基于S变换图像灰度量化的短时电能质量扰动识别分类

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1、第33卷第6期四JIl电力技术Vo1．33，No．62010年12月SichuanElectricPowerTechnologyDec．，2010基于S变换图像灰度量化的短时电能质量扰动识别分类张中全，赵俊(成都电业局，四川I成都610041)摘要：针对短时电能质量扰动分类大多依赖分类器，分类准确率不高这一难题，提出了基于s变换模时频矩阵灰度图像法。首先对常见的几种扰动进行s变换分析，得到模时频矩阵，再应用数字图像灰度方法，将模矩阵各元素值用灰度图方式表示，分析其灰值分布特征，引入灰度期望和灰度方差两指标，量化灰度图像灰值分布，并根据量化结果建立扰动标准判据，实现扰动分类。

2、仿真实验表明，该方法不依赖于分类器，能准确地对扰动进行分类且对噪声不敏感，是一种有效的短时电能质量分类方法。关键词：短时电能质量扰动；S变换；模时频矩阵；灰度图像；扰动分类Abstract：AclassificationmethodforshundurationpowerqualitydisturbancebymeasuringthegreyscaleimageofS～modaltime—frequencymatrixisproposed．Firstly，thecommonpowerqualitydisturbancesignalsaredecomposedwithS—tr

3、ansformanalysisandtheS—modaltime—frequencymatrixisconstructed，thegreyscaleimageofwhichcouldbeeasilycalculatedac—cordingtodigitalimagegreyscalemethod．Then，thegreyvalueandgreyvarianceareintroducedtoquantifythecharacteris—ticsofS—modaltime—frequencyimageinordertoachievethedisturhanceclassific

4、ation．Thesimulationresultsshowthattheproposedmethodcanclassifythedisturbancesexactlyandisnotsensitivetonoise，SOitisaneffectiveclassificationmethodofshortdurationpowerquality．Keywords：shortdurationpowerqualitydisturbance；S—transfotrn；moduletime～frequencymatrix；disturbanceclassifica—tionofgr

5、eyscaleimage中图分类号：TM714文献标志码：A文章编号：】003—6954(2010)06—0045—06特性，适合于分析暂态、突变信号而得到广泛应0引言用。但是小波变换易受噪声影响，且结果缺乏直观性。s变换克服了短时傅里叶变换窗函数长度不易随着科学技术和国艮经济的快速发展，电能的需确定的问题，变换结果在时频表明上比小波变换直观，求量也极大增长，同时电能质量越来越显示其重要信号在高频部分分解得更细致，并逐渐应用于电能质性，电力部门和用户对电能质量的关注也日益增量扰动识别中”。文献[iI]将S变换与神经网络加¨。典型的短时电能质量扰动(shortduration

6、pow—方法相结合对多种短时电能质量扰动进行了分类识erqualitydisturbance，SDPQD)现象有：电压凹陷、电别，分类正确率比较高，但该方法存在神经网络学习样压凸起、电压中断、谐波、振荡暂态等。对各种电能质本不易收敛、对噪声敏感且计算量大等问题。文献量扰动进行准确辨识和分类是控制和治理电能质量[12]提出基于模糊分类的电能质量扰动分类识别，通问题的前提。过简单明了的“IF—THEN”形式的知识规则形成判断，从国内外的研究情况来看，在短时电能质量扰动识别率较高，但该方法存在提取特征量较多、分类规则分析领域中，大多采用傅里叶变换(F盯)。J、小波变复杂等问题。文

7、献[13]提出支持向量机理论，取得了换(wT)-93、S变换(S—Transform，ST)等进行扰很好的分类效果，该方法克服了人工神经网络对噪声动检测及特征提取，然后采用人工神经网络敏感、训练时间长、计算量大等问题。但该方法仍然需(ANN)、模糊分类、支持向量机(SVM)131、相要一定量的样本，且分类过程不够直观。以上文献方似度¨等方法进行扰动的识别及分类。傅里叶变换法均依靠分类器实现扰动分类。文献[14]提出基于数只适用于平稳信号的分析，如谐波，对时变非平稳信字图像处理中相似度的思想，通过直接计算不同扰动号难