点检测 |
| 4 基于ATP的故障仿真与解耦变换 |
| 4.1 ATP程序介绍 |
| 4.2 基于ATP的故障仿真及数据采集 |
| 4.2.1 ATP故障仿真模型 |
| 4.2.2 不同故障类型的ATP仿真及数据采集 |
| 4.3 相模变换 |
| 4.3.1 相模变换原理 |
| 4.3.2 常用的相模变换 |
| 4.3.3 相模变换MATLAB仿真示例 |
| 5 基于MATLAB的小波变换和EMD故障定位仿真 |
| 5.1 MATLAB介绍 |
| 5.2 基于故障发生判据的数据截取 |
| 5.3 基于EMD和二次多项式拟合的单双端组合行波故障定位研究与仿真 |
| 5.3.1 定位原理及处理过程 |
| 5.3.2 定位仿真 |
| 5.4 基于小波变换和EMD分解的故障定位比较 |
| 5.4.1 基于小波变换和二次多项式拟合的组合定位原理与流程 |
| 5.4.2 选取不同小波基的故障定位仿真 |
| 5.4.3 基于小波变换和EMD分解的故障定位比较 |
| 5.5 加入不同强度高斯白噪声对故障定位的影响 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 |
| 致谢 |
四、奇异性检测理论及其在电力系统中的仿真应用研究（论文参考文献）
- [1]基于Zynq的高铁牵引供电系统单端行波故障测距装置的研究与实现[D]. 魏旭. 华东交通大学, 2021(02)
- [2]城轨供电系统电压暂降分析方法研究[D]. 岳超群. 北京交通大学, 2020(03)
- [3]基于多信息融合的稀土萃取生产线故障特征检测方法[D]. 王占涛. 桂林电子科技大学, 2020(02)
- [4]基于行波法的铁路10kV自闭贯通线路故障定位研究[D]. 郭海清. 石家庄铁道大学, 2019(01)
- [5]光伏系统直流故障电弧探测研究[D]. 高少彬. 浙江大学, 2019(01)
- [6]电力系统短路故障电流快速检测技术研究[D]. 孙洋. 哈尔滨理工大学, 2018(01)
- [7]基于小波变换的电力系统故障定位[J]. 赵圣芳,刘宁,张晶,陆新秀. 电子质量, 2017(04)
- [8]基于小波变换与神经网络的特高压输电线路保护方法研究[D]. 肖文龙. 西华大学, 2017(03)
- [9]基于WAMS的电网大扰动源定位方法的研究[D]. 宋婉晴. 东北石油大学, 2016(05)
- [10]输电线单双端组合行波故障定位方法与改进[D]. 雷晓军. 西华大学, 2016(05)