CN114217132A - 一种基于wgan的电力系统谐波规律计算方法 - Google Patents

一种基于wgan的电力系统谐波规律计算方法 Download PDF

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CN114217132A CN202111333676.9A CN202111333676A CN114217132A CN 114217132 A CN114217132 A CN 114217132A CN 202111333676 A CN202111333676 A CN 202111333676A CN 114217132 A CN114217132 A CN 114217132A
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梅文波
吴鸥
梅志超
朱帅
潘燕毅
姚常青
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Jiangsu Yihe Energy Technology Co ltd
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Jiangsu Yihe Energy Technology Co ltd
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    • G01R27/02—Measuring real or complex resistance, reactance, impedance, or other two-pole characteristics derived therefrom, e.g. time constant
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    • G—PHYSICS
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Abstract

一种基于WGAN的电力系统谐波规律计算方法，所述谐波规律计算方法包括以下步骤：采集电力系统的电流瞬时值、通过小波神经网络获取谐波电流相量数据序列、建立WassersteinGAN，利用相量序列训练深度对抗神经网络、基于WassersteinGAN的生成器生成电力系统电流谐波数据，根据数据获取电流谐波规律等特征；本发明采用小波神经网络模型相比快速傅里叶变换具有更高的准确性，从而获取更精确的谐波。

Description

一种基于WGAN的电力系统谐波规律计算方法
【技术领域】
本发明涉及电力系统谐波计算领域，具体涉及一种基于WGAN的电力系统谐波规律计算方法。
【背景技术】
随着现代工业的发展，电力系统不断介入大量非线性负载；大量的谐波容易导致电网谐振、加大系统电力变压器和输电线的损耗，降低电力测量的准确度。电力系统不同非线性负载呈现出不同的谐波分布。在相关技术中，研究谐波分布规律有助于理解电力系统谐波特点，从而有利于提高电力系统谐波管理水平。
现有技术中，针对电力系统谐波检测主要采用快速傅里叶算法，由于快速傅里叶变换分析频谱往往具有非同步采样、频谱泄露和信号的栅栏效应。同时，针对非线性符合谐波分布规律的讨论主要基于物理特性的角度或基于数学方法的角度出发。常见方法假设谐波的相位和幅值是相互独立的或者认为幅值和相较服从某种联合概率分布。在这种假设下，往往构造相位和幅值独立的概率密度函数或联合概率密度函数，从而建立幅值和相角的统计学分布特征，因此快速傅里叶变换准确性不高。
由此可见，提供一种准确性高的电力系统谐波规律计算方法是本领域亟需解决的问题。
【发明内容】
为解决上述问题，本发明提供一种基于WGAN的电力系统谐波规律计算方法，所述谐波规律计算方法包括以下步骤：
步骤一：采集电力系统的电流瞬时值；
步骤二：通过小波神经网络获取谐波电流相量数据序列；
步骤三：建立Wasserstein GAN，利用相量序列训练深度对抗神经网络；
步骤四：基于Wasserstein GAN的生成器生成电力系统电流谐波数据，根据数据获取电流谐波规律等特征。
进一步的，所述步骤一中电流数据的采样频率大于等于信号中最高频率的两倍。
进一步的，所述步骤二包括小波神经网络的小波基函数的选择、输入层节点的确定、隐含层节点的确定和小波神经网络的训练。
进一步的，所述输入层节点数大于等于信号中最高频率的两倍，所述小波神经网络的训练通过引入动量因子α，利用最速下降法进行训练，建立获取电力系统谐波信号的模型
进一步的，所述步骤三包括获取谐波电流相量数据序列、建立WGAN模型、利用所述电流相量数据训练所述WGAN模型。
进一步的，所述步骤四中获取电流谐波规律包括输入20000组随机的二维10000*2维度相量、将所述10000*2维度相量输入所述WGAN模型获取输出20000组n*2维度相量、根据所述20000组10000*2维度相量统计谐波规律。
本发明相较于现有技术具有以下有益效果：
1.小波神经网络模型相比快速傅里叶变换具有更高的准确性，从而获取更精确的谐波。
2.利用WGAN可以根据相位和幅值分布特征拟合复杂规律的多元分布的特性，建立基于Wasserstein距离的深度对抗神经网络。
3.利用WGAN训练谐波相位和幅值分布规律模型，基于WGAN模型生成相位和幅值数据获取谐波分布规律。
【附图说明】
图1是本发明基于WGAN的电力系统谐波规律计算方法原理图。
图2是本发明生成器生成谐波数据和获取谐波规律分布示意图。
【具体实施方式】
本发明所提到的方向用语，例如「上」、「下」、「前」、「后」、「左」、「右」、「内」、「外」、「侧面」等，仅是附图中的方向，只是用来解释和说明本发明，而不是用来限定本发明的保护范围。
本发明基于WGAN的电力系统谐波规律计算方法目的在于克服传统算法谐波获取及谐波分布规律计算的不足，提高准确性；所述基于WGAN的电力系统谐波规律计算方法包括以下步骤：
步骤一：采集电力系统的电流瞬时值；
电流数据的采样频率大于等于信号中最高频率的两倍；即N＞2fHT,其中fH是电流信号的最高频率，T是基波周期。
步骤二：通过小波神经网络获取谐波电流相量数据序列；
此过程包括小波神经网络的小波基函数的选择、输入层节点的确定、隐含层节点的确定和小波神经网络的训练，为了保证小波基函数相位不失真且具有时域对称性和线性相位，因此选择morlet小波基函数：
Figure BDA0003349728770000041
其中输入层节点数大于等于信号中最高频率的两倍，即lnputn＞2fHT,其中lnputn是输入层节点数，fH是电流信号的最高频率，T是基波周期。
所述隐含层节点的确定如下：
Figure BDA0003349728770000042
其中outputn是该隐含层输出点个数。
所述小波神经网络的训练通过引入动量因子α，利用最速下降法进行训练，建立获取电力系统谐波信号的模型。
步骤三：建立Wasserstein GAN，利用相量序列训练深度对抗神经网络；具体包括获取谐波电流相量数据序列、建立WGAN模型、利用所述电流相量数据训练所述WGAN模型。
获取的谐波电流相量数据序列为：
Figure BDA0003349728770000043
其中I表示电力系统谐波电流相量的幅值，
Figure BDA0003349728770000044
表示电力系统谐波电流相量的相角，下标n表示电力系统谐波电流相量数据序列的个数。
WGAN模型的训练原始为
Figure BDA0003349728770000045
采用SGD优化算法训练，生成器loss为Ex-pg[-logD(x)]，
在最优判别器D*下，loss为：
Figure BDA0003349728770000051
步骤四：基于Wasserstein GAN的生成器生成电力系统电流谐波数据，根据数据获取电流谐波规律等特征。
输入20000组随机的二维10000*2维度相量，将所述10000*2维度相量输入所述WGAN模型获取输出20000组n*2维度相量，根据所述20000组10000*2维度相量统计谐波规律。
本发明基于神经网络模型，构建电力系统谐波检测的小波神经网络模型，小波神经网络模型相比快速傅里叶变换具有更高的准确性，从而获取更精确的谐波；在分析谐波分布规律上，本专利该模型摒弃关于现有的关于相位和幅值是否独立，是否满足某种联合概率密度分布规律的假设的讨论。利用WGAN可以根据相位和幅值分布特征拟合复杂规律的多元分布的特性，建立基于Wasserstein距离的深度对抗神经网络(GAN)，利用WGAN训练谐波相位和幅值分布规律模型，基于WGAN模型生成相位和幅值数据获取谐波分布规律。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (6)

1.一种基于WGAN的电力系统谐波规律计算方法，其特征在于，所述谐波规律计算方法包括以下步骤：
步骤一：采集电力系统的电流瞬时值；
步骤二：通过小波神经网络获取谐波电流相量数据序列；
步骤三：建立Wasserstein GAN，利用相量序列训练深度对抗神经网络；
步骤四：基于Wasserstein GAN的生成器生成电力系统电流谐波数据，根据数据获取电流谐波规律等特征。
2.根据权利要求1所述的基于WGAN的电力系统谐波规律计算方法，其特征在于，所述步骤一中电流数据的采样频率大于等于信号中最高频率的两倍。
3.根据权利要求1所述的基于WGAN的电力系统谐波规律计算方法，其特征在于，所述步骤二包括小波神经网络的小波基函数的选择、输入层节点的确定、隐含层节点的确定和小波神经网络的训练。
4.根据权利要求3所述的基于WGAN的电力系统谐波规律计算方法，其特征在于，所述输入层节点数大于等于信号中最高频率的两倍，所述小波神经网络的训练通过引入动量因子α，利用最速下降法进行训练，建立获取电力系统谐波信号的模型。
5.根据权利要求1所述的基于WGAN的电力系统谐波规律计算方法，其特征在于，所述步骤三包括获取谐波电流相量数据序列、建立WGAN模型、利用所述电流相量数据训练所述WGAN模型。
6.根据权利要求1所述的基于WGAN的电力系统谐波规律计算方法，其特征在于，所述步骤四中获取电流谐波规律包括输入20000组随机的二维10000*2维度相量、将所述10000*2维度相量输入所述WGAN模型获取输出20000组n*2维度相量、根据所述20000组10000*2维度相量统计谐波规律。
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