【技术实现步骤摘要】
基于ISVMD
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HT的复合电能质量扰动参数辨识方法
[0001]本专利技术属于复合电能质量扰动信号的参数辨识
,尤其涉及一种基于ISVMD
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HT的复合电能质量扰动参数辨识方法。
技术介绍
[0002]复合电能质量扰动参数辨识主要是对组成复合扰动的各单一电能质量扰动信号参数进行辨识。信号参数主要包括扰动起止时间、幅值和频率变化。准确地辨识复合电能质量扰动的信号参数对进一步了解电能质量扰动程度和针对性治理电能质量扰动具有极其重要的意义。
[0003]目前电能质量扰动参数辨识方法主要可以分为参数法和非参数法。常用的参数法有多信号分类法(Multiple Signal Classification,MUSIC),旋转不变信号参数估计法(Estimation ofSignal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)和卡尔曼滤波法(Kalman Filter,KF)等。MUSIC算法常用于对谐波和间谐波等稳态扰动的参数检测。研究者针对传统滑窗ESPRIT算法窗口大小固定、分辨率差的问题,提出一种自适应滑窗的ESPRIT算法,该算法的时频特性得以大幅改善,但是难以适用于日渐复杂的多重复合电能质量扰动。常用的非参数法包括傅里叶变换法、HHT变换法、奇异值分解法、小波变换、S变换和经验小波法等。HHT对于复合电能质量扰动信号具有良好的适用性,但其算法组成成分EMD的端点效应和模态混叠两个固有缺陷依然无法解决。虽 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于ISVMD
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HT的复合电能质量扰动参数辨识方法,其特征在于:通过最佳匹配延拓对连续变分模态分解算法进行改进,通过对经改进后的连续变分模态分解算法分解的模态分量分别进行希尔伯特变换,得到各模态分量对应的希尔伯特瞬时幅频谱;通过对瞬时频率谱分析对各扰动分量扰动发生的起止时间进行定位,利用其瞬时幅值谱可以对各扰动分量的幅值变化进行跟踪确定;最后通过对瞬时谱处理分析得到对复合扰动中各扰动成分的高精度参数辨识。2.根据权利要求1所述的基于ISVMD
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HT的复合电能质量扰动参数辨识方法,其特征在于:通过最佳匹配延拓对连续变分模态分解算法进行改进具体包括以下步骤:步骤S1:采样得到原始信号x(t),分别求取信号的极值点序列n
i
;步骤S2:选取特征波形,以包含左端点x(1)和极值点x(n1)、x(n2)、x(n3)的波形为特征波形W,长度为L,极值点x(n3)是特征波形的右端点;步骤S3:往后截取匹配波形,在后续信号中,以x(n
2k+1
)作为右端点,向左取长度为L的波形,作为匹配波形W
k
(k=2,3,
…
);步骤S4:将曲率匹配作为最佳匹配延拓的关键指标,按照下式计算波段内采样点附近曲率,作为特征曲率C:式中,i为波段内采样点序列编号;为第i个采样点的一阶导数,为第i个采样点的二阶导数;步骤S5:选择相关系数ρ、曲率匹配误差ε及绝对误差σ作为指标进行波形匹配筛选;利用式(1)计算k个波形段内采样点附近的曲率C
k
(i);根据以下公式分别计算特征波段曲率与匹配波段曲率之间相关系数、匹配误差和波形绝对误差;匹配误差和波形绝对误差;匹配误差和波形绝对误差;式中,Cov(C,C
k
)表示特征波段曲率与第k个匹配波段曲率的协方差;D(C)为特征波形曲率的方差,D(C
k
)为第k个匹配波形曲率的方差;σ
k0
表示特征波段与第k个匹配波段的绝对误差;N0为特征波段内采样点数,N为总采样点数;步骤S6:以匹配度P
k0
为最佳匹配延拓的比较指标来选取最优匹配波形,当第k波形段绝对误差满足σ<α*L且匹配度P
k0
最大,以W
k
为最佳匹配波形段;以其左端点x(i)的前一点x(i
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1)作为延拓波形的右端点,向左截取长度为u的波形作为延拓波形;u的大小根据扰动信号的情况确定;将延拓波形左移至x(1)前,完成信号的左端点延拓;并按照相同规则完成信号的右端点延拓:
式中,α为常数,根据实际信号进行调整;P
k0
为第k匹配波形段与特征波形段的匹配度指标;如果未寻到最佳匹配波形段,表...
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