应用组合分类法对暂态电能质量扰动分类.pdf

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1、第38卷第5期电力系统保护与控制Vl0l_38NO．52010年3月1日PowerSystemProtectionandControlMar．1，2010应用组合分类法对暂态电能质量扰动分类张文涛，潘瑾，饶群，薛俊范(河北省电力研究院，河北石家庄050021)摘要：有机地结合贝叶斯分类法、感知准则函数分类法和最小错分样本数准则分类法的理论优点，提出了一种新的组合分类方法。该方法保留贝叶斯法的最优特点，去除其使用的必备条件，保留了最小错分样本数准则分类法可对交叉样本分类，去除其计算复杂的缺点。与常用的最小

2、错分样本数准则函数分类法以及贝叶斯分类法、感知准则函数分类法相比，该组合分类法在理论上具有最优分类、可对交叉样本分类、计算简便的优点。在对暂态电能质量扰动分类的仿真分析过程中，充分显示了新方法的上述优点。关键词：分类；交叉样本；电能质量；暂态扰动ClassifyingthetransientpowerqualitydisturbancesusingcombinedmethodsZHANGWen·tao，PANJin，RAOQun，XUEJun—fan(HebeiElectricPowerResearch

3、Institute，Shijiazhuang050021，China)Abstract：AnewclassificationmethodisputforwardinthispaperwhichcombinestheadvantagesoftheBayesmethodandtheruleofperceptionfunctionandtheruleofleastwrong．Thisnewmethodkeepstheadvantagesofthetraditionalmethodsofclassificati

4、onbutremovestheirshortcomings．Comparingtotheclassificationmethodscommonlyuesd，thenewmethodhasseveraladvantagesincludingoptimalclassificationandsimplecomputationandclassilyingthecrosssamples．Whenclassilyingthetransientpowerqualitydisturbances，thenewmethod

5、showsalltheseadvantages．Keywords：classification；crosssample；powerquality；transientpowerqualitydisturbance中图分类号：TM711文献标识码：A文章编号：1674—3415(2010)05．0001．04函数分类法的优点集中在一起，有计算方法简单、0引言准确的优点，又不受是否有交叉样本限制。对比新随着国家科技水平的提升，用户对电能质量的方法和最小错分样本数准则分类法，仿真和分析结要求越来越高，对各种扰动

6、进行治理也成为迫切的果表明新方法有较好的分类效果。要求。产生不同种类电能质量暂态扰动的原因不同，1特征向量的提取为了有目的的治理，对扰动进行分类非常重要。有人研究了多种相关方法L1J。这些方法大都理论复当发生电能质量暂态扰动时，总有扰动开始和杂，使用计算机实现困难。结束的时间。有多种方法可以确定这两个时间，并一般在对暂态电能质量扰动分类时，只提取几得到暂态扰动的持续时间：种特征值，如扰动持续时间和扰动电压幅值，这时td=1一l(1)多个样本间会产生交叉样本。感知准则函数分类法式中：为扰动持续时间；为扰动

7、结束时间；为计算简单，但无法应对样本交叉带来的线性不可分扰动开始时间。问题，即计算不收敛。贝叶斯分类方法具有“最优扰动期间，测得的电压有多个值，作为分类标分类”的优点，但在很多情况下一些必要参数难以准的扰动电压只能是一个值：确定，因而应用受到限制。最小错分样本数准则分类法不受是否有交叉样本的限制，但计算方法过于网1‘ts(f，『_Iff)(2)复杂]。本文提出新分类法将贝叶斯分类法和感知准则．2．电力系统保护与控制式(2)中：是扰动电压；是扰动时的测量电其中：l，是Nxd规范化增广样本矩阵；b为引入余量

8、，可定义为：压；是无扰动时应有的电压，此值要在扰动前对应的时刻找到。取绝对值是为了避免负值的影响。2几种对样本分类的方法b==Ⅳ个1(9)2．1贝叶斯最优分类法基于最小错误率的贝叶斯分类法判定准则为：p(xR211)尸(1)=p(xeR1I2(2)(3)YYllY12Yl此时最小的分类错误率为：YY21Y22Y2(10)(e)p(x~Rz1：●●：p(xe．f、))pp((o,2?)+(一4)yYⅣTYN1YN2Yua式(3)和式(4)中：