CN103323702A - 复合电能质量扰动信号识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电能质量分析与监测技术。本发明公开了一种复合电能质量扰动信号识别方法，主要包括如下步骤：a、电能质量扰动信号采集；b、电能质量扰动信号特征提取；c、电能质量扰动信号分类；本发明的复合电能质量扰动信号识别方法，利用电能质量监测设备采集到的电能质量扰动信号数据作为待识别扰动类型的输入，采用FFT和S变换对采集的信号进行处理，提取信号特征量构成特征向量，构建基于规则基“IF-THEN”形式的分类器进行自动识别，输出扰动信号类型。该方法不仅能识别多种单一电能质量扰动，还能识别多种双重电能质量扰动，进而为电能质量的分析、评估和治理提供辅助决策，以进一步提高供电质量。

Description

复合电能质量扰动信号识别方法

技术领域

本发明涉及电能质量分析与监测技术领域，特别涉及一种复合电能质量扰动信号识别方法。

背景技术

现代电力系统的电源类型与特性、电网结构和负荷构成正发生着深刻变化，越来越多的非线性、冲击性和不平衡负荷在电力系统中投入使用，如炼钢电弧炉、电气化铁路、电力电子装置等，导致电网发生诸如电压波动和闪变、谐波、系统频率波动等一系列电能质量扰动问题。然而，自20世纪80年代以来，数字式自动控制技术在工业中得到大规模使用，敏感性用电设备对供电系统的电能质量提出了更高要求。电能质量监测设备监测到的数据量越来越大，从海量的扰动数据中提取扰动特性并完成自动分类识别，对于评估电力系统电压质量显得尤为重要，只有这样才能找到扰动发生原因，然后采取相应措施，排除故障，提高电能质量。

电能质量扰动可以分为稳态电能质量扰动和暂态电能质量扰动。稳态电能质量扰动，如电压闪变、谐波等的研究比较成熟并且已经制定了相关标准。如今，为了实现电网的有效控制和优化能源结构，越来越多的新能源通过电力电子设备接入电网，导致电网暂态电能质量问题日益严重，并造成严重的经济损失。对暂态电能质量扰动的正确识别是暂态电能质量扰动治理和评估的前提，因此，电能质量扰动自动识别方法显得尤为重要。目前的电能质量扰动识别方法基本上针对单一扰动类型，而实际电力系统中，可能同时发生包含两种甚至两种以上单一扰动类型的复合扰动类型。复合电能质量扰动特征提取时由于单一扰动之间相互影响，会造成提取的分类特征混叠与失效，其识别问题比单一扰动识别要复杂得多。同时由于电能质量扰动自动识别系统不但需要识别单一扰动类型，而且需要识别多种复合扰动，这样待识别的扰动类型就很多，现有技术针对单一扰动类型进行识别的技术，不能适应电力网络发展的需要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题，就是针对现有电能质量扰动识别方法的不足，提供一种复合电能质量扰动信号识别方法。

本发明为解决其技术问题，采用的技术方案是，复合电能质量扰动信号识别方法，包括如下步骤：

a、电能质量扰动信号采集

采集电网中电能质量监测点的电能质量扰动信号，并由此得到监测点的扰动电压信号U，作为电能质量扰动信号识别系统的输入；

b、电能质量扰动信号特征提取

采用快速傅里叶变换处理扰动电压信号U，提取傅里叶变换特征量，采用S变换处理扰动电压信号U，提取S变换特征量；

c、电能质量扰动信号分类

构建基于规则基“IF-THEN”形式的分类器软件模块，用提取的傅里叶变换特征量和S变换特征量构成特征向量，将所述特征向量输入所述分类器中，自动识别出电能质量扰动类型。

具体的，步骤a中，采用电压互感器采集电能质量扰动信号。

推荐的，步骤a中，电能质量监测点设置在变电站、重要支路和关键用户接入处。

具体的，步骤b中，提取的傅里叶变换特征量包括f_p、F_z、F_h、f_d、f_q和f_r；提取的S变换特征量包括F_av、F_m、F_b、H_min和S_av。

更具体的，步骤c中，构建基于规则基“IF-THEN”形式的分类器软件模块，将所述特征向量输入到所述分类器中，自动识别出26种电能质量扰动信号。

本发明的有益效果是，具有较强的电能质量扰动分类能力，能从含扰动电压信号中识别出多种单一扰动类型和双重扰动类型。本发明对电能质量扰动信号进行识别时，采用基于规则基“IF-THEN”形式的分类器软件模块，分类器结构简单，易于维护和扩展,识别正确率高。本发明采用FFT变换和S变换相结合的方法，动态测度从基频、中频、高频、基频标准差、频谱极值点对称和变化幅度等各个方面提取扰动信号特征，充分考虑了单一扰动相互影响而造成的特征混叠或失效问题，因此，本发明对单一扰动类型和双重扰动类型的总识别正确率接近90%。

附图说明

图1为本发明特征量提取流程图；

图2为本发明采用的基于规则基“IF-THEN”形式的分类器软件模块结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图，详细描述本发明的技术方案。

本发明的复合电能质量扰动信号识别方法，利用电能质量监测设备采集到的电能质量扰动信号数据作为待识别扰动类型的输入，通过自动识别，输出扰动信号类型。该方法不仅能识别多种单一电能质量扰动，还能识别多种双重电能质量扰动，进而为电能质量的分析、评估和治理提供辅助决策，以进一步提高供电质量。本发明包括如下步骤：

步骤1、电能质量扰动信号采集

本步骤中，可以采用电压互感器、霍尔传感器等采集电网中电能质量监测点的电能质量扰动信号，并由此得到监测点的扰动电压信号U，作为电能质量扰动信号识别系统的输入。电能质量监测点一般设置在各个变电站、重要支路和关键用户接入处。

步骤2、电能质量扰动信号特征提取

本步骤中，采用两种变换方法提取扰动信号特征，具体方法描述如下：

采用快速傅里叶变换(FFT)对步骤1中监测到的扰动电压信号U做变换，得到FFT幅度频谱A(f)，然后从A(f)中直接提取特征f_p、F_z、F_h和f_d，并采用极值点包络的动态测度法提取特征f_q和f_r，共6个傅里叶变换特征量；

采用S变换处理步骤1中监测到的扰动电压信号U，得到S变换模时频矩阵S_a[l,f]，其中l代表采样时间，f表示采样频率点；然后从S_a[l,f]中提取5个S变换特征量：F_av、F_m、F_b、H_min和S_av。

扰动信号特征量提取过程示意图如附图1所示，具体特征提取方法及其特征功能如下：

(1)从A(f)中直接提4个特征量：f_p、F_z、F_h和f_d

①FFT幅度频谱中50Hz左右的极值点对称特征量f_p

该特征用来描述扰动信号是否为电压闪变或者复合电能质量扰动信号中包含闪变。如果主要频率点关于基频对称则f_p=1，否则令f_p=0。

②FFT幅度频谱的中频段非谐波点频谱幅值平方和均值特征量F_z

特征F_z的定义式如下：

$F_z=\underset{f=a}{\overset{b}{\mathrm{\Σ}}}\left[A{\left(f\right)}^2\right]$

式中：频率点f的分析范围为[a：b]，其中，a和b为A(f)中的频率点，且b＞a，f的范围应该避开谐波频率点，只分析中频段非谐波频率点的频谱，避免谐波频率点的FFT谱值较大对分析结果的影响，由于脉冲暂态扰动F_z值较大，此特征用以区分脉冲暂态。

③FFT频谱的高频段频谱幅值特征量F_h，记为

暂态振荡的振荡频率较高，f的分析范围[c：d]应取在高频段，其中，c和d为A(f)中的频率点，且d＞c，此特征用以区分暂态振荡扰动信号。

④电能质量扰动信号FFT频谱中基频右侧相邻极大极小值点的变化幅度特征f_d

电压暂升/暂降/中断信号属于基频类扰动，基频附近存在着变化幅度较大的极大值极小值点。该特征用来辅助判断复合扰动信号中是否包含有电压暂升/暂降/中断信号。

(2)FFT结合极值点包络的动态测度法从A(f)中提取2个特征f_q和f_r

下面首先介绍极值点包络的动态测度法，然后再详细阐述FFT结合极值点包络的动态测度法从A(f)中提取2个特征f_q和f_r方法。

设|H(m)|为扰动信号的离散傅里叶变换结果的模，总共有L个极大值点，所有的极大值序列记为

，i=1,2,…,L。设

和

之间频率点个数依次为X₁,X₂,…,X_L-1，i=1,2,…,L-1，则

和

之间的X_i个频率点对应的极大值包络为

j=1,2,…,X_i；其余频率点的极大值包络即为|H(m)|本身。极大值点包络能明显刻画出信号频谱包含的主要频率点。

然后可以使用动态测度法来寻找这些主要频率点。设x₁和x_M是某曲线上的两点，则曲线这两点间的部分称为路径P(x₁,x_M)，P(x₁,x_M)=(x₁,x₂,…,x_M)，路径P(x₁,x_M)的动态测度定义为路径上最高点和最低点的高度差，定义为：D_yn[P(x₁,x_M)]={sup(|h_alt(x_i)-h_alt(x_j)|)};x_i,x_j∈P(x₁,x_M)}，sup表示上确界，h_alt(·)表示高度。设x_u为P(x₁,x_M)的一个极大点，如果存在比其更高的极大点，则极大点x_u的动态测度等于由点x_u通向同高度所有路径中最小路径动态测度：D_yn[x_u]={inf{D_yn[P(x_u,x_v)]};h_alt(x_u)=h_alt(x_v)}。

FFT结合上述极值点包络的动态测度法提取特征f_q和f_r具体如下：

①FFT频谱中奇次谐波频率点特征f_q

谐波信号中含有奇次谐波频率点，通过动态测度法寻找含复合扰动电压信号频谱中的谐波频率点，如果极值点x_u的动态测度D_yn[x_u]满足

则为主要频率点，x_max表示频谱的最大幅值，T_hr为设定的阈值；如果扰动信号中含有奇次谐波频率点，令f_q=1，否则，令f_q=0。

②FFT频谱中是否含有整数倍谐波频率点特征f_r

切痕中含有整数倍的谐波频率点，通过动态测度法寻找复合电能质量扰动信号频谱中的谐波频率点，如果极值点x_u的动态测度D_yn[x_u]满足

则为主要频率点；如果扰动信号中含有整数倍谐波频率点，令f_r=1，否则，令f_r=0。

(3)从S变换模时频矩阵S_a[l,f]提取的5个特征量F_av、F_m、F_b、H_min和S_av，具体描述如下：

①基频幅值特征F_av

定义S变换模时频矩阵对应基波频率处的幅值随时间变化的基频曲线为V_fb(l)，其表达式为V_fb(l)=S_a(l,f_b)。

S变换的基频幅值均值特征为

。式中，l代表采样时刻；f_b代表基波频率；L为总采样点数。F_av反映了基频幅值变化情况。

②频标准差特征F_m

电压暂升/暂降/中断几类基频类扰动的基频幅值变化较大，因此求基频曲线V_fb(l)的标准差，可以辅助区分含复合扰动电压信号中是否包含有电压暂升/暂降/中断。

③S变换后基频成分幅值与0.5最大偏差的两倍特征F_b

F_b=2×max{max(V_fb(l))-0.5,0.5-min(V_fb(l))}，此特征可以辅助区分扰动信号中是否包含有电压暂升/暂降/中断。

④基频幅值最小值对应时刻附近信号最小值特征H_min

首先寻找基频曲线V_fb的最小值点K_min。则S_a(K_min,f_b)=S_a(l,f_b)，然后计算基频最小值点K_min前后半周采样点的均方根值，得到基频幅值最小值对应时刻附近信号的最小值特征N为基频电压一周波采样点数。此特征用来区分电压暂降和中断。

⑤S变换模时频矩阵列均值特征S_av（包含极大值点坐标N1、N2及其幅值M1、M2）

脉冲暂态的S变换模时频矩阵列均值中存在两个很大的峰值，为最大值M1和次最大值M2，且最大值点和次最大值点相隔很近。脉冲暂态的持续时间小于半个工频周期，通过扰动信号S变换后模时频矩阵中列均值中最大值点和次最大值点相隔时间以及这两个峰值点大于某一阈值来判定扰动信号中是否包含脉冲暂态。

步骤3、电能质量扰动信号分类

构建基于规则基“IF-THEN”形式的分类器软件模块，如图2虚线框所示。用步骤2中提取的11个电能质量扰动分类特征构成特征向量x，x=[f_p F_z F_h f_d f_q f_r F_av F_m F_b H_min S_av]，x输入到所述分类器中，就能自动识别电能质量扰动类型。

本发明能识别26种电能质量扰动信号，包含8种单一扰动信号以及18种双重扰动信号。8种单一扰动分别为：电压暂升、电压暂降、电压中断、谐波、电磁脉冲、振荡暂态、电压闪变、电压切痕，分别记为：C1、C2……C8。双重扰动中两种复合单一扰动之间用“&”连接，例如复合扰动信号由电压暂升和谐波构成，则记为C1&C5。

实施例

为了求解复合电能质量扰动信号识别问题，根据附图1中的流程图所示，需采取如下步骤：

步骤1、电能质量扰动信号采集

由于实际采样信号不能完全反应电能质量扰动信号的多样性，因而采用MATLAB软件随机产生上述26种扰动信号类型。每种扰动随机生成100个样本，同时每种扰动信号叠加40dB的高斯白噪声，信号采样率为3.2kHz，采样10个周波，即采样640个点。

步骤2、电能质量扰动信号特征提取

采用FFT对步骤1中的26种扰动信号类型作变换，得到幅度频谱A(f)，然后从A(f)中直接提取特征f_p、F_z、F_h和f_d，并采用极值点包络的动态测度法从A(f)中提取特征f_q和f_r；采用S变换对步骤1中的26种扰动信号类型作变换，得到S变换模时频矩阵S_a[l,f]，然后提取5个分类特征F_av、F_m、F_b、H_min和S_av。这样一共得到11个特征，具体的特征提取流程示意图如附图1中的扰动信号特征提取部分，具体特征提取如下：

(1)从A(f)中直接提取4个特征量f_p、F_z、F_h和f_d

①FFT幅度频谱中50Hz左右的极值点对称特征f_p：该特征用来描述扰信号是否为电压闪变或者复合电能质量扰动信号中包含闪变。如果主要频率点关于基频对称则f_p=1，否则令f_p=0。

②FFT幅度频谱的中频段非谐波点频谱幅值平方和均值特征F_z。设扰动信号FFT的幅度频谱为A(f)，f为频率采样点，特征F_z的定义式如下：

$F_z=\underset{f=32}{\overset{50}{\mathrm{\Σ}}}\left[A{\left(f\right)}^2\right]+\underset{f=52}{\overset{70}{\mathrm{\Σ}}}\left[A{\left(f\right)}^2\right]$

式中频率点的分析范围为[32:50,52:70]，即分析的频率范围为155Hz—345Hz。这样做避开了谐波频率点，只分析中频段非谐波频率点的频谱。脉冲暂态的特征值F_z较大，此特征可以辅助区分脉冲暂态扰动信号。

③FFT变换频谱的高频段频谱幅值特征F_h，记为

f为151至321点，即分析的频率范围为750Hz-1600Hz，暂态振荡的频谱特征主要集中在这个频率段，该特征用以区分暂态振荡扰动信号。

④电能质量扰动信号FFT频谱中基频右侧相邻极大极小值点的变化幅度特征f_d。电压暂升/暂降/中断信号属于基频类扰动，基频附近存在着变化幅度较大的极大值极小值点。f_d阈值设为16，该特征用来辅助判断复合扰动信号中是否包含有电压暂升/暂降/中断信号。

(2)FFT结合极值点包络的动态测度法从A(f)中提取的2个特征量f_q和f_r，具体描述如下：

①FFT频谱中奇次谐波频率点特征f_q

谐波信号中含有奇次谐波频率点，设定阈值T_hr为3%，通过动态测度法寻找复合电能质量扰动信号频谱中的谐波频率点，如果极值点x_u的动态测度D_yn[x_u]满足

则为主要频率点，x_max表示频谱的最大幅值；如果扰动信号中含有奇次谐波频率点，令f_q=1，否则，令f_q=0。

②FFT频谱中是否含有整数倍谐波频率点特征f_r

切痕中含有整数倍的谐波频率点，设定阈值T_hr为1%，如果扰动信号FFT幅度频谱中极值点x_u的动态测度D_yn[x_u]满足

则为主要频率点；如果扰动信号中含有整数倍谐波频率点，令f_r=1，否则，令f_r=0。

(3)从S_a[l,f]提取的5个特征量F_av、F_m、F_b和H_min具体描述如下：

①基频幅值特征F_av

定义S变换模时频矩阵对应基波频率处的幅值随时间变化的基频曲线为V_fb(l)，其表达式为V_fb(l)=S_a(l,f_b)。

S变换的基频幅值均值特征为

式中，l代表采样时刻；f_b代表基波频率；L为总采样点数640；F_av反映了基频幅值变化情况，其阈值设为0.5。

②频标准差特征F_m

电压暂升/暂降/中断几类基频类扰动的基频幅值变化较大，其基频曲线V_fb(l)的标准差也相应较大。F_m阈值设为14，此特征可以辅助区分复合电能质量扰动信号中是否包含有电压暂升/暂降/中断。

③S变换后基频成分幅值与0.5最大偏差的两倍特征F_b。F_b=2×max{max(V_fb(l))-0.5,0.5-min(V_fb(l))}，此特征可以辅助区分扰动信号中是否包含有电压暂升/暂降/中断。

④S变换模时频矩阵列均值特征S_av（包含极大值点坐标N1、N2及其幅值M1、M2）

脉冲暂态的S变换模时频矩阵列均值中存在两个很大的峰值，为最大值M1和次最大值M2。如果|N1-N2|<32且M1>0.05，M2>0.05则判断电能质量扰动信号中包含脉冲暂态。

⑤基频幅值最小值对应时刻附近信号最小值特征

首先寻找基频曲线V_fb的最小值点K_min。则S_a(K_min,f_b)=S_a(l,f_b)，然后计算基频最小值点K_min前后半周采样点的均方根值，得到基频幅值最小值对应时刻附近信号的最小值特征

此特征用来区分电压暂降和中断，阈值设为0.005。

步骤3、电能质量扰动信号分类

构建基于规则基“IF-THEN”形式的分类器软件模块，如图2虚线框所示。用步骤2中提取的11个特征量构成特征向量x，x=[f_p F_z F_h f_d f_q f_r F_av F_m F_b H_min S_av]，将x输入到所述分类器软件模块中，就能实现26种电能质量扰动信号的自动识别，其识别结果如表1所示。

从表1可看出，本发明构建的基于规则的分类系统在一定信噪比条件下能准确识别包含8种单一扰动类型和18种双重扰动类型的电能质量扰动信号。分类系统不但能准确识别单一扰动类型，并且能识别复合扰动类型。基于规则基“IF-THEN”形式的分类器软件模块易于维护和扩展，当需要对新的扰动信号进行分析时，只需提取新的扰动特征，形成新的分类规则即可。

规则基“IF-THEN”形式的分类器软件模块，是本领域应用比较普遍的分类器模块，根据图2中设定的判断条件和结论，其软件模块结构属于本领域常规技术，这里不对其进行进一步的描述。

综上所示，本发明提供了一种复合电能质量扰动信号识别方法，能识别含扰动电压信号中8种单一电能质量扰动类型和18种双重复合电能质量扰动类型，克服了已有识别方法中无法对多种复合扰动类型进行分类的缺点，且识别方法中构建的基于规则基“IF-THEN”形式的分类器软件模块结构简单，易于扩展。

表1复合电能质量扰动信号识别结果

Claims (5)

1.复合电能质量扰动信号识别方法，包括如下步骤：

a、电能质量扰动信号采集

采集电网中电能质量监测点的电能质量扰动信号，并由此得到监测点的扰动电压信号U，作为电能质量扰动信号识别系统的输入；

b、电能质量扰动信号特征提取

采用快速傅里叶变换处理扰动电压信号U，提取傅里叶变换特征量，采用S变换处理扰动电压信号U，提取S变换特征量；

c、电能质量扰动信号分类

构建基于规则基“IF-THEN”形式的分类器软件模块，用提取的傅里叶变换特征量和S变换特征量构成特征向量，将所述特征向量输入所述分类器中，自动识别出电能质量扰动类型。

2.根据权利要求1所述的复合电能质量扰动信号识别方法，其特征在于，步骤a中，采用电压互感器采集电能质量扰动信号。

3.根据权利要求1所述的复合电能质量扰动信号识别方法，其特征在于，步骤a中，电能质量监测点设置在变电站、重要支路和关键用户接入处。

4.根据权利要求1～3任意一项所述的复合电能质量扰动信号识别方法，其特征在于，步骤b中，提取的傅里叶变换特征量包括f_p、F_z、F_h、f_d、f_q和f_r；提取的S变换特征量包括F_av、F_m、F_b、H_min和S_av。

5.根据权利要求4所述的复合电能质量扰动信号识别方法，其特征在于，步骤c中，构建基于规则基“IF-THEN”形式的分类器软件模块，将所述特征向量输入到所述分类器中，自动识别出26种电能质量扰动信号。

Images