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1、电力参数计算方法的研究与应用摘要随着电力系统的快速发展，电力网容量不断增大，结构日趋复杂，电力系统中实时监控、调度的自动化就显得十分重要，而数据采集又是实现自动化的重要环节，尤其是如何准确、快速地采集系统中的各个模拟电量，一直是电力工作者关注的热点。交流采样实时性好、相位失真小、投资少、便于维护，因此越来越受到人们的重视。特别是随着计算机和集成电路技术的发展，交流采样原有的困难如算法复杂、提高精度难、对A/D的速度要求高等已逐步得到克服，所以它呈现出取代直流采样的趋势。为此，本文介绍电力系统中常用的交流采样算法，如：均方根算法，递推最小二乘法，全周波傅里叶算法等等，并分析其特点，以便正确选择其
2、使用场合。并且对FFT算法，小波变换以及近年才引入交流采样算法领域的BP神经网络算法进行较详细的描述和仿真实现。关键词：采样算法；FFT；小波变换；BP神经网络Electrical Power System Computational Method Research and ApplicationAbstractWith the rapid development of electric power system, power grid capacity is continuously increasing, and structure is complicated, electric pow
3、er system in real-time monitoring, dispatching automation becomes very important, and a data acquisition and automation of the important link, especially how to accurately and rapidly acquisition system simulation of all power, has been the focus of electric power workers. Ac sample of good real-tim
4、e performance, phase distortion is small, less investment, easy to maintain, accordingly more and more attention by people. Especially along with the computer and integrated circuit technology development, the ac sample original difficult as complex algorithm and improve precision difficult, the spe
5、ed of the A/D high demand has gradually be overcome, so it presents to replace the trend of the sampling dc. Therefore, this paper introduces the power system commonly used in ac sample algorithm such as root mean square algorithm, recursive least square method, all the ZhouBoFu leaves algorithm and
6、 so on, and analyzes its characteristics, to make the right choice to use the occasion. And in FFT algorithm, wavelet transform and in recent years was introduced into exchanges in the field of sampling algorithms BP neural network algorithm in detail description and simulation. Keywords: Sampling a
7、lgorithms; FFT; Wavelet transform; The BP neural network based目 录摘要.IAbstract.II1 前 言 .12 国内外电力参数算法现状.22.1 直流采样算法 .22.2 交流采样的算法 .22.2.1 正弦函数模型算法 .32.2.1.1 最大值算法.32.2.1.2 单点算法.32.2.1.3 半周期积分法.42.2.1.4 2 点采样 .42.2.2 非正弦周期函数算法 .52.2.2.1 均方根法.52.2.2.2 递推最小二乘算法.52.2.2.3 全周波付里叶算法.62.2.2.4 递推付里叶算法.72.2.2.5
8、 人工神经网络算法.73 几种主要的电力参数计算方法的详细介绍与实现.93.1 FFT 算法 .93.1.2 直接计算 DFT 的问题及 FFT 思想 .93.1.3 基 2 按时间抽取（DIT）的 FFT 算法 .93.1.4 基 2 按频率抽取（DIF）的 FFT 算法 .113.1.5 按频率抽取的 FFT 的特点 .123.1.6 matlab 程序编写 .133.1.7 程序验证.153.2 小波变换 .173.2.1 连续小波变换.173.2.2 离散二进小波变换.183.2.3 小波变换的信号处理.183.3 BP 神经网络及其原理 .203.3.1 BP 神经网络定义 .203
9、.3.2 BP 神经网络模型及其基本原理 .203.3.3 BP 神经网络的主要功能 .213.3.4 BP 网络的优点以及局限性 .213.3.5 BP 网络在电力参数采样中的应用 .223.3.5.1 问题的提出.223.3.5.2 基于 BP 神经网络逼近函数.223.3.5.3 不同频率下的逼近效果.263.3.5.4 讨论.274 结论.28参考文献.29致谢.311 前 言目前，我国电力事业得到蓬勃发展，从信息时代向智能时代发展，提出了智能电网概念。从发电、输电、变电、配电到用电等各环节都要实现智能监控，支撑智能电网的运行。为实现这一目标，电力参数的数据采集是必要内容，而其计算方法更是决定数据信息准确可靠的重要因素1。随着电力系统的快速发展，电力网容量不断增大，结构日趋复杂，电力系统中实时监控、调度的自动化就显得十分重要，而数据采集又是实现自动化的重要环节，尤其是如何准确、快速地采集系统中的各个模拟电量，一直是电力工作者关注的热点。随着新型非线性负荷的大量增加，电力系统的电压和电流波形可能发生严重畸变，从而给系统带来大的“电网污染
