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电力系统保护与控制 2020年第7期48卷 19-28页

作者：王仁明汪宏阳张赟宁王凌云三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002

各类分布式设备和智能设备接入电力系统,使得电力系统对电能的波动越来越敏感,这导致对电能质量扰动(PQD)的识别和处理变得越来越重要。通过将分段改进s变换(sMsT)和随机森林(RF)算法相结合,提出了一种用于复杂噪声环境下PQD识别的新方... 详细信息

各类分布式设备和智能设备接入电力系统,使得电力系统对电能的波动越来越敏感,这导致对电能质量扰动(PQD)的识别和处理变得越来越重要。通过将分段改进s变换(sMsT)和随机森林(RF)算法相结合,提出了一种用于复杂噪声环境下PQD识别的新方法。首先,基于检测误差和峰度对sMsT的不同频段进行分别调参,并使用sMsT提取待检测信号的75种时频特征,构成原始特征集。然后,改进分类回归树(CART)的节点分裂过程,加入了离散值处理策略并使用Gini指数的下降作为新的节点分裂规则。同时,在下次节点分裂前,将基尼指数下降值为零的特征从特征集中删除。最后,使用改进的CART算法构建了RF分类器并对复合PQD信号进行分类。实验证明,在不同的信噪比条件下,新方法均能有效识别多数单一PQD信号和常见的双重复合PQD信号。虽然新方法在运行效率方面仍有一定的改进空间,但其在不同层面上的改进均能有效提升PQD识别精度,且平均分类精度明显高于各类传统PQD识别方法。

关键词：电能质量扰动分类分段改进s变换 Gini指数下降随机森林

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基于分段改进s变换的复合电能质量扰动识别

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电力系统保护与控制 2019年第9期47卷 64-71页

作者：杨剑锋姜爽石戈戈兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070 兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室甘肃兰州730070

针对存在多种单一电能质量扰动的复合扰动分类识别问题,提出了一种基于分段改进s变换和RBF神经网络相结合的复合电能质量扰动识别新方法。首先对离散s变换进行了分段改进,将时域分辨率和频域分辨率进行分段处理,通过分析改进s变换得到... 详细信息

针对存在多种单一电能质量扰动的复合扰动分类识别问题,提出了一种基于分段改进s变换和RBF神经网络相结合的复合电能质量扰动识别新方法。首先对离散s变换进行了分段改进,将时域分辨率和频域分辨率进行分段处理,通过分析改进s变换得到的模时频矩阵,绘制了能够反映扰动信号不同突变参数的特性曲线。其次利用统计方法优化计算提取了10种用于模式识别的特征量,并用局部逼近的RBF神经网络设计了分类器对提取的特征样本进行训练和分类,最后在不同噪声环境下对5种单一扰动及谐波+电压暂降、电压暂降+闪变等6类复合电能质量扰动的分类识别进行了仿真验证。仿真结果表明,该方案时频处理、分类能力和学习速度等方面均优于普通改进s变换+全局逼近网络的方法,且鲁棒性强,能准确识别多种单一扰动及两种扰动同时存在的复合电能质量扰动。

关键词：复合扰动分段改进s变换时频特性 RBF神经网络特征提取

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基于分段改进s变换的电能质量扰动分析研究

基于分段改进S变换的电能质量扰动分析研究

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作者：张震南昌大学

学位级别：硕士

近年来,随着大量的非线性、冲击性和波动性负载接入电网,使电力系统出现了一系列电能质量问题,电能质量的下降对电力系统的稳定运行造成了严重的威胁。电能质量扰动的准确检测和识别是深入分析和研究电能质量扰动产生原因的基础,对保证... 详细信息

近年来,随着大量的非线性、冲击性和波动性负载接入电网,使电力系统出现了一系列电能质量问题,电能质量的下降对电力系统的稳定运行造成了严重的威胁。电能质量扰动的准确检测和识别是深入分析和研究电能质量扰动产生原因的基础,对保证电力系统的安全运行、减少国民损失具有重要的现实意义。本文主要从扰动信号检测、特征提取及分类三个方面对电能质量问题进行深入研究。阐述了电能质量问题的相关国际标准以及国内外研究现状,归纳了各种扰动形成的原因及特征,总结了传统扰动信号检测、特征提取、分类算法的优点与不足。首先,针对传统电能质量扰动检测方法精度差的问题,在深入研究s变换原理的基础上,提出了一种分段改进s变换的电能质量扰动检测方法。该方法依据电能质量扰动信号频率的不同,将频率分成低频、中频和高频3个区间,并根据不同的频率区间设置不同的窗宽调节因子以获得更好的时频分辨率。实验结果表明,分段改进s变换比标准s变换具有更好的时频分辨率,且检测精度更高。其次,针对传统的智能寻优算法收敛慢、易陷入局部最优的弊端,本文在原始灰狼算法的不足上进行了改进,并使用3个常见的测试函数对遗传算法、粒子群算法、原始灰狼算法和改进灰狼算法的性能进行测试。仿真结果表明,改进灰狼算法的收敛速度和稳定性都得到了较大的提升。最后,针对支持向量机全局核函数和局部核函数的优势与不足,通过构建混合核函数支持向量机来提高分类器的泛化能力。为了解决混合核函数支持向量机超参数选取的困难,使用改进灰狼算法优化混合核函数支持向量机的超参数。仿真实验表明,在相同噪声环境下,IGWO-HsVM均能取得较高的分类正确率。

关键词：电能质量扰动检测分类分段改进s变换改进灰狼算法混合核函数支持向量机

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