一种基于BUD谱峭度的暂态电能质量扰动分类识别方法

摘要

本发明为一种基于BUD谱峭度的暂态电能质量扰动分类识别方法。该方法该算法采用BUD谱峭度方法计算暂态脉冲和暂态振荡两类扰动信号的谱峭度，选取谱峭度的最大值、最小值和均值作为特征量，输入PSO优化参数的SVM进行训练测试。通过PSCAD/EMTDC获得仿真数据，用该方法进行分析。结果表明，基于BUD谱峭度方法能够有效提取扰动特征量，且具有良好的抗噪性能；利用SVM分类器在小样本和叠加有其他扰动时，有效识别两类扰动，识别率较高。

主权项

一种基于BUD谱峭度的暂态电能质量扰动分类识别方法，在电力系统中对暂态扰动进行识别，其主要步骤是：A、提取扰动特征信号输入含有扰动信号的输入电压信号u(t)，t为时间，将u(t)进行小波变换，提取扰动特征信号u_r(t)；B、计算扰动特征信号谱峭度由A获得的扰动特征信号u_r(t)求算其BUD，即Butterworth分布Cu_r(t,f)，再根据Cu_r(t,f)的2n阶瞬时谱矩得出2阶和4阶瞬时谱距，最后根据谱峭度的定义，求得u_r(n)的谱峭度C、提取扰动特征向量选取谱峭度的最大值、最小值和均值组成特征向量T，表示为T＝(K_max,K_min,K_avg)   (10)其中K_max为谱峭度的最大值，K_min为谱峭度的均值，K_avg为谱峭度的均值；D、PSO优化参数的SVM分类识别将特征向量和特征向量对应的类别输入PSO优化参数的SVM进行训练，然后对测试样本进行分类，得出并向后续处理设备输出所求分类结果；A步计算扰动特征信号谱峭度的具体作法为：A1、扰动特征信号u_r(n)，计算其Butterworth分布，结果为Cu_r(t,f)，A2、根据Butterworth分布Cu_r(t,f)求取的2阶瞬时谱距和4阶瞬时谱距$\begin{array}{c}{\hat{S}}_2\left(f\right)={<{\left|{\mathrm{Cu}}_r(t,f)\right|}^2>}_k\\ {\hat{S}}_4\left(f\right)={<{\left|{\mathrm{Cu}}_r(t,f)\right|}^4>}_k\end{array}---\left(6\right)$其中，<·>_k表示的是k阶时平均；A3、根据谱峭度定义，求得基于BUD的谱峭度，${\hat{K}}_{u_r}\left(f\right)=\frac{{\hat{S}}_{{4u}_r}\left(f\right)}{{\hat{S}}_{{2u}_r}^2\left(f\right)}-2,f\ne 0---\left(7\right).$