專利名稱：基于cwd譜峭度的暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)分類識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)智能監(jiān)測(cè)，尤其是基于高階統(tǒng)計(jì)量和信號(hào)處理的暫態(tài)電能質(zhì)量分類識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及各種電力電子設(shè)備、非線性負(fù)荷、沖擊性負(fù)荷的大量投入，電力系統(tǒng)中的各種擾動(dòng)事件嚴(yán)重地影響了工業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量和日常生活。由于不同類型的電能質(zhì)量擾動(dòng)的影響程度不同，因此，對(duì)電能質(zhì)量 擾動(dòng)進(jìn)行識(shí)別非常重要。電能質(zhì)量擾動(dòng)的識(shí)別包含特征提取和分類識(shí)別兩個(gè)步驟。常用的特征提取方法有短時(shí)傅里葉變換、小波變換、S變換、HHT變換等，其中傅里葉變換的測(cè)量精度受到頻譜泄漏和柵欄效應(yīng)的影響，不適合分析非平穩(wěn)的電能擾動(dòng)信號(hào)；S變換無法精確測(cè)量基波頻率波動(dòng)以及間諧波的特征參數(shù)；希爾伯特-黃變換(HHT HiIbert-Huang Transform)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解不徹底會(huì)出現(xiàn)虛假分量和模態(tài)混疊的問題；復(fù)連續(xù)小波變換(CWT ContinuousWavelet Transform)由于其中心頻率相近的小波函數(shù)頻域窗口存在重疊,影響了諧波或間諧波分量特征參數(shù)的測(cè)量，不利于電能質(zhì)量事件類型的準(zhǔn)確判別。常用的分類器有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN !Artificial Neural Network)、支持向量機(jī)(SVM : Support Vector Machine)、專家系統(tǒng)(ES :Expert System)等。常規(guī)ANN的分類器訓(xùn)練速度較慢,無法提供信號(hào)的局部細(xì)微情況，其準(zhǔn)確性也有待提高；SVM的分類器訓(xùn)練時(shí)間短、識(shí)別準(zhǔn)確率高，對(duì)噪聲不敏感，但此方法在識(shí)別混合擾動(dòng)方面較為困難；ES的分類器在電能質(zhì)量事件種類增加的情況下容易產(chǎn)生組合爆炸問題。且上述分類器都需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，而實(shí)際中的電能質(zhì)量數(shù)據(jù)不容易獲得，這就使得算法在實(shí)際中很難實(shí)現(xiàn)。譜峭度的概念最早由Dwyer提出，用來檢測(cè)含噪信號(hào)中的暫態(tài)成分。隨后，V. Vrabie定義譜峭度為一個(gè)過程距離高斯性的度量，并將其應(yīng)用到滾動(dòng)軸承故障診斷中。J. Antoni 系統(tǒng)定義了譜峭度，并提出了基于 STFT (Short-Time Fourier Transform)的譜峭度，論證了其具有檢測(cè)加性噪聲中非平穩(wěn)信號(hào)的能力。N. Sawalhi提出基于小波變換和WVD (ffigner-Ville Distribution, Wigner-Ville分布)的譜峭度法，并將其應(yīng)用到機(jī)械故障診斷中。譜峭度能夠表征信號(hào)中的非平穩(wěn)和非高斯成分，并且能夠自動(dòng)抑制白噪聲干擾。本發(fā)明提出了一種新的譜峭度算法即基于CWD分布(Cho1-Williams Distribution)的譜峭度算法，并將其與有效值相結(jié)合應(yīng)用于暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別中，對(duì)仿真信號(hào)進(jìn)行了識(shí)另IJ，驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種基于CWD譜峭度與有效值結(jié)合的暫態(tài)電能質(zhì)量分類識(shí)別方法。使之對(duì)暫升、暫降、中斷、脈沖和振蕩五類暫態(tài)擾動(dòng)提取的特征區(qū)別明顯，且有較強(qiáng)的抗噪性能。
本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是基于CWD譜峭度與有效值結(jié)合的暫態(tài)電能質(zhì)量分類識(shí)別方法，在電力系統(tǒng)中對(duì)暫態(tài)擾動(dòng)進(jìn)行識(shí)別，其具體做法是A、提取擾動(dòng)特征信號(hào)設(shè)u(n)為含有擾動(dòng)信號(hào)的輸入電壓信號(hào),η = 1,2,·· · ,Ν,Ν為數(shù)據(jù)長(zhǎng)度。將u(n)進(jìn)行小波變換，提取擾動(dòng)特征信號(hào)^ (η)。B、計(jì)算擾動(dòng)特征信號(hào)譜峭度首先求出擾動(dòng)特征信號(hào)Ur (η)的Cho1-Williams分布為Cu1Xt, f),再根據(jù)Ci^ (t,f)的2n階瞬時(shí)譜矩得出2階和4階瞬時(shí)譜距，最后根據(jù)譜峭度的定義，可求得ujn)的譜峭度<(/)。具體做法是B1、擾動(dòng)特征信號(hào)Ur (η),計(jì)算其Cho1-Williams分布，結(jié)果為Cur(t, f)。
權(quán)利要求
1.一種基于CWD譜峭度的暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)分類識(shí)別方法，在電力系統(tǒng)中對(duì)暫態(tài)擾動(dòng)進(jìn)行識(shí)別，其主要步驟是A、提取擾動(dòng)特征信號(hào)輸入含有擾動(dòng)信號(hào)的電壓信號(hào)u (η)，η = I，2，. . .，N，N為數(shù)據(jù)長(zhǎng)度，將u (η)進(jìn)行小波變換，提取擾動(dòng)特征信號(hào)(η)；
全文摘要
本發(fā)明提出了一種基于CWD譜峭度的暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)分類識(shí)別方法，并將其與有效值相結(jié)合應(yīng)用于五種單一和復(fù)合的暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)的識(shí)別。該識(shí)別方法首先將電壓暫升、暫降和中斷這三種幅值類擾動(dòng)看作一類，通過CWD譜峭度值將電力局?jǐn)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)分為暫態(tài)脈沖、暫態(tài)振蕩和幅值類擾動(dòng)三類，再通過計(jì)算幅值類擾動(dòng)的有效值將數(shù)據(jù)分為電壓暫升、電壓暫降和電壓中斷，并向后續(xù)處理設(shè)備輸出所求分類結(jié)果。本發(fā)明直接利用數(shù)值的大小區(qū)分不同的擾動(dòng)類型，不需要使用任何分類器，極大的簡(jiǎn)化了識(shí)別的流程和識(shí)別的時(shí)間。本發(fā)明方法能夠不僅能準(zhǔn)確區(qū)分暫態(tài)脈沖、暫態(tài)振蕩及暫升、暫降和中斷這五種單一暫態(tài)擾動(dòng)及其組合而成的復(fù)合擾動(dòng)，還具有良好的抗噪性。
文檔編號(hào)G01R19/02GK103018537SQ20121049502
公開日2013年4月3日 申請(qǐng)日期2012年11月28日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月28日
發(fā)明者劉志剛, 朱玲, 胡巧琳, 張巧革 申請(qǐng)人:西南交通大學(xué)