摘要:

针对存在多种单一电能质量扰动的复合扰动分类识别问题,提出了一种基于分段改进S变换和RBF神经网络相结合的复合电能质量扰动识别新方法.首先对离散S变换进行了分段改进,将时域分辨率和频域分辨率进行分段处理,通过分析改进S变换得到的模时频矩阵,绘制了能够反映扰动信号不同突变参数的特性曲线.其次利用统计方法优化计算提取了10种用于模式识别的特征量,并用局部逼近的RBF神经网络设计了分类器对提取的特征样本进行训练和分类,最后在不同噪声环境下对5种单一扰动及谐波+电压暂降、电压暂降+闪变等6类复合电能质量扰动的分类识别进行了仿真验证.仿真结果表明,该方案时频处理、分类能力和学习速度等方面均优于普通改进S变换+全局逼近网络的方法,且鲁棒性强,能准确识别多种单一扰动及两种扰动同时存在的复合电能质量扰动.

摘要:

各类分布式设备和智能设备接入电力系统,使得电力系统对电能的波动越来越敏感,这导致对电能质量扰动(PQD)的识别和处理变得越来越重要.通过将分段改进S变换(SMST)和随机森林(RF)算法相结合,提出了一种用于复杂噪声环境下PQD识别的新方法.首先,基于检测误差和峰度对SMST的不同频段进行分别调参,并使用SMST提取待检测信号的75种时频特征,构成原始特征集.然后,改进分类回归树(CART)的节点分裂过程,加入了离散值处理策略并使用Gini指数的下降作为新的节点分裂规则.同时,在下次节点分裂前,将基尼指数下降值为零的特征从特征集中删除.最后,使用改进的CART算法构建了RF分类器并对复合PQD信号进行分类.实验证明,在不同的信噪比条件下,新方法均能有效识别多数单一PQD信号和常见的双重复合PQD信号.虽然新方法在运行效率方面仍有一定的改进空间,但其在不同层面上的改进均能有效提升PQD识别精度,且平均分类精度明显高于各类传统PQD识别方法.