特征提取方法在电能质量扰动识别中的应用

参考文献
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Cdq0
图 １ Ｐ Ｑ Ｄ 治理系统示意图
cos(wt + 2π / 3) − cos(wt + 2π / 3) 1/ 2
图 ２ ｄ ｑ 变换 Ｐ Ｑ Ｄ 扰动检测示意图
文献 将ｄｑ 变 换 后 直 轴 和 交 轴 的 输 出 量的平方和作为特征量对低频、 高频振荡、 脉冲暂态和谐波进行识别。 文献 ［５］通过ｄｑ变 换监测瞬时有效值是否超过一定的限值识 别有电压骤降和骤升。 文献 ［６］利用ｄｑ变换结 果进行处理作为相位跳变和频率偏移扰动 识别的依据。 文献 ［ ７ ］ 通过ｄｑ０变换计算波动
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２０１０ ＮＯ．３２ ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
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特征提取方法在电能质量扰动识别中的应用 ①
张新闻 周春艳 （ 北方民族大学电气信息工程学院 银川 ７ ５ ０ ０ ２ １ ） 摘 要 ：全面综述了特征提取方法在电能质量扰动识别中的应用。 将电能质量特征提取方法划分为基于时频与非时频两种方法，重点对 基于非时频方法的ｄｑ０变换法、 ＦＦＴ变换和基于时频分析方法的小波变换、 Ｓ变换在电能质量扰动识别特征提取中的应用加以讨论，并对 比分析了各种方法的利弊，对进一步研究的问题及今后的主要研究方向进行了展望。 关键词 ： 电能质量扰动 特征提取 扰动识别 ｄｑ０变换法 Ｆ Ｆ Ｔ变换 小波变换 Ｓ变换 中 图 分 类 号 ：ＴＭ７１４ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１６７２－３７９１（２０１０）１１（ｂ）－００６６－０３
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在 各 种 缺 点， 没 有 一 种 方 法 能 有 效 的 将 目 前 已 知 的 ＰＱＤ的 识 别 提 至 较 高 的 水 平，这 是由ＰＱＤ自身特点所决定的。 未来ＰＱＤ特 征提取的方法将向以下两个方向发展。 （ １ ）更多特征提取方法的结合。 特征提 取方法的目标是为了提高扰动识别的准确 率， 各种种扰动产生的机理又千差万别， 这 很难有一种方法实现对各种扰动的识别。 （２） 特 征 提 取 方 法 的 实 时 性 。 对 ＰＱＤ 识 别的目的是为了了解其产生的机理，为 ＰＱＤ的治理提供依据。 如果特征提取方法 过 于 复 杂 ， 耗 费 时 间 长 ， 必 将 会 导 致 ＰＱＤ 治 理系统的实时性不好， 未来的对特征提取 算法的要求是耗时要小。
cos wt 2 = − sin wt 3 1/ 2
［４］
１ 电能质量扰动的特征
特征为扰动识别提供依据。 直接对各 种 扰 动 信 号 时 域 波 形 进 行 特 征 提 取， 所 能 提取的特征主要有扰动波形幅值、 均方根 值、 均值或能量、 扰动持续时间等， 直接利 用这些特征对含有基波的ＰＱＤ信号进行识 别， 扰动信号还不能有效的识别。 为了提高 扰动识别的分类率，一般都要对含有扰动 的原始信号进行数学变换，在扰动新的变 换域中可以实现对扰动信号由表及里、 由 粗及精的分析，进而揭示各种扰动内在不 同， 从 中 找 到 更 为 有 效 的 扰 动 特 征 。
近 年 来， 随 着 电 力 系 统 容 量 不 断 扩 大， 各 种 分 布 式 发 电 单 元 逐 步 接 入 电 网， 同 时 各种大功率的非线性负载使用不断增加， 造成公用电网电能质量日益恶化。 电力系 统中由各种电能质量扰动（Ｐｏｗｅｒ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ，ＰＱＤ）引起的电能质量问题主 要分为稳态和暂态两大类：稳态电能质量 问题以波形畸变为特征， 主要包括谐波、 间 谐波、 电压波动等； 暂态电能质量问题常以 幅值、 频谱和暂态持续时间为特征， 常见的 扰动有电压中断、 电压暂升（暂降）和电磁暂 态等 ［１～２］ 。 为了采取合理的措施提高电能质 量， 减小扰动带来的影响， 首先要对电能质 量 问 题 进 行 评 估 与 分 析， 对 各 种 扰 动 进 行 正确的识别 ［３］。 ＰＱＤ 治 理 系 统 如 图 １所 示 ， 从 中 可 以 看
出Ｐ Ｑ Ｄ 识 别 主 要 包 括 扰 动 特 征 提 取 和 分 类 器设计两个环节，而有效特征的提取是提 高识别率的关键因素之一。
２ 特征提取方法
基于数学变换的特征提取方法主要有 的基于时频分析的方法和基于非时频分 析的方法。 其中，基于非时频分析的方法 主要包括Ｈｉｒｂｅｒｔ变换、 ＦＦＴ变换、 数学形态 学、 ｄｑ０变换和瞬时无功功率理论等方法。 基于时频分析的方法主要包括小波变换、 希尔伯特－黄变换、 Ｓ变换等。 基于以上几 种分析方法的ＰＱＤ的特征提取是识别扰动 的基础。 ２ ． １ 非时频方法 （１）ｄｑ变换。 如图２ 所示， 三相标准电压经过变换 后， 在 d , q 轴 上 表 现 为 直 流 分 量 。 且由式中 可知，当 w = w1 且 ϕ = 0 时， d 轴 的 直 流 分 量为０， q 轴的直流分量为 − 3U ，再在 q 轴 上 3U 就相当于减去了三相标准的正弦基 波，剩下部分经过反变换后就得到了扰动 信号。 其中
表 １ 电能质量扰动识别中几种特征提取方法的比较
①项目基金：北方民族大学科研项目基金资助（项目编号：２００８Ｙ０２０） 。
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开始至扰动结束的最大值、 平均值、 最小值 和持续时间作为特征对多相同时出现电压 暂升、 电压暂降等扰动进行识别。 ｄｑ０变换能够反映扰动随时间的变化 规律， 但对表述信号的另一个重要参数 —频率却无法反映，这是ｄｑ０变换方法的 不足。 （２）ＦＦＴ 变换。 Ｆ Ｆ Ｔ变换是离散傅氏变换的快速算法， ＦＦＴ存 在 频 谱 泄 露 和 栅 栏 效 应 等 缺 陷 ，无 法满足对具有暂态、 突变等特性的电能质 量扰动非平稳信号进行分析的要求。 通常 采用加窗插值算法对ＦＦＴ算法进行修正， 可大大减小频谱泄露， 有效抑制各次谐波 之间的干扰 ［８］，在谐波和间谐波等稳态信号 的分析中是很有优势的。 文献 ［９］ 通过ＦＦＴ变 换得到频域最大３ 个波峰值及其对应的 频率点６个频域特征量对扰动进行识别。 文 献 ［１０］对 小 波 系 数 呈 现 相 似 分 布 的 陷 波 和谐波应用ＦＦＴ变换后的频谱特性进行 区分。 文 献 ［ １ １ ］ 根 据闪变的频谱只分布在基 频 及 其 附 近，利 用 ＦＦＴ提 取 特 征 并 对 谐 波 与闪变进行识别。 虽然ＦＦＴ变换能够将信号的时域特征 和频域特征联系起来， 分别从信号的时域 和频域观察， 但却不能把二者有机地结合 起来。 ２ ． ２ 时频方法 （１）小波变换。 小波变换是由Ｍｏｒｌｅｔ于１９８０年在进行 地震数据分析工作时创造的。 小波就是最 短最简单的振动。 小波分析方法是一种窗 口大小固定但其形状可改变的时频局部化 分析方法。 它在低频部分具有较高的频率 分辨率和较低的时间分辨率， 而在高频部 分具有较高的时间分辨率和较低的频率分 辨率。 对于电能质量领域的非平稳时间序 列 ，小 波 变 换 在 提 取 这 类ＰＱＤ特 征 优 势 很 明显。 近年来， 国外许多学者都利用小波变 换对电能质量问题进行研究。 文 献 ［ １ ２ ］ 利用 Ｄａｕｂｅｃｈｉｅ先提取基波频段所在的小波系数 将电压暂升、 电压暂降和电压中断分别检 测出来；然后将小波包分解结果中的最佳 子空间的熵值作为特征量，区分暂态脉冲 和振荡。 文献 ［１３］ 采 用 了ｄｂ４小波对ＰＱＤ进行 分解，计算各尺度的能量和与基波信号能 量作差作为特征对电压暂升、 电压暂降和 电压中断识别。 小波变换的本质是度量被分析信号波 形与所用小波波形的局部相似程度。 要想 使这种变换方法取得成功，选择合适的小 波， 使之尽可能地与被分析的信号相匹配， 是必须认真考虑的关键问题。 不同的小波 基在正交性、 紧支性、 平滑性甚至对称性上 表现出不同的特性，不同的小波基对同一 信号的分析效果是不同的。 小波基的选取 没有固定的模式，一般依据其对待分析信 号的检测效果来确定。 但实际上进行ＰＱＤ 类型识别时， 由于无法提前预知扰动类型， 所以就只能采用一种类型的小波基和固定 的尺度数去分析所有类型的扰动波形。 今 后要做的工作应该是找出最适合电能质量 分析的小波基函数。 （２）Ｓ变换。 Ｓ变换是Ｓｔｏｃｋｗｅｌｌ 等人于１９９６年提出 的一种时频分析方法， 它继承和发展了小 波变换和ＳＴＦＴ变换的局部化思想。 利用Ｓ 变换可以独立分析信号各频率分量的幅值 变化特征，并且可以得到更高的频率分辨 率 ［１４］ 。 由信号Ｓ变换得到的幅值矩阵与ＳＴＦＴ 变换一样也为一个２维矩阵，其行、 列分别 对应采样点与频率值， 矩阵元素为对应时 频点的幅值。 目 前 ，基 于 Ｓ变 换 的 ＰＱＤ特征 一般是从待分析扰动信号的Ｓ 变换幅值矩 阵中提取。 文献［１５］利用Ｓ变换提取以下３组特 征向量： Ｓ 变换幅值矩阵中与额定频率对应 的行向量、 各频率对应的行向量的平均值 组成的向量以及各频率对应的行向量的标 准 差 组 成 的 向 量 ，实 现 了 ７种 单 一 型 Ｐ Ｑ Ｄ的 有效识别。 文献 ［１６］ 利用信号不同分辨率的Ｓ 变换提取信号的时频特征并利用１ ４ 条规则 实现了７ 种扰动类型的识别。 以上这些基于 Ｓ变 换 的 Ｐ Ｑ Ｄ 特 征 提 取 方 法 ， 可 以 直 观 地 、 定 性 的 反 映Ｐ Ｑ Ｄ信号变化特点 ［ １ ７ ］ 。 ２ ． ３ 各方法的分析比较（ 见表 １ ） 特征的有效与否要看对Ｐ Ｑ Ｄ 分类率的 高低，一般一种单一的特征提取方法很难 对 所 有 ＰＱＤ准 确 识 别 ，只 能 有 效 识 别 部 分 扰动。 为了提高扰动的识别， 一般要根据不 同扰动的特点选择不同的特征提取方法， 如文献［１８］利用信号Ｓ变换幅值矩阵和时域信 息直接提取与各类电能质量扰动相应的特 征 ，实 现 了 不 同 噪 声 水 平 下 的 多 种ＰＱＤ的 有较识别。 文献［１９］利用扰动的Ｈｉｂｅｒｔ包罗线 和 ＦＦＴ变 换 提 取 时 域 特 征 实 现 了８种 常 见 扰动的识别。 文献 ［２０］利用统计特性，提出了 短窗功率算法和短窗自相关算法， 能在噪 声情况下定位扰动时间并实现识别。 文献 ［２１］ 提出利用瞬时无功功率理论并结合差变 法来实现扰动信号的定位与识别， 该方法 简单、 快捷， 但噪声的影响会使分析产生较 大的误差。 文献［２２］采用差变信号与复小波相 结合，利用二十进制转换法对电能质量扰 动 进 行 识 别， 不 同 的 电 能 质 量 扰 动 信 号 对 应特有的二进制码，这种识别方法避免了 歧义性问题，具有快速、 准确、 可扩展等特 点。 文献［２３～２４］利用数学形态学在保留突变点 信息方面的优越性，结合网格分形或ｄｑ分 解， 对扰动进行了快速而准确的时间定位， 也便于提取特征，进行识别 ［２５］ 。