# 臺灣博碩士論文加值系統

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 當分析一信號時，必須先考慮信號為平穩信號或非平穩信號。當信號為平穩信號時，利用傅立葉轉換即可求出其頻域的資訊。但是，當信號為非平穩信號時，我們則需要以時間-頻率表現法來同時說明信號的時間和頻率的資訊。故當處理的信號為非平穩信號時，就必須以時頻分析法來處理。時頻分析除了解析信號中隱含的頻率，還提供了頻率隨時間變化的情形。電力系統低頻振盪的時域信號為非平穩信號，主要為多種振盪模式的總和響應，難以直接分析信號的各種特性。本論文以希爾伯特-黃轉換中的經驗模態分解搭配小波轉換，來分析電力系統功率響應波形。透過經驗模態分解將波形展開成多個內建模態函數中，並利用小波轉換繪出以三維的時間-頻率-能量表示的時頻圖，經由所繪得的時頻圖可觀察到低頻振盪頻率及其能量隨時間變化之特性，並找出低頻振盪頻率的振盪參與能量較高的機組。透過與頻域分析結果比對得知在低頻振盪模式之頻率的振盪參與能量較高的機組，其頻域分析的參與因數亦較高。研究結果顯示，在低頻振盪模式參與能量較高的機組裝設電力系統穩定器，電力系統低頻振盪阻尼可獲得改善。
 When a signal is to be analyzed, we must consider first whether the signal is stationary or non-stationary. If the signal is stationary, we can use the Fourier transform to derive its frequency-domain information. However, when the signal is non-stationary, we need to apply the time-frequency expression to obtain both the time and the frequency information. The time-frequency analysis is able to figure out the frequency and its variation with time for the signal.Power system low frequency oscillations are non-stationary time-domain signals which are the sum of responses of various oscillation modes and it is not easy to analyze directly the characteristics of the oscillations. This thesis aims to utilize the empirical mode decomposition (EMD) and wavelet transform for analyzing the signals of power system low frequency oscillations. The EMD method is a technique to decompose a signal into a number of intrinsic mode function (IMF) components with time varying amplitudes and frequencies, and depicts the three dimensional time-frequency diagram via time-frequency-energy expression by using the wavelet transformation. The time characteristics of frequency and energy associated with low frequency oscillation mode can be obtained from the time-frequency graphs and then the generating unit with higher participation energy in low frequency oscillation model can be found. It is found the generator having higher participation energy in time-frequency analysis will own higher participation factor with the low frequency oscillation mode in frequency domain analysis. Simulation results show that the damping of power system low frequency oscillation can be improved with the power system stabilizer installed on the generator with higher participation energy.
 摘要 IAbstract II圖目錄 VI表目錄 XII第一章 緒論 11.1 研究動機及目的 11.2 文獻回顧 21.3 研究方法 31.4 研究軟體 41.5 分章內容 4第二章 電力系統低頻振盪分析與電力系統穩定器 62.1 電力系統低頻振盪介紹 62.2 系統振盪之類型 72.3 頻域分析 82.4 時域模擬 122.5 電力系統穩定器 12第三章 時頻分析理論與方法 153.1 前言 153.2 希爾伯特-黃轉換 163.3 短時傅立葉轉換與小波轉換 213.4 經驗模態分解搭配小波轉換 23第四章 雙區域電力系統分析 264.1 雙區域電力系統架構概述 264.2 雙區域電力系統之時頻分析 274.2.1 系統未裝設電力系統穩定器 284.2.2 發電機裝設電力系統穩定器 444.3 系統分析之結果 58第五章 大型電力系統分析 605.1 研究系統架構概述 605.2 大型電力系統之時頻分析 655.3 系統分析之結果 105第六章 結論 1076.1 總結 1076.2 未來研究方向 108參考文獻 109
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 1 以小波轉換為基礎之風險值估計 2 浸油式變壓器部分放電所引致音響現象之線上偵測與音源定位技術之研究 3 雷達訊號之時頻分析 4 電力系統低頻振盪參數估測方法之設計 5 時頻域方法應用於聲波非線性係數及特性分析之研究 6 希爾伯特-黃轉換為基礎之適應性決策雜訊濾除 7 Hilbert-Huang轉換方法於振動信號之故障診斷 8 基於希爾伯特黃轉換之酗酒者腦波時頻特徵分析 9 應用時頻分析於電力系統低頻振盪分析 10 電力系統故障暫態響應時頻分析 11 以小波碎形為基礎的腦波訊號分析於腦機界面的應用上 12 Investigation of Flow over Shallow Cavity Using Wavelet and Hilbert-Huang Transform 13 利用時頻分佈的概念分析諧波干擾 14 時頻域分析在非侵入式生理信號處理與可攜式醫療儀器設計之應用 15 電弧銲接製程中音洩偵測及音洩源辨識之研究--時頻域分析法之應用

 1 [16] 黃培華，“應用於電力系統小信號穩定度分析之關鍵特徵值計算法”，電機月刊，第4期，頁282-289，91年4月。 2 [6] 張忠良，“台電系統低頻振盪現象之研究與改善”，台電工程月刊，第540期，pp. 5-8，82年8月。 3 [27] 張忠良，“台電系統使用電力系統穩定器之經驗”，台電工程月刊，546期，頁33-39，民國83年2月。

 1 應用時頻分析於電力系統低頻振盪分析 2 電力系統故障暫態響應時頻分析 3 應用時頻分析法於全球導航衛星系統微弱訊號與干擾訊號之研究 4 基於三種時頻分析方法應用於非線性非穩態訊號之研究 5 近代時頻分析法在準3D透地雷達案例上之應用 6 以頻域及時頻分析輔助孔內震測走時分析自動化 7 以時頻分析探討地動加速度譜之異常 8 應用時頻方法分析電力系統機電振盪 9 時頻分析應用於高雄港潮位資料之研究 10 侵入式動脈血壓訊號與脈聲儀訊號之時頻分析與校正 11 聲音及振動訊號之時頻分析 12 雷達訊號之時頻分析 13 電力系統區域間振盪之時頻分析 14 長型電力系統穩定度分析與提升 15 基於電力變電站通訊協定之互通性研究

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