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时间:2020-03-26
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1、第10期孙恩钊等.S变换与欧氏距离在电能质量扰动识别中的应用959①S变换与欧氏距离在电能质量扰动识别中的应用孙恩钊刘爱莲谢涛李川(昆明理工大学信息工程与自动化学院)摘要为了满足电能质量扰动检测与分类的需要、进一步提高电能质量扰动识别效率,提出一种S变换与欧氏距离相结合的电能质量扰动识别方法。对电能质量扰动识别方法进行了仿真分析,结果表明:在信噪比为20dB的情况下,电压暂升、电压暂降和电压闪变的识别率较高,而电压中断、谐波和暂态振荡由于受到谐波和噪声干扰,识别率相对较低;随着信噪比的增加,扰动信号的识别率均随之增加。关键词
2、电能质量扰动识别效率S变换欧氏距离模时频矩阵中图分类号TH865文献标识码A文章编号1000-3932(2017)10-0959-05目前,随着非线性负荷的大量使用,电网中的1S变换基本原理电能质量污染问题日趋严重。为此,必须对电网某一连续信号x(t)的S变换S(τ,f)定义为:∞中的电能质量问题进行分类识别,以提升电网电-i2πftS(τ,f)=∫x(t)w(τ-t,f)edt-∞能质量。国内外研究人员在电能质量扰动识别方(1)[1~4]|f|-f2(τ-t)2/2面做了大量研究工作,其中小波变换因具有w(τ-t,f)=e
3、2π良好的时域-频域局部化特性,使得它对暂态、突其中,w(τ-t,f)为高斯窗函数;τ用来调整变信号的分析具有显著优势,在电力系统中得到高斯窗在时间轴上的位置;f为频率;t为时间。了广泛应用。通过小波包分解和重构提取扰动特对x(t)进行采样得到离散信号x(kTs)(k=征信息,为电能质量的检测、评估与治理提供依0,1,2,⋯,N-1),其中Ts是采样时间间隔,N是[5]据。虽然小波变换方法在检测高频扰动方面的采样点数,则由式(1)可得S变换的离散形式为:作用明显,但是对于电压暂降、电压暂升等低频扰N-1nm+ni2πmj/N
4、S(jTs,)=∑X()G(m,n)e,n≠0动,小波变换的作用十分有限,极易受到噪声干NTsm=0NTs[6,7](2)扰。近年来,S变换方法作为小波变换和FFTN-1mS(jTs,0)=∑X(),n=0的延伸,在电能质量扰动识别方面的研究成果越m=0NTsN-1[8~10]n1-(i2πnk/N)来越丰富。由StockwellRG等提出的S变X()=∑x(kTs)e(3)NTsNk=0[11]换已经在电能质量检测和扰动识别中得到了-2π2m2/n2G(m,n)=e(4)[12~14]应用。易吉良等提出一种基于不完全S变其
5、中,j、m、n的取值均为0,1,2,⋯,N-1;[4]换的扰动识别方法,明显提高了检测速度。刘n鑫等提出利用S变换模时频矩阵局部相似度的方X(NT)是信号x(t)的离散傅里叶变换;G(m,n)s[13]法进行扰动识别,提高了抗干扰能力。是高斯窗的傅里叶频谱。笔者提出一种将S变换与欧式距离相结合的2欧氏距离电能质量扰动识别方法,首先计算不同信噪比情欧氏距离是目前比较常用的距离定义方式,况下扰动信号与标准信号的S变换,然后得到模表示n维空间中两个点之间的真实距离,也可以时频矩阵的幅值频数直方图,最后通过比较扰动用来表示各数据对象
6、之间的距离。欧氏距离信号与标准信号幅值频数直方图之间的欧式距DM,N的表达式如下:离,即可判断电能质量的扰动类型。N2DM,N=∑(Mi-Ni)(5)i=1①作者简介:孙恩钊(1991-),硕士研究生,从事智能信息处理、通信工程的研究,547365190@qq.com。960化工自动化及仪表第44卷其中,Mi={xi,yi}是含噪扰动信号幅值频数直方图的第i个点,Ni为标准信号幅值频数直方图的第i个点。为比较扰动信号与标准信号之间的差异,首先通过S变换计算两者的模时频矩阵,然后求出模时频矩阵的幅值频数直方图,最后比较扰动信号
7、幅值频数与标准信号幅值频数之间的欧氏距离。3仿真分析以电压暂降、电压暂升、电压中断、暂态振荡、谐波和闪变6种比较普遍的电能质量扰动类型为例,分析笔者所提算法的有效性。算法流程如图1所示。3.1标准信号仿真利用Matlab生成6种扰动信号的数学模型图1算法流程如下:电压暂降x(t)=[1-A(u(t2)-u(t1))]sin(w0t),0.1≤A≤0.9,T≤t2-t1≤6T(6)电压暂升x(t)=[1+A(u(t2)-u(t1))]sin(w0t),0.1≤A≤0.9,T≤t2-t1≤6T(7)电压中断x(t)=[1-A(u
8、(t2)-u(t1))]sin(w0t),0.9≤A≤1,T≤t2-t1≤6T(8)-α(t-t1)暂态振荡x(t)=sin(w0t)+Aesin(βw0t)·[u(t-t1)-u(t-t2)]0.1≤A≤0.8,0.5T≤t2-t1≤3T,0.1≤α≤0.8,10≤β≤15(9)谐波x(
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