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电力系统保护与控制 2022年第8期50卷 58-65页

作者：辛峰尤向阳葛笑寒马宁河南科技大学应用工程学院河南三门峡472000 华北电力大学河北保定071003

对暂降扰动进行精准类型识别是电能质量评估和治理的前提。现有暂降特征提取多是对单一扰动数据进行识别分类,采用数学变换法进行特征提取时数据维数高且计算量大。针对这些问题,提出了一种基于三相电压空间相量模型的多级暂降扰动可视... 详细信息

对暂降扰动进行精准类型识别是电能质量评估和治理的前提。现有暂降特征提取多是对单一扰动数据进行识别分类,采用数学变换法进行特征提取时数据维数高且计算量大。针对这些问题,提出了一种基于三相电压空间相量模型的多级暂降扰动可视化特征提取及分类方法。首先,将三相电压时域波形数据转换为空间相量模型;其次,使用K-mean算法,将电压降落扰动聚类成平面内可视化的圆或椭圆;最后,利用逻辑回归算法对每一个聚类的圆或椭圆进行特征提取与分类。应用所提方法分别进行了单一扰动和多级扰动识别的仿真实验,结果表明,所提方法能有效识别A、C_(a)、C_(b)、C_(c)、D_(a)、D_(b)和D_(c)等七类电压暂降扰动。该方法降低了数据维度,减少了模型计算量,避免了对动态过渡过程的检测,降低了错误识别的风险,为多级电压暂降扰动的识别与分类提供了一种有效的辅助手段。

关键词：空间相量模型 K-mean聚类逻辑回归算法电压暂降

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基于卷积神经网络和随机森林的三相电压暂降分类

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电力系统保护与控制 2019年第20期47卷 112-118页

作者：刘佳翰陈克绪马建徐春华吴建华南昌大学信息工程学院江西南昌330031 国网江西省电力公司电力科学研究院江西南昌330096

特征提取是电能质量扰动识别的关键步骤,然而传统的数学变换与浅层神经网络相结合的方法无法自动提取特征。为此,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和随机森林(RF)的混合模型来对三相电压暂降数据进行自动特征提取及分类。首先,将三相电... 详细信息

特征提取是电能质量扰动识别的关键步骤,然而传统的数学变换与浅层神经网络相结合的方法无法自动提取特征。为此,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和随机森林(RF)的混合模型来对三相电压暂降数据进行自动特征提取及分类。首先,将三相电压暂降数据转换为空间相量模型(SPM);其次,利用CNN对SPM进行特征提取;最后,将RF应用于分类。为了加快CNN训练速度并缓解过拟合,引入了Dropout、学习率指数衰减和自适应矩估计权值更新算法。实验结果表明,与其他分类方法相比,所提方法具有较好的泛化性能和较高的分类准确率,这为电压暂降识别提供了一种客观、高效的辅助手段。

关键词：空间相量模型卷积神经网络随机森林电压暂降电能质量

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