基于CWD谱峭度的暂态电能质量扰动分类识别方法

摘要

本发明提出了一种基于CWD谱峭度的暂态电能质量扰动分类识别方法，并将其与有效值相结合应用于五种单一和复合的暂态电能质量扰动的识别。该识别方法首先将电压暂升、暂降和中断这三种幅值类扰动看作一类，通过CWD谱峭度值将电力局数据采集系统采集到的数据分为暂态脉冲、暂态振荡和幅值类扰动三类，再通过计算幅值类扰动的有效值将数据分为电压暂升、电压暂降和电压中断，并向后续处理设备输出所求分类结果。本发明直接利用数值的大小区分不同的扰动类型，不需要使用任何分类器，极大的简化了识别的流程和识别的时间。本发明方法能够不仅能准确区分暂态脉冲、暂态振荡及暂升、暂降和中断这五种单一暂态扰动及其组合而成的复合扰动，还具有良好的抗噪性。

主权项

1.一种基于CWD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电压信号u(n)，n＝1，2，...，N，N为数据长度，将u(n)进行小波变换，提取扰动特征信号u_r(n)；B、计算扰动特征信号谱峭度计算由A获得的扰动特征信号u_r(n)的Choi-Williams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)的谱峭度具体作法为：B1、扰动特征信号u_r(n)，计算其Choi-Williams分布，结果为Cu_r(t，f)，${\mathrm{Cu}}_r(t,f)=\underset{-\infty }{\overset{\infty }{\int }}\sqrt{\frac{\sigma }{4{\mathrm{\pi \tau }}^2}}{e}^{(-\frac{{\mathrm{\sigma t}}^2}{4{\tau }^2})}{u}_r(t+f+\frac{\tau }{2}){u_r}^{*}(t+f-\frac{\tau }{2})e^{-j2\mathrm{\pi f\tau }}\mathrm{d\tau }---\left(1\right)$B2、根据Choi-Williams分布Cu_r(t，f)求取的2阶瞬时谱距和4阶瞬时谱距${\hat{S}}_2\left(f\right)={<{\left|{\mathrm{Cu}}_r(t,f)\right|}^2>}_k$$\left(2\right)$${\hat{S}}_4\left(f\right)={<{\left|{\mathrm{Cu}}_r(t,f)\right|}^4>}_k$其中，<·>_k表示的是k阶时平均；B3、根据谱峭度定义，求得基于CWD的谱峭度，${\hat{K}}_x\left(f\right)=\frac{{\hat{S}}_{4x}\left(f\right)}{{\hat{S}}_{2x}^2\left(f\right)}-2,$f≠0    (3)；C、根据阈值分类识别由B算出的谱峭度的最大值K_max和谱峭度的最小值K_min的大小，设置合适的阈值，判定输入信号属于幅值类扰动、暂态脉冲或者是暂态振荡；D、有效值方法区分幅值类扰动将未区分出来的幅值类扰动，计算其有效值曲线，通过幅值的大小范围来判断是电压暂升、电压暂降或者是电压中断，得出并向后续处理设备输出所求分类结果。