多尺度稀疏电能质量扰动识别方法

作     者：朱云芳 吴志宇 高岩 侯怡爽 刘正杰 ZHU Yunfang;WU Zhiyu;GAO Yan;HOU Yishuang;LIU Zhengjie

作者机构：西南交通大学电气工程学院 

出 版 物：《西南交通大学学报》 (Journal of Southwest Jiaotong University)

年 卷 期：2020年第55卷第1期

页      面：18-26页

核心收录：

学科分类：08[工学] 082501[工学-飞行器设计] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 

基　　金：国家重点研发计划(2017YFB1201001) 国家自然科学基金(51307144) 

主　　题：电能质量 压缩感知 扰动识别 交叉熵寻优 深度置信网络 

摘      要：针对传统电能质量扰动识别中存在数据量大、扰动特征依赖主观选择的问题,提出一种多尺度稀疏电能质量扰动深度识别方法.首先,构建电能质量的多尺度稀疏模型,通过对扰动信号平稳小波多尺度变换获得扰动的低高频信息;然后,对其压缩采样获得降维的测量数据,并在此基础之上,应用正交匹配追踪算法求取各层稀疏系数组成稀疏向量,将稀疏向量输入深度置信网络,实现扰动的智能识别;同时,为进一步提高网络识别的准确性,采用交叉熵算法完成对网络隐含层数、学习率等参数寻优;最后,为验证所述方法的有效性,针对几类典型的单一扰动和复合扰动信号进行大量仿真试验.结果表明:在理想环境和噪声环境下,针对七类典型单一扰动,平均识别率达到99.0%和96.71%以上;针对13类多重扰动,平均识别到达97.69%和94.62%以上.