CN113190788B - 一种自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法，包括：获得直流母线电压信息和系统母线特性；采用三次样条插值拟合法，得到均值信息，将所述均值信息从直流母线电压信息中去除，迭代上述步骤，满足判据条件，停止迭代，得到特征信息，将特征信息从直流母线电压信息中去除；迭代上述步骤，直到直流母线电压信息满足终止条件后停止迭代，得到多个特征信息；采用阈值降噪法和S‑G滤波器对多个特征信息去噪，得到直流母线电压信息的多个去噪特征信息。采用该方法提取较高数据质量的特征信息。本发明还提供了一种自适应提取和降噪配电系统母线特征装置，利用该装置，可以准确地得到对于直流母线电压信息的多个去噪特征信息。

Description

一种自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法和装置
技术领域
本发明属于配电网监测技术领域，具体涉及一种自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法和装置。
背景技术
随着光伏、风能等新能源的利用越来越多，以及汽车、照明等直流负载的日益增多，配电网的负载愈发复杂。对于配电网母线进行信息提取时，往往需要将不同源、负载的信息进行分离。
在现代电力系统中，电力电子设备的应用日益广泛，随之带来各种随机性、非线性、冲击性、波动性以及暂态性的电力信号，电力系统电能质量日益遭受越来越为严重的污染。
鉴于此，负载端(用户端)对供电可靠性和电能质量分析的要求也日趋增加。另一方面，电压异常信号的存在，给电力系统带来严重的不良影响。例如：伺服电机的不正常运行，减少电力设备的使用寿命，增加电能损耗，严重时可能导致供电故障等。
针对电力系统电压异常扰动信号问题，国内外对此进行了深入细致的研究工作，提出了众多提取特征信息的方法，如：傅里叶变换法、小波变换法、加窗傅里叶变换、S变换等，取得了一些效果的同时也存在一定不足之处。
基于傅里叶变换及其一系列改进的分析方法，存在一定的频谱泄漏现象和栅栏效应，只能分析平稳信号，对暂态和突变扰动信号往往采用加窗算法对其进行修正，然而窗函数的选取需要依据信号特点，窗函数选取的不适当可能会造成信号失真；基于小波变换的分析方法，在电能质量扰动处理方面得到较为广泛的应用，然而其极易受信号噪声影响，不适应对时域变化为主的扰动信号；S变换是一种新型的时频域分析方法，近年来在电力信号特征信息提取方面取得长足发展，然而其算法结构复杂，分析长信号时对系统硬件要求高。
传统的基于小波分析的信息特征提取方案需要明确基波函数信息，同时基波函数的选择决定了整个小波分析的结果好坏，但在配电网系统中，母线电压的基波函数是未知不固定的。因此，需要一种不需要做预先分析与研究，自适应的特征提取方法。
在局部放电试验中，采集的局部放电数据不可避免存在大量的白噪声，噪声主要来源于仪器操作或环境影响。这些低质量的数据会影响后续的数据处理，影响后续识别诊断的准确率等。因此常常需要对采集的大量局部放电数据进行去噪筛选，从而提升数据集质量。
目前，常用的去噪算法是小波变换算法。其中，小波变换算法具有良好的自适应性，它首先选用恰当的正交小波滤波器对利用傅立叶变换后的波谱作自适应性划分，然后提取具有紧支撑傅立叶谱的模态信号分量。但需要说明的是，由于小波变换算法受小波基选择的影响，因此其具有较大的局限性。
发明内容
一种自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法，该方法能够自适应的有效去除噪音，提取较高数据质量的特征信息。
一种自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法，包括：
S1：获得直流母线电压信息和系统母线特性，处理直流母线电压信息得到直流母线电压信息的极大值和极小值；
S2：采用三次样条插值拟合法，根据直流母线电压信息的极大值和极小值，得到均值信息，将所述均值信息从直流母线电压信息中去除；
S3：迭代S1，S2步骤，直到直流母线电压信息不存在负的局部极大值和正的局部极小值，停止迭代，得到特征信息，将特征信息从直流母线电压信息中去除；
S4：迭代S1，S2，S3步骤，直到直流母线电压信息满足终止条件后停止迭代，得到多个特征信息；
S5：将所述的特征信息分为高频部分和低频部分，分别采用阈值降噪法对高频部分进行去噪，采用Savitzky-Golay滤波器对低频部分进行去噪，基于去噪结果得到直流母线电压信息的多个去噪特征信息，并完成自适应提取和降噪配电系统母线特征模型的构建。
本发明提供的方法通过经验模态分解的两次迭代提取直流母线电压信息的特征向量，第一迭代，通过是否存在负的局部极大值和正的局部极小值判据，避免直流母线信息的极大值和极小值对提取特征信息的污染，第二次迭代，通过满足终止条件，得到多个特征信息，通过阈值降噪法和Savitzky-Golay滤波器相结合，对所述的多个特征信息进行去噪，获得数据准确的特征信息。
步骤S1，所述的处理直流母线电压信息得到直流母线电压信号的极大值和极小值，具体步骤为：
将直流母线电压信息处理得到直流母线电压的波形，通过检测所述波形的局部极大值和极小值得到直流母线电压的极大值和极小值。
步骤S2，所述的得到均值信息，具体步骤为：
将直流母线电压信息的极大值和极小值拟合得到上包络线和下包络线，将所述上包络线和下包络线求均值，得到均值信息。
进一步的，所述的拟合得到上包络线和下包络线，具体步骤为：
采用三次样条插值拟合法，将直流母线电压信息的极大值拟合为上包络线，直流母线电压信息的极小值拟合为下包络线。
步骤S4，所述的直到直流母线电压信息满足终止条件后停止迭代，具体步骤为：
采用小信号建模和数值分法，对系统母线特性进行分析得到终止条件，通过不断迭代，直到直流母线电压信息满足终止条件后，停止迭代，得到多个特征信息。
通过对系统母线特性进行分析得到终止条件，所述终止条件能够使的提取的特征信息能够有效反应直流母线系统的运行特性，能够根据母线的源和负载信息确定需要分离出的具体特征信息，将提取出的特征信息与上述源和负载波形特征比对，若以提取出上述源和负载的所有信息，且当前提取的特征不属于上述源和负载，则终止提取。
步骤S5，所述的采用阈值降噪法对高频部分进行去噪，具体步骤为：
分解特征信息的高频部分得到一些列高频信息分量，将每个高频信息分量确定阈值，利用阈值对每个高频信息分量进行去噪，基于去噪后的各个高频信息分量进行信息重构，得到基于高频部分去噪的特征信息。
步骤S5，所述的采用Savitzky-Golay滤波器对低频部分进行去噪，具体步骤为：
采用一元多阶多项式，所述一元多阶多项式的系数通过最小二乘准则确定，将特征信息的低频部分中每个数据点和相邻数据点进行拟合，基于拟合结果得到基于低频部分去噪的特征信息。
本发明还提供了一种自适应提取和降噪配电系统母线特征装置，利用该装置，可以准确地即时地得到对于直流母线电压信息的多个去噪特征信息。
一种自适应提取和降噪配电系统母线特征装置，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序，所述计算机存储器中采用权利要求1～7任一项所述的自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法构建的自适应提取和降噪配电系统母线特征模型；
所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
将直流母线电压信息输入自适应提取和降噪配电系统母线特征模型，得到直流母线电压信息的多个去噪特征信息。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
利用经验模态分解的两次迭代，对直流母线电压信息准确有效的提取多个特征信息，并且所述特征信息准确匹配直流母线电压系统的运行特性，通过阈值降噪法和Savitzky-Golay滤波器方法对所述特征信息进行去噪，较准确的保留高频部分的有效部分，并使得低频部分波形更加平滑。
附图说明
图1为具体实施方式的自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法流程图；
图2为具体实施方式的自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法示意图；
图3为具体实施方式的自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法得到多个去噪特征信息和直流母线电压信息的波形示图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。
一种自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法，如图1所示，包括：
S1：获得直流母线电压信息和系统母线特性，处理直流母线电压信息得到直流母线电压信息的极大值和极小值；
S2：采用三次样条插值拟合法，根据直流母线电压信息的极大值和极小值，得到均值信息，将所述均值信息从直流母线电压信息中去除；
S3：基于S2步骤的去除结果，迭代S1，S2步骤，直到直流母线电压信息不存在负的局部极大值和正的局部极小值，停止迭代，得到特征信息，将特征信息从直流母线电压信息中去除；
S4：基于S3步骤的去除结果，迭代S1，S2，S3步骤，直到直流母线电压信息满足终止条件后停止迭代，得到多个特征信息；
S5：将所述的多个特征信息分为高频特征信息和低频特征信息，采用阈值降噪法对高频特征信息进行去噪，采用Savitzky-Golay滤波器对低频特征信息进行去噪，基于去噪结果得到直流母线电压信息的多个去噪特征信息，并完成自适应提取和降噪配电系统母线特征模型的构建。
具体实施方式如下，如图2所示：
(1)检测系统直流母线电压信息作为输入信号r(t)，检测出r(t)信号的局部极大值点与极小值点.利用三次样条插值拟合法分别拟合出极大值点的上包络线和极小值点的下包络线，对上包络线与下包络线求均值得到信号m(t)；
(2)将原始输入信号r(t)减去包络线均值信号m(t)定义为h1(t)，即
h1(t)＝r(t)-m(t)
其中，t为时间变量；
(3)重复迭代(1)，(2)步骤.直到h1(t)满足不存在负的局部极大值和正的局部极小值判据条件，停止迭代，得到特征信息m1(t)；
(4)将原始输入信号r(t)减去特征信息m1(t)定义为h2(t)，即
h2(t)＝r(t)-m1(t)
其中，t为时间变量；
(5)重复迭代(1)，(2)，(3)步骤.直到h2(t)满足终止条件，所述终止条件为已提取出所需源和负载的所有信息，且h2(t)不属于所需提取的源和负载信息，则终止提取，所述的所需源和负载的所有信息是通过小信号建模和数值分法，对系统母线特性进行分析得到。停止迭代，得到特征信息m2(t)、m2(t)……mn(t)，如图3所示；
分解特征信息的高频部分，得到一些列高频信息分量，将每个高频信息分量确定阈值，利用阈值对每个高频信息分量进行去噪，基于去噪后的各个高频信息分量进行信息重构，得到基于高频部分去噪的特征信息；
并使用Savitzky-Golay滤波器进行平滑滤波，保持特征信息低频部分的光滑特性。将降噪处理后的特征信息记录保存。

Claims (8)

1.一种自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法，其特征在于，包括：
S1：获得直流母线电压信息和系统母线特性，处理直流母线电压信息得到直流母线电压信息的极大值和极小值；
S2：采用三次样条插值拟合法，根据直流母线电压信息的极大值和极小值，得到均值信息，将所述均值信息从直流母线电压信息中去除；
S3：迭代S1，S2步骤，直到直流母线电压信息不存在负的局部极大值和正的局部极小值，停止迭代，得到特征信息，将特征信息从直流母线电压信息中去除；
S4：迭代S1，S2，S3步骤，直到直流母线电压信息满足终止条件后停止迭代，得到多个特征信息；
S5：将所述的特征信息分为高频部分和低频部分，分别采用阈值降噪法对高频部分进行去噪，采用Savitzky-Golay滤波器对低频部分进行去噪，基于去噪结果得到直流母线电压信息的多个去噪特征信息，并完成自适应提取和降噪配电系统母线特征模型的构建。
2.根据权利要求1所述的自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法，其特征在于，步骤S1，所述的处理直流母线电压信息得到直流母线电压信号的极大值和极小值，具体步骤为：
将直流母线电压信息处理得到直流母线电压的波形，通过检测所述波形的局部极大值和极小值得到直流母线电压的极大值和极小值。
3.根据权利要求1所述的自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法，其特征在于，步骤S2，所述的得到均值信息，具体步骤为：
将直流母线电压信息的极大值和极小值拟合得到上包络线和下包络线，将所述上包络线和下包络线求均值，得到均值信息。
4.根据权利要求3所述的自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法，其特征在于，所述的拟合得到上包络线和下包络线，具体步骤为：
采用三次样条插值拟合法，将直流母线电压信息的极大值拟合为上包络线，直流母线电压信息的极小值拟合为下包络线。
5.根据权利要求1所述的自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法，其特征在于，步骤S4，所述的直到直流母线电压信息满足终止条件后停止迭代，具体步骤为：
采用小信号建模和数值分法，对系统母线特性进行分析得到终止条件，通过不断迭代，直到直流母线电压信息满足终止条件后，停止迭代，得到多个特征信息。
6.根据权利要求1所述的自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法，其特征在于，步骤S5，所述的采用阈值降噪法对高频部分进行去噪，具体步骤为：
分解特征信息的高频部分得到列高频信息分量，将每个高频信息分量确定阈值，利用阈值对每个高频信息分量进行去噪，基于去噪后的各个高频信息分量进行信息重构，得到基于高频部分去噪的特征信息。
7.根据权利要求1所述的自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法，其特征在于，步骤S5，所述的采用Savitzky-Golay滤波器对低频部分进行去噪，具体步骤为：
采用一元多阶多项式，所述一元多阶多项式的系数通过最小二乘准则确定，将特征信息的低频部分中每个数据点和相邻数据点进行拟合，基于拟合结果得到基于低频部分去噪的特征信息。
8.一种自适应提取和降噪配电系统母线特征装置，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序，其特征在于，所述计算机存储器中采用权利要求1～7任一项所述的自适应提取和降噪配电系统母线特征的方法构建的自适应提取和降噪配电系统母线特征模型；
所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
将直流母线电压信息输入自适应提取和降噪配电系统母线特征模型，得到直流母线电压信息的多个去噪特征信息。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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基于自适应噪声完备经验模态分解的Φ-OTDR信号去噪算法;熊兴隆;魏永兴;张琬童;李猛;马愈昭;;半导体光电(第04期);全文 *

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