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充电站电力线载波电气工程通信系统匹配阻抗估计

时间:2018-10-29 23:00来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是一篇电气工程论文,电力是发展生产和提高人类生活水平的重要物质基础,电力的应用在不断深化和发展,电气自动化是国民 经济和人民生活现代化的重要标志。
本文是一篇电气工程论文,电力是发展生产和提高人类生活水平的重要物质基础,电力的应用在不断深化和发展,电气自动化是国民 经济和人民生活现代化的重要标志。就目前国际水平而言,在今后相当长的时期内,电力的需求将不断增长,社会对电气工程及其自动化科技工作者的需求量呈上升态势。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇电气工程论文,供大家参考。
 
1.绪论
 
1.1 研究背景及意义
大规模电动车接入电网将会对电力系统的运营规划产生重要影响,因此需要快速可靠的双向通信技术支撑。电力线载波通信(Power line communication,PLC)由于覆盖广、无屏蔽和无需破坏性升级等原因,与其他通信方式相比,具有很大的优势[1-2]。近两年,国际标准化联盟 ISO、国际插电联盟 HomePlug、IEEE 等组织纷纷推出了电动车充电通信标准[3-6],为电力线通信在智能电网和电动汽车通信等领域的应用提供了新机遇。目前已有大量的充电设备和电动汽车企业依据标准将 2MHz-30 MHz 的 PLC 技术作为电动汽车充电通信标准。然而高速电力线载波技术在充电站的使用仍然面临两项技术难题,(1)由于充电站中除了常规电器外还存在着大量的电力电子设备,因而谐波干扰与脉冲噪声非常严重。(2)由于充电站电力线网络的阻抗是时变的,阻抗估计不精确造成的失配会使得耦合功率损失严重影响了通信的效率。近年来有大量的学者与研究机构对脉冲噪声对 PLC 影响进行研究并且提出了大量的研究成果[7-8]。阻抗估计是 PLC 领域中的关键和难点,实时的阻抗估计不但可用于前端设备的匹配传输,还对电力线中的事件检测和电力线状态监测等应用有重要意义[9]。从传输线理论对信道的建模过程出发,可以发现电力线中高频信号传输的阻抗频率特性与传输特性拥有相同的影响因素。电力线传输通路的网络拓扑结构、分支的数量、线缆的型号与介电常数、负载的数量、连接位置及其阻抗的频率特性这些因素同时影响着信道的传输特性与输入阻抗的频率特性。在长期研究 PLC 的基础上,对传输特性与输入阻抗间的复杂的反演关系展开研究,建立两者的数学模型,以此为基础开发出一种新的阻抗估计方法。基于信道传输函数曲线特征的多元非线性反演方法,将为充电站电力线阻抗估计提供一个新的思路。已有的阻抗估计方法均存在各种不足,为了寻求一种可以解决上述问题,并且不依赖于硬件的可大规模推广应用的宽带阻抗估计方法,对电力线载波通信进行了长期的研究工作提出了,并取得了一定的研究基础。在此基础上提出由对信道传输函数频率特性的特征提取来构建时变阻抗特性的数学模型。使用信号的时频分析工具并引入数学形态学的方法来提取传输函数的特征,建立阻抗特性的反演估计方法。该方法规避了现有方法存在的漏洞,对目前高速 PLC 设备来说不需要增添额外的硬件,实时性好。项目的成果可适用于交流充电和直流充电设备,并且理论上适用于各个频段的 PLC 系统,因此具有广泛的适应性并且有良好的应用前景。
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1.2 充电站通信方式介绍
目前,通信方式类型有:光纤通信、微波通信、扩频通信、电力线载波通信。电力线载波技术最先在英国投入使用。英国人 Edward Davy 在 1838 年最先使用电力线载波技术检验电源电压,1987 年,第一项电力线通信的专利由 Joson Routin 和C.E.L.Brown 申请成功[10]。这是电力线最开始投入使用的地方。20 世纪 20 年代,在这一时期,对电力线通信技术的研究主要是针对 11kv 以上的高压电网,载波频率不超过 150kHz,集中运用于语音通话、监控、远程操作等方面。通信质量不好[11]。20 世纪中旬,PLC 技术的成长日新月异。尤其是中压配电网,在这一阶段崛起,由于 PSK、FSK 的应用,使得电力线载波技术的抗干扰能力增强,使其应用于更加复杂的监控、测量领域。
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2.充电站信道传输特性与阻抗特性建模
 
2.1 充电站信道模型分析
电力线顾名思义是电力输送的载体,它一开始用于通信信号的输送并不多见。由于电力信号与通信信号本身的差异,因此输送这两种信号的介质无论从其结构还是物理特性都存在很大的差异。目前传输技术中的难题主要是由于低压电力线的电压较低,这样信号的衰减就会比较大,继而对信号造成的干扰也会大于高压电力线,再加上时变性强,种种原因的存在,严重限制了低压电力线对通讯信号的传输。对电力线信道建模的精确性和可靠性主要取决于模型的参数和建模方法的选取。信道建模的方式主要有两种:自顶向下和自底向上[34-35],这两种方法是按照它们所获得参数的方式不一样来归类的。电力线多径传播模型是由 Philipps[36]最先提出来的,指的是信号从发送端发出到传输到接收端的这个过程中,因为阻抗不匹配造成的信号折反射使得信号在传输过程中的传输路径不止一条,而是多条传输路径的叠加。
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2.2 传输线理论
 
2.2.1 传输线分布参数提取方法
要对传输线的参数进行提取,首先要建立场路模型。对此,我们可以从两个方面着手进行分析,其一,由于传输线结构与网络端口的性能一一对应,因此可以用集总参数网络来近似模拟传输线的架构,再结合全波方法,分析传输线的主要性能完成分布参数的提取。其二,将传输线看成是分布参数电路,由于传输线的非均匀的特性,分布参数不是处处相等,根据它的时变特性对传输线的参数进行提取。以下是对四种方法的介绍:传输线不仅可以传输电力而且可以传输信号,信号以电磁波的形式在传输线上传播的方式称为传输线理论[43]。电流在导线中传播,会在线路端点部位产生电压差,线间的电容产生泄露电流,因此可以将电力线看成分布参数模型,电压和电流时刻发生变化。图2-7 为传输线模型。
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3.基于经验模态分解(EMD)的传输特性曲线特征提取...........23
3.1 经验模态分解算法的提出..........23
3.2 EMD 的原理.......23
3.2.1 瞬时频率........23
3.2.2 固有模态函数.........24
3.3 EMD 的实现方法........24
3.4 传输特性曲线特征提取.....27
3.5 本章小结...........31
4.基于径向基神经网络(RBF)的阻抗特性曲线频率跟踪...........33
4.1 人工神经网络的基本原理..........33
4.2 常用神经网络模型及其应用评述.......34
4.3 阻抗特性曲线的频率跟踪...........36
4.4 本章小结............41
5.阻抗模型建立与仿真验证....43
5.1 匹配阻抗数学模型.....43
5.2 匹配阻抗仿真模型.....45
5.3 基于实测数据与建模环境下的阻抗建模性能......50
5.4 本章小结............60
 
5.阻抗模型建立与仿真验证
 
5.1 匹配阻抗数学模型
依据前面章节建立的传输特性与阻抗特性的模型,分析随机拓扑的不同信道的传输特性与阻抗特性联动和映射关系,可初步看出两者间存在的联系。传输特性函数与阻抗特性函数之间存在相互映射的关系,即传输特性有可能是阻抗特性的函数。使用传输特性数据来对阻抗进行估计的过程实质上是一个反演建模的过程,首先从传输特性中提取与阻抗特性相关的信息,然后利用特征分量建立阻抗模型。即阻抗估计分为特征提取和非线性回归。在前面的分析中,我们虽然已经从传输特性数据中提取出了影响阻抗波动分量的因素,但仍然无法在只知道自变量和因变量的情况下得到它们之间的具体关系。因此本文提出采用神经网络进行非线性回归进行阻抗波动分量建模。
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结论
 
本文提出了一种充电站电力线匹配阻抗反演估计新方法,旨在解决由于充电站电力线网络的时变性,阻抗估计不精确使得耦合功率严重损失,以至于使得通信效率降低的问题。本文在国内外学者研究的基础上,建立基于传输线理论下的传输特性与阻抗特性联动模型,为了分析传输特性与阻抗特性的内在联系,用经验模态分解对传输特性曲线进行特征提取,用神经网络进行回归分析,建立匹配阻抗数学模型。得到了一些有意义的规律与结论,为后续的研究提供理论基础。论文主要工作和取得的结论如下:
(1)测量电动汽车充电站电力线的基本元件如拓扑结构、分支的数目与分支级别、电力电缆的长度、材质、分类与介电常数、各种典型负载的阻抗特性进行测量,再依据传输线理论与自底而上的建模思想对信道进行建模,建立传输特性与阻抗特性模型,通过随机产生的不同拓扑信道模型的传输特性与阻抗特性的频率曲线,可初步看出两者间存在联系,可以利用传输特性曲线进行阻抗估计。
(2)利用经验模态分解对传输特性曲线进行特征提取。由所建立的传输特性与阻抗特性模型得到了大量样本数据,对传输特性曲线进行特征提取。求出传输特性数据的峰谷值和 IMF 分量中衰减分量的峰谷值,它是影响阻抗衰减特性的分量。求出剩余 IMF 分量的频率,它是影响阻抗波动分量的因素。对影响阻抗的波动频率进行跟踪,找出传输特性随阻抗特性的波动机理。
(3)建立不依赖硬件与电力线网络拓扑参数的实时阻抗估计新方法。利用神经网络对影响阻抗衰减和波动的关键参数进行非线性回归建立阻抗匹配仿真模型。验证了所建立的阻抗估计模型在不同总线拓扑、不同工作时段以及不同强弱噪声下匹配阻抗仿真模型的正确性.
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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