Responsive image
博碩士論文 etd-0621105-193417 詳細資訊
Title page for etd-0621105-193417
論文名稱
Title
應用機率神經網路偵測特定諧波量之研究
Study of Characteristic Harmonics Detection by Probabilistic Neural Network
系所名稱
Department
畢業學年期
Year, semester
語文別
Language
學位類別
Degree
頁數
Number of pages
138
研究生
Author
指導教授
Advisor
召集委員
Convenor
口試委員
Advisory Committee
口試日期
Date of Exam
2005-06-13
繳交日期
Date of Submission
2005-06-21
關鍵字
Keywords
特定諧波、機率神經網路、非線性負載、人機介面
Human-Machine Interface, Characteristic Harmonic, non-linear, Probabilistic Neural Network
統計
Statistics
本論文已被瀏覽 5667 次,被下載 0
The thesis/dissertation has been browsed 5667 times, has been downloaded 0 times.
中文摘要
近年來由於電力電子設備廣泛的應用,電力諧波(Power Harmonics) 造成之影響日漸嚴重,由於非線性負載的特性造成大量諧波注入電力系統,嚴重諧波污染影響電力品質,包括不斷電系統、整流器、變頻器等等之非線性負載在現代化工廠中已是不可或缺之設備,但其衍生之電力諧波問題,卻使得設備誤動作,電力電容器燒毀,造成工廠之重大損失等問題。

所以確保電力系統的電力品質是一項重要的課題,本文提出以機率神經網路(Probabilistic Neural Network, PNN)應用於偵測特定諧波 (Characteristic Harmonic Detction)之研究。以往在電力系統上,應用傅式轉換分析失真波形由時域轉換至頻域,再利用低通濾波器濾除基頻成份,剩下高頻諧波成份即被偵測出來,由於處理過程較複雜很難即時被偵測。本文將以機率神經為基礎,建構偵測特定諧波的處理流程,直接從時域波形估測特性諧波的成份,最後在個人電腦上驗證處理流程的可行性、快速分析、及性能優於其他現存類神經網路的特點,偵測結果將有效地指出特定諧波成份,以得到主動式濾波器抑制諧波之依據。
本論文提出以網際網路為基礎之分散式特定諧波偵測系統;使用LabVIEW軟體撰寫人機界面(HMI),並利用所提供的 DataSocket伺服工具來執行數據資料網路分享功能。
Abstract
The technology of power electronics is used increasingly during recent
years, and the electronic power facilities are used more and more in the power system. The non-linear electronic loads produce heavy harmonic currents and could significantly degrade the power quality. Nonlinear loads, including the un-interruptible power supply, motor control and converter, etc, are important equipment in a modern factory, however, these nonlinear loads could lead to power facility malfunction and capacitor damage. The harmonics would eventually cause severe unexpected capital loss.

Power quality has become an important study. This thesis proposes the probabilistic neural network (PNN) for power harmonics detection from distorted waves. Originally, Fourier transform is often used to analyze distorted waves in frequency spectrum, and low-pass filter is used to eliminate the fundamental component where characteristic harmonics can be detected. The complicated process is difficult to operate in real time. PNN based processing model with physical harmonic data is used to simplify the process. Computer simulation will show a simplified model and shorter processing time for harmonic detection in the active filter.

The Intranet based distributed characteristic harmonic monitoring system.LabVIEW language was used to develop the Human-Machine Interface(HMI) , and DataSocket tool was used to share the information on net.
目次 Table of Contents
摘要…………………………………………………………………………I
英文摘要……………………………………………………………………II
目錄………………………………………………………………………III
圖目錄……………………………………………………………………VII
表目錄……………………………………………………………………XI

第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2 研究目的與方法 2
1.3 論文內容概述 4

第二章 電力諧波概述 6
2.1諧波之定義 6
2.1.1 前言..........………………………………….....6
2.1.2傅立葉級數之介紹及電力諧波的基本定義 6
2.1.3諧波失真率之定義 8
2.2 諧波的來源 10
2.3 諧波對各種設備的影響 12
2.4 電力諧波管制標準規範 18

第三章 研究方法介紹 22
3.1簡介 22
3.2 類神經網路概論 22
3.2.1 類神經網路模型 23
3.2.2 類神經網路以學習策略分類 26
3.2.3 類神經網路組成架構 26
3.2.4 類神經網路的運作 28
3.2.5 類神經網路的選用 30
3.3.6 類神經網路的特性 31

3.3 機率神經網路 32
3.4 模糊理論概述 39
3.4.1 二值邏輯 40
3.4.2 模糊集合 41
3.4.3 模糊集合之定義及基本運算 43
3.4.4 歸屬函數 44

第四章 特定諧波偵測及諧波類型辨識之建構 46
4.1 前言 46
4.2 特定諧波成份偵測概念 47
4.3 諧波資料量測儀器介紹及諧波資料管理 50
4.4 偵測特定諧波量神經網路訓練資料架構思維 51
4.4.1 三相橋式電路特定諧波偵測 51
4.4.2 小型配電系統特定諧波偵測 56
4.4.3 軋鋼電路特定諧波偵測 59
4.5 量化誤差的分析 69
4.6 諧波類型辨識 70
4.7 模糊理論建構諧波類型識別模型 72

第五章 人機介面之建構 76
5.1 LabVIEW軟體的概述 76
5.2 DataSocket的簡介 77
5.3 人機介面之建構 80
5.3.1 虛擬分散式特定諧波成份即時偵測系統 80
5.3.2 登入管理者畫面及子程式 83
5.3.3 特定諧波量偵測系統 85

第六章 系統實例與整合測試 90
6.1 前言 90
6.2 特定諧波成份偵測測試結果 90
6.2.1 三相橋式電路測試結果 90
6.2.2 小型配電系統測試結果 92
6.2.3 煉鋼場軋鋼電路測試結果 101


6.3 諧波分析人機介面 106
6.3.1 諧波產生器之測試 106
6.3.2 系統登入操作測試 108
6.3.3 特定諧波系統圖 108
6.3.4 時域波形人機介面 110
6.3.5 頻域波形人機介面 110
6.3.6 總諧波失真率人機介面 111
6.3.7 特定諧波成份偵測人機介面 112
6.4分散式特定諧波成份即時監測之人機介面 112
6.5 PNN與FUZZY諧波類型辨識模擬測試比較 114
6.6本章結論 115

第七章 結論與未來研究方向 116
7.1 結論 116
7.2 未來研究方向 117


參考文獻 119
參考文獻 References
[1] J.Arrillaga ,D.A.Bradley and P.S. Bodger , Power System Harmonic , John Wiley &
sonsLtd,1985.

[2] J.Schlabbach,D.Blume and T.Stephanblome, Voltage Quality in Electrical Power System ,The Institution of Electrical Enginneers,2001

[3] IEC Std 61000-3.1996-10,Electromagnetic compatibility (EMC) Assessment of Em-
ission Limits for Distoring Loads in MV and HV Power System-Basic EMC
Publicatiion.

[4] 江榮城,“電力品質實務書(二)”全華科技圖書股份有限公司,民國九十年七月。

[5] Gary Chang W. K., IEEE Power Engineering Society Tutorial On Harmonics Modeling and Simulation, Chapter 3, 1998.

[6] Zastrow,O.W., “ Recommended Practice for Voice Frequency Electrical Noise Tests of Distribution Transformers”,IEEE Trans., COM-21, 1973, pp.1448-1455

[7] Seymour Lipschutz, “Theory and Problems of Data Structures , ”McGRAW-Hill Book Company, 1986.

[8] Dan W. Patterson, “ Artificial Neural Networks: Theory and Applications, ”Prentice Hall, 1996.

[9] 吳清通,「系統高諧波對電力設備及負載之影響」,台電工程月刊,第485期,民國78年1月。

[10] Wanger ,V.E., “ Effect of Harmonic on Equipment”, IEEE Trans. on Power
Delivery,Vol.8,No.2,pp.672-680 , April.1998.

[11] 洪瑤 “電力系統諧波問題探討, “台電工程月刊,第547期,pp.11-21.民國82年.

[12] 江榮城,“電力品質實務書(一)”全華科技圖書股份有限公司,民國九十年七月。

[13] IEC 1000-3-2,Electromagnetic Compatibility (EMC),Part 3:Limits- Section 2:Limits for Harmonic Current Emissions (Equipment Input Current, T 16A per Phase), 1995.

[14] IEC 1000-3-4, Electromagnetic Compatibility (EMC), Part 3:Limits-Section 4: Limits for Harmonic Current Emissions (Equipment Input Greater than 16A per Phase), 1995.

[15] IEC 1000-2-2,Electromagnetic Compatibility (EMC), Part 2: Environment, Section2 : Compatibility Levels for Low-Frequency Conducted Disturdances

and Aignalling in Public Low-Voltage Power Supply Systems, 1990.

[16] D.F. Specht, “Probabilistic Neural Network for Classification, Mapping, or Associative Memory, ” Proc. IEEE Int. Conf. Neural Network, San Diego, CA, Vol.1, July 1988, pp. 525- 532.

[17] Whei-Min Lin , Chia-Hung Lin , and Zheng-Chi Sun , ‘‘Adaptive Multiple Fault Detection and Alarm Processing for Loop System with Probabilistic Network, ’’ Power Delivery , IEEE Transactions on , Volume: 19 , Issue: 1 , Jan. 2004 Pages: 64 – 69

[18] D.F. Specht, “Probabilistic Neural Network for Classification, Mapping, or Associative Memory, ” Proc. IEEE Int. Conf. Neural Network, San Diego, CA, Vol.1, July 1988, pp. 525-532.

[19] R.Agrawal and R.Srikant, “Fast algorithm for mining association rules,”The International Conference on Very Large Data Bases,1994,pp.487-499

[20] K.H. Kim, J.K. Park, K.J. Hwang and S.H. Kim, “Implementation of Hybrid Short-term Load Forecasting System Using Artificial Neural Network and Fuzzy Expert systems , “ IEEE Trans. on Power Systems, Vol. 10, No. 3, Aug. 1995, pp.1534-1539.

[21] 廖烔州 “用於電力變壓器溶解氣體分析之適應性模糊診斷系統”碩士論文,中原大學電機所,民國87年

[22] H.C. Kuo and Y.Y. Hsu, “Distribution System Load Estimation and
Service Restoration Using Fuzzy Set Approach ,” IEEE Trans. on
Power Delivery, Vol. 8, No. 4, Oct. 1993, pp. 1950-1957

[23] 周建宏“電力變壓器故障診斷用之乏晰學習向量量化專家網路” ,碩士論文,中原大學電機所,民國88年

[24] P. Jarventausta, P. Verho and J. Partanen, “Using Fuzzy Sets to Model the
Uncertainty in Fault Location Process of Distribution Network ,” IEEE Trans. on
Power Delivery, Vol. 9, No. 2, Apr. 1994, pp. 954-960

[25] 井上洋, 天笠美知夫,“模糊理論”五南圖書出版有限公司,民國88年

[26] 李允中,王小璠,蘇小春,“模糊理論及其應用”全華圖書有限公司民國92年

[27] 吳家宏、陳昭榮,“類神經網路應用於電力系統諧波源位置之偵測”,第二十一屆電力工程研討會,pp. 329-333。

[28] 吳家宏,“類神經網路應用於電力系統諧波源位置之偵測”,國立台北科技大
學電機與能源研究所碩士論文,2000年。

[29] Narade Pecharanin, Mototaka Sone, and Hideo Mitsui, “An Application of Neural Network for Harmonic Detection in Active Filter, ”IEEE World Congress Computational Intelligence, IEEE International Conference on Neural Network, Vol. 6, 1994, pp. 3756-3760.

[30] A.A. Mohd. Zin, Md. Rukonuzzaman, H. Shaibon, and K. L. Lo, “Neural Network
Approach of Harmonic Detection, ”IEEE International Conference on Energy
Management and Power Delivery, Vol. 2, 1998, pp. 467-472.

[31] 許清政,”資料庫與類神經網路於諧波資料之管理與分析”,淡江大學電機工程學系碩士論文,2001年。

[32] Ying-Yi Hong and Yau-Ching Chen, “Application of Algorithm and Artifical-Intelligence Approach for Identifying Locations of Harmonic Sources in Distribution Systems, ”Proceedings Of The 19TH Symposium On Electrical Power Engineering, Taiwan,November 1998, pp. 884-888.

[33] D.C. Park, M.A. El-Sharkawi and R. J. Marks II, “Electric Load Forecasting Using
An Artificial Neural Network, ”IEEE Trans. on Power Systems, Vol.6, No.2, May 1991, pp. 442-449
.
[34] P. S. Kulkarni, A. G. Kothari, and D. P. Kothari, “Combined
Economic and Emission Dispatch Using Improved Backpropagation
Neural Network, ”Electric Machines and Power Systems, 28:31-44, 2000.

[35] 林惠民、林家宏、孫政治、蔡明勳,“機率神經網路應用於電力系統故障區域偵測之研究”,第二十三屆電力工程研討會論文集,中原大學,pp. 203-207。

[36] N. Pecharanin, H. Mitsui, and M. Sone, “Harmonic Detection by Using Neural Network, ”IEEE International Conference on Neural Network, Vol.2, 1995.

[37] 陳光明,“鋼鐵廠電力系統諧波分析與探討”,中正大學電機工程學系碩士論文,2004年。

[38] 蕭子健、劉建昇、楊雅齡, “LabVIEW網路篇”, 高立圖書有限公司, 2001.

[39] 謝勝治, “圖控式程式語言LabVIEW”, 全華科技圖書公司, 1997.

[40] 蕭子健、周森益、鄭博修、林珮瑜、黃欽章, “LabVIEW分析篇”, 高立圖書
有限公司, 2001


[41] 蕭子健、王智立、儲昭偉, “LabVIEW7x 虛擬儀控程式設計”, 高立圖書有限
公司, 2004

[42] 周秀琴,“以LabVIEW規劃電力分析與監控器之研究”,中山大學電機工程學系碩士論文,2003年。

[43] 蘇有德,“網路虛擬電力品質記錄器之設計與研發”,義守大學電機工程學系碩士論文,2003年。

[44] 王隆誠,“結合網際網路之分散式電力監控系統”,中山大學電機工程學系碩士論文,2002年。

[45] 蔡明勳,“電力變壓器故障偵測與諧波分析”,中山大學電機工程學系碩士論文,2003年。

[46] 吳晉昌、周宏亮、吳昆德,”被動式電力濾波器之固態保護器”,第二十三屆電力研討會論文集,中原大學,pp.347-351
電子全文 Fulltext
本電子全文僅授權使用者為學術研究之目的,進行個人非營利性質之檢索、閱讀、列印。請遵守中華民國著作權法之相關規定,切勿任意重製、散佈、改作、轉貼、播送,以免觸法。
論文使用權限 Thesis access permission:校內校外均不公開 not available
開放時間 Available:
校內 Campus:永不公開 not available
校外 Off-campus:永不公開 not available

您的 IP(校外) 位址是 54.211.148.68
論文開放下載的時間是 校外不公開

Your IP address is 54.211.148.68
This thesis will be available to you on Indicate off-campus access is not available.

紙本論文 Printed copies
紙本論文的公開資訊在102學年度以後相對較為完整。如果需要查詢101學年度以前的紙本論文公開資訊,請聯繫圖資處紙本論文服務櫃台。如有不便之處敬請見諒。
開放時間 available 已公開 available

QR Code