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利用快速s变换的电能质量扰动识别方法

西安交通大学学报 2013年第8期47卷 133-140页

作者：满蔚仕张志禹康青苗永康席晓莉西安理工大学自动化学院西安710048 后勤工程学院重庆401311

针对当前基于s变换的电能质量方法计算开销大、不能实时识别电能质量扰动的问题,提出利用快速s变换与最小二乘支持向量机相结合的识别电能质量干扰新方法。该方法从快速s变换得到的一维向量中提取各频率段模系数的标准偏差、最大模系数... 详细信息

针对当前基于s变换的电能质量方法计算开销大、不能实时识别电能质量扰动的问题,提出利用快速s变换与最小二乘支持向量机相结合的识别电能质量干扰新方法。该方法从快速s变换得到的一维向量中提取各频率段模系数的标准偏差、最大模系数及额定频率对应的模系数作为特征向量,利用最小二乘支持向量机对电压骤升、电压骤降、电压中断、暂态脉冲、暂态振荡、谐波等几种电能质量干扰进行分类和识别。研究结果表明:与传统的基于s变换的电能质量方法相比,该方法在2个方面节省了时间,一是减少了提取特征量所用的时间,二是由于特征向量数据较少,采用支持向量机样本训练时间减少;特别是当电压扰动信号持续时间越长时节省效率越高,在同样准确性下,对于长度为1 024点的扰动信号,节省了约99%的时间;除此之外,该方法对信号分类的正确率可达98%,同时还具有较高的抗干扰能力。

关键词：电能质量快速s变换支持向量机实时性

基于改进Kaiser窗快速s变换和LightGBM的电能质量扰动识别与分类新方法

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中国电机工程学报 2021年第24期41卷 8372-8383页

作者：尹柏强陈奇彬李兵佐磊可再生能源接入电网技术国家地方联合工程实验室(合肥工业大学) 安徽省合肥市230009

针对s变换在电能质量扰动检测中存在计算量过大,时频分辨率低,电能质量扰动数据集常具备类别不平衡的问题,提出一种基于改进Kaiser窗快速s变换(modified Kaiser window fast s-transform,FMKsT)和轻梯度提升机(light gradient boosting ... 详细信息

针对s变换在电能质量扰动检测中存在计算量过大,时频分辨率低,电能质量扰动数据集常具备类别不平衡的问题,提出一种基于改进Kaiser窗快速s变换(modified Kaiser window fast s-transform,FMKsT)和轻梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)的电能质量扰动识别与分类新方法。首先通过快速傅里叶变换得到采样信号频谱;然后利用迭代循环滤波区间定位算法确定扰动频率区间;再根据扰动频率区间所处频段确定窗宽调节因子并对相应区间进行变换;最后从采样信号的FMKsT模时频矩阵中提取特征向量并构建改进LightGBM分类器进行分类。仿真与实验结果表明,提出的方法具有更高的识别准确率与更快的诊断速度,适用于海量电能质量扰动数据的快速识别与分类。

关键词：电能质量改进Kaiser窗快速s变换迭代循环滤波 LightGBM

基于快速s变换时频空间模型的电磁干扰复杂度评估方法

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电子与信息学报 2019年第1期41卷 195-201页

作者：尹柏强王署东何怡刚佐磊李兵程珍合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009 武汉大学电气工程学院武汉430072

针对复杂电磁环境电磁干扰复杂度定性与定量评估问题,该文提出一种基于快速s变换时频空间模型的复杂度评估方法。利用快速s变换方法同步提取时域占用度、频域占用度和能量占用度等评估指标,给出了具体计算方法。在此基础上建立快速s变... 详细信息

针对复杂电磁环境电磁干扰复杂度定性与定量评估问题,该文提出一种基于快速s变换时频空间模型的复杂度评估方法。利用快速s变换方法同步提取时域占用度、频域占用度和能量占用度等评估指标,给出了具体计算方法。在此基础上建立快速s变换时频空间评估模型,将时域、频域和能量域3维向量的F范数和均方根作为电磁环境主观复杂度和客观复杂度评估指标,克服了传统电磁干扰复杂度评估独立参数定级不能全面反映电磁干扰整体特性的局限性。仿真结果表明,采用该模型能有效同步提取时频及能量评估特征参数,时频空间评估模型能精确反映整体电磁干扰特征;实验测试结果验证了本文所提评估方法的正确性。

关键词：快速s变换时频空间模型复杂电磁环境复杂度评估

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采用最优多分辨率快速s变换的电能质量分析

仪器仪表学报 2015年第10期36卷 2174-2183页

作者：黄南天袁翀张卫辉蔡国伟徐殿国东北电力大学电气工程学院吉林132012 广东电网公司东莞供电局东莞523000 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院哈尔滨150001

为兼顾电能质量信号分析的类型识别与参数估计需要,设计一种最优化多分辨率快速s变换(OMFsT),用于电能质量信号识别与参数估计。首先,分析不同时-频分辨率下时间-幅值曲线与频率-幅值曲线中,扰动起、止处峭度与扰动参数估计误差间的关系... 详细信息

为兼顾电能质量信号分析的类型识别与参数估计需要,设计一种最优化多分辨率快速s变换(OMFsT),用于电能质量信号识别与参数估计。首先,分析不同时-频分辨率下时间-幅值曲线与频率-幅值曲线中,扰动起、止处峭度与扰动参数估计误差间的关系;之后,根据离差最大化法,确定不同频率范围内最优窗宽调整因子,并通过3次样条插值法进行拟合,自适应调整不同扰动信号识别和参数估计所需最优窗宽;然后,针对扰动信号基频与扰动所在的中、高频频域范围进行OMFsT处理;最后,从原始信号、原始信号傅里叶谱和OMFsT变换结果中提取5条特征,构建基于模糊决策树的扰动分类器,识别13种电能质量信号,并估计电能质量信号参数。仿真实验和实测数据分析表明,新方法能够满足电能质量复合扰动参数估计需要,参数估计误差低于广义s变换等方法,同时保留了良好的分类能力。

关键词：电能质量扰动识别参数估计快速s变换多分辨率

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利用快速s变换及2DPCA的同调机组识别

电网技术 2018年第10期42卷 3339-3346页

作者：王涛杨越仲悟之顾雪平胡潇予孙舶皓新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 河北省保定市071003 中国电力科学研究院有限公司北京市海淀区100192 三峡大学电气与新能源学院湖北省宜昌市443000

提出一种基于快速s变换及二维主成分分析法（2DPCA）的机组同调识别方法。根据相量测量装置测得的电气运行变量计算得到机组实时功角信息,采用快速s变换将每台发电机的功角信号转换为时频特征模值矩阵,用2DPCA提取矩阵特征指标,并利用... 详细信息

提出一种基于快速s变换及二维主成分分析法（2DPCA）的机组同调识别方法。根据相量测量装置测得的电气运行变量计算得到机组实时功角信息,采用快速s变换将每台发电机的功角信号转换为时频特征模值矩阵,用2DPCA提取矩阵特征指标,并利用自组织神经网络实现机组同调分群。IEEE-39节点系统和加纳实际电网系统算例表明,该方法能够很好消除噪声影响,充分提取功角信息时频域特征,准确识别系统机组同调性。

关键词：相量测量装置同调机组快速s变换二维主成分分析聚类分析

基于二进制采样快速s变换算法的电能计量方法研究

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电测与仪表 2016年第2期53卷 27-33页

作者：郑可欧习洋袁露丁忠安雷万钧重庆市电力公司电力科学研究院重庆4041001 西安交通大学电气工程学院电力设备电气绝缘国家重点实验室西安710049

大量非线性以及冲击性、波动性负荷的应用使电网环境变得复杂,将会产生非稳态信号。传统的电能计量方式及计量算法对非稳态信号电能计量不够精确。本文首先采用了一种把基波分量、畸变分量分开计量的方式,再借鉴快速s变换的思想提出了... 详细信息

大量非线性以及冲击性、波动性负荷的应用使电网环境变得复杂,将会产生非稳态信号。传统的电能计量方式及计量算法对非稳态信号电能计量不够精确。本文首先采用了一种把基波分量、畸变分量分开计量的方式,再借鉴快速s变换的思想提出了一种基于二进制采样快速s变换的电能计量算法。理论分析可知:电网信号畸变的情况下,基波、畸变分量分开计量的方式比传统的全电能以及基波计量方式更加合理;二进制采样快速s变换核函数形式固定,而不像小波算法那样很难选择合适的小波基函数。并且在相近的精度下,快速s变换比s变换节省很多的时间。最后通过仿真对比验证,无论是稳态信号还是非稳态信号,基于二进制采样快速s变换算法的电能计量结果的精确度都大大优于小波变换,并且比s变换运算效率更高。

关键词：电能计量二进制采样快速s变换谐波分解

基于快速s变换和卡尔曼滤波算法的电能质量分析系统研究

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基于快速S变换和卡尔曼滤波算法的电能质量分析系统研究

作者：王可华中科技大学

学位级别：硕士

随着我国电网的发展和社会的进步,越来越多的大容量分布式电源、大功率电力电子装置接入电网,给电网电能质量问题带来了前所未有的挑战,电力供应的质量问题也正日益受到关注。保证供电可靠性和电能质量已被提升到了国家电网核心责任的... 详细信息

随着我国电网的发展和社会的进步,越来越多的大容量分布式电源、大功率电力电子装置接入电网,给电网电能质量问题带来了前所未有的挑战,电力供应的质量问题也正日益受到关注。保证供电可靠性和电能质量已被提升到了国家电网核心责任的高度。因此,开展对电能质量信号分析等问题的研究具有重要的理论和实践意义。深入研究电能质量问题需要有效的算法来提取出电能扰动波形的特征量。本文就这一问题介绍了一种快速s变换法,它是经典s变换法的改进算法,能够消除经典s变换结果中的冗余信息,因而减小了计算复杂度和计算所需的存储空间。快速s变换法的计算复杂度与快速傅里叶变换相当,能够实时在线运行。本文用该算法和小波变换对电力系统主要的暂态扰动信号进行分析,对比分析结果表明该算法能够有效提取出电能扰动波形的特征量,而快速s变换比小波变换有更好的抗噪声性能。为了能够更加稳定、快速和准确的提取出电能扰动信号的瞬时幅值、瞬时频率和瞬时相位等特征参数,本文提出了基于扩展卡尔曼滤波的改进算法。该算法将快速s变换法与传统卡尔曼滤波算法相结合,将快速s变换法提取出的信号特征量引入到卡尔曼滤波算法中,改善了原算法跟踪快速突变信号的性能,提高了原算法计算突变信号特征参数的抗噪声能力。本文通过MATLAB仿真实验验证了该算法的有效性。最后设计了一个由DsP硬件电路和计算机软件组成的系统。通过DsP硬件电路采样信号发生器产生的电能质量波形,接着按TCP协议将数据打包并上传到计算机上,然后由计算机按本文介绍的两个算法完成电压信号的特征量提取和特征参数计算。实验表明本文提出的方法能够实现电能质量信号的实时分析。

关键词：电能质量快速s变换扩展卡尔曼滤波实时分析 DsP

基于改进Kaiser窗快速s变换与LightGBM的电能质量扰动识别方法研究

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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基于改进Kaiser窗快速S变换与LightGBM的电能质量扰动识别方法研究

作者：陈奇彬合肥工业大学

学位级别：硕士

随着电力系统中电源、电网、负荷的不断变化,电能质量风险日益提高。不合格的电能质量严重威胁着各行各业的安全、经济和高效运行。因此,研究电能质量扰动的检测与识别是治理和提高电能质量问题的前提,对维护电力系统安全稳定运行具有... 详细信息

随着电力系统中电源、电网、负荷的不断变化,电能质量风险日益提高。不合格的电能质量严重威胁着各行各业的安全、经济和高效运行。因此,研究电能质量扰动的检测与识别是治理和提高电能质量问题的前提,对维护电力系统安全稳定运行具有重大意义。本文针对s变换在电能质量扰动检测中存在特征提取精度低、冗余计算大以及常规分类器在类别不平衡的电能质量扰动数据集中适应能力差的问题,提出一种基于改进Kaiser窗快速s变换（Modified Kaiser Window Fast s-transform,FMKsT）与轻梯度提升机（Light Gradient Boosting Machine,Light GBM）的电能质量扰动检测与分类方法。首先,针对s变换在电能质量扰动检测中存在时频分辨率低、计算量大的问题,提出一种FMKsT的电能质量扰动检测方法。首先将s变换中的高斯窗函数替换为能量集中度高、窗宽调整能力强的改进Kaiser窗函数;然后在误差函数的基础上设计满足各类扰动信号检测需求的窗宽调节因子;最后利用迭代循环滤波算法定位特征频率点,降低s变换运算量。仿真实验结果表明,与s变换相比,FMKsT具有更高的时频分辨率、更快的运算速度。其次,针对采用类别不平衡的电能质量扰动数据集训练的LightGBM模型对于少数样本类别辨识能力不足的问题,提出一种改进Light GBM的电能质量扰动分类方法。通过引入类别权重加强分类器模型对于少数样本类别的重视程度;利用L正则化项降低分类器模型发生过拟合的风险;采用F1分数作为分类器模型的评估指标为模型超参数寻优提供新的目标函数。仿真实验结果表明,与常规分类器模型相比,改进LightGBM模型在应对不平衡数据集时具有更强的表现性能。最后,根据FMKsT对各类扰动信号的时频分析结果,从基频幅值曲线中提取4种时域特征参数,从频率幅值包络线中提取8种频域特征参数,将时频特征参数组合作为特征向量,将特征向量送入训练好的改进Light GBM模型中即可完成扰动信号的分类工作。通过数学模型仿真实验、simulink仿真实验以及实测实验的分析结果表明,与传统方法相比,本文所提方法具有更高的分类准确率、更快的诊断速度,适用于海量电能质量扰动数据的快速识别与分类。

关键词：电能质量改进Kaiser窗迭代循环滤波快速s变换 LightGBM

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基于快速s变换的电能质量主成分分析方法

大功率变流技术 2013年第6期 29-35页

作者：满蔚仕张志禹郗垒西安理工大学自动化学院陕西西安710048

针对电能质量分析中s变换计算量大,及支持向量机分类识别需要设定特征参数的问题,文章将一种新的s变换的快速算法(FsT)与主成分分析(PCA)相结合,并应用于电能质量分类识别。首先从FsT域提取几种电压扰动的模系数;进而利用PCA进行降维处... 详细信息

针对电能质量分析中s变换计算量大,及支持向量机分类识别需要设定特征参数的问题,文章将一种新的s变换的快速算法(FsT)与主成分分析(PCA)相结合,并应用于电能质量分类识别。首先从FsT域提取几种电压扰动的模系数;进而利用PCA进行降维处理并提取主要特征成分;然后获得投影矩阵;最后待识别电压信号投影后,根据最近邻分类器进行分类识别。仿真结果表明,电压扰动FsT域模系数的特征成分主要在低频段,因此识别结果准确率高、计算时间短,并且算法本身有一定的抗噪声能力,能较好地实时处理电能质量扰动。

关键词：电能质量快速s变换主成分分析识别实时性