【技术实现步骤摘要】
本专利技术研究中电力设备常用的同质传感器信号为对象，研究了对传感器测量的电数据进行融合过程并给出工程计算和实现的方法后，给出一种识别传感器突变参数检测和识别的有效方法。
技术介绍
一方面：用电设备能实时地感知电网的有效供电能力是有序用电的基础,电网能实时获取用电设备用电真实状态是智能电网的前提.传统的供用电信息采集往往由单一的传感器来完成，即使采用多个(种)传感器也多是分时使用，所以是从多个侧面孤立地反映电网的信息。随着技术的进步，这些测量数据需要融合处理，即指利用多个传感器的输出推断出一个有效的信息。另一方面：处在电力系统的传感器受到生产厂家生产环境、采用技术的不同，不同厂家的仪器甚至同一厂家的不同批次的仪器测得同一对象的某个物理数据都有差异，尤其在幅度上差别明显，因此对海量数据对比、自动分析等造成困难。电力系统中的各种传感器因上述原因成为同质传感器。同质传感器是指观测同一物理现象的若干个传感器，该若干个传感器可以不同时、不同位置，但是被检测或采集信号的特征相同。由于不同传感器的个体差异和信号采集过程中的随机误差，因此现在对同质传感器的海量数据进行检测和识别较为困难，数据质量差，传感器突变参数识别精度低。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于同步的同质传感器突变参数识别方法与装置，用以消减不同传感器差异和信号采集过程中的随机误差，改善数据质量从
而提高传感器突变参数识别精度。为实现上述目的，本专利技术的方案包括：一种基于同步的同质传感器突变参数识别方法，步骤如下：步骤A：中央处理器以T为采样周期，同质传感器定时对系统被测信号进行采样...
【技术保护点】
一种基于同步的同质传感器突变参数识别方法，其特征在于，步骤如下：步骤A：中央处理器以T为采样周期，同质传感器定时对系统被测信号进行采样和量化，并得到相同采样频率下的采样数据；步骤B：将采样数据按周期进行截取，获得m个周期序列为：Y1(t),Y2(t),…Ym(t)，每个周期样本中包含了N个数据点，即Yi＝[Xi(1),Xi(2),…Xi(N)]，其中i＝1,2,…,m；步骤C：构造按周期同步构建的周期数据序列：将每个周期数据中各个时刻点数据视为同步后的同一对象的多次测量结果，即各个周期对应时刻点数据为一个样本，多个周期的数据中相对应时刻的每个点值即构成一个数据序列，从而可视为单一传感器多次测量的一维数据序列，即构造了按周期同步构建的周期数据序列Y′1(t),Y′2(t),…Y′N(t)，每组一维数据序列中包括了m个数据点，即Y′i＝[X1(1),X2(2),…Xm(N)]；步骤D：对数据样本Y′t进行基于极大似然估计的预处理；步骤E：对基于组合预处理的含有突变传感器信号采用EMD分解得到各阶IMF分量；步骤F：对传感器异常信号的主导IMF分量采用HHT变换得到瞬时频率图和瞬时幅值图；步...
【技术特征摘要】
1.一种基于同步的同质传感器突变参数识别方法，其特征在于，步骤如下：步骤A：中央处理器以T为采样周期，同质传感器定时对系统被测信号进行采样和量化，并得到相同采样频率下的采样数据；步骤B：将采样数据按周期进行截取，获得m个周期序列为：Y1(t),Y2(t),…Ym(t)，每个周期样本中包含了N个数据点，即Yi＝[Xi(1),Xi(2),…Xi(N)]，其中i＝1,2,…,m；步骤C：构造按周期同步构建的周期数据序列：将每个周期数据中各个时刻点数据视为同步后的同一对象的多次测量结果，即各个周期对应时刻点数据为一个样本，多个周期的数据中相对应时刻的每个点值即构成一个数据序列，从而可视为单一传感器多次测量的一维数据序列，即构造了按周期同步构建的周期数据序列Y′1(t),Y′2(t),…Y′N(t)，每组一维数据序列中包括了m个数据点，即Y′i＝[X1(1),X2(2),…Xm(N)]；步骤D：对数据样本Y′t进行基于极大似然估计的预处理；步骤E：对基于组合预处理的含有突变传感器信号采用EMD分解得到各阶IMF分量；步骤F：对传感器异常信号的主导IMF分量采用HHT变换得到瞬时频率图和瞬时幅值图；步骤G：依据HHT变换图中的突变点、幅值变化、瞬时频率走势特征信息对传感器突变参数进行检测和识别。2.根据权利要求1所述的一种基于同步的同质传感器突变参数识别方法，其特征在于，所述步骤D中，对数据样本Y′t进行基于极大似然估计的预处理的
\t方式为：S101：假设在给定的时刻，待测环境特征为X，传感器的值为Y,则该传感器的测量模型为：Y＝f(X)+V其中，V是符合高斯分布的噪声项；所谓数据融合就是由N个传感器得到测量值Y1、Y2、…、YN,并按某种估计准则从这些测量值中得到特征参数X的最优估计；S102：寻找合适的准则函数，即当X被估计为X(Y)时所产生的损失最小；取损失函数为均匀损失： L [ X ^ ( Y ) , X ] = 1 | X ^ - X | ≥ ϵ 2 0 | X ^ - X | < ϵ 2 ]]>S103：在损失函数L的基础上，定义相应估计风险的函数R：其中，p(x)、p(x|y)表示概率分布；S104：取风险最小为估计准则，即 ∂ R ∂ X | X = X ^ ( Y ) = 0 - - - ( 1 ) ]]>得到符合式(1)的最优估计为 X ^ o p t ( Y ) = arg max p ( X | Y ) ]]>S105：在具有N个传感器的系统中，相应的信息融合可以看作是在观测值Y1、Y2、…、YN下，值X具有最大后验的估计为S106：为了求出最大后验估计，对所有可能参数X均采用p(x)＝1,通过公式推导可以得到： p ( X | Y 1 , Y 2 , ... ... Y N ) ∝ Π i = 1 N p ( X | Y i ) - - - ( 2 ) ]]>此时最大后验估计即简化为极大似然估计，相应的融合计算公式为： V f - 1 = Σ i = 1 N A i T V i - 1 A i + V X - 1 - - - ( 3 ) ]]> X f = V f Σ i = 1 N A i T V i - 1 Y i - - - ( 4 ) ]]>当传感器为一维时，且不考虑坐标变换，则式(3)与(4)简化为： σ f - 2 = Σ i = 1 N σ i 2 - - - ( 5 ) ]]> y f = Σ i = 1 N σ f 2 σ i 2 Y i - - - ( 6 ) ]]>设Y1、Y2、…、YN分别是N个传感器相对应的测量值，按照最小二乘估计准则，是使误差函数：达到最小的Y值，得：3.根据权利要求2所述的一种基于同步的同质传感器突变参数识别方法，其特征在于，所述步骤E中对基于组合预处理的含有突变传感器信号采用EMD分解得到各阶IMF分量的过程为：S201：对信号x[t]所有局部极大值点和所有局部极小值点用三次样条函数进行插值，并拟合上下包络线；x[t]为经过组合预处理的含有突变特性的传感器信号；S202：求取上下包络线的平均值曲线M1(t)，t＝1、2、3…m，则采样信号x[t]与M1(t)之差即为P1(t)：P1(t)＝x[t]-M1(t)；S203：如果P1(t)同时满足下述IMF的两个条件，则其为第一个IMF分量，否则将其作为原始信号重复S201到S202，得到P11(t)：P11(t)＝P1(t)-M11(t)，其中：M11(t)为P1(t)的上下包络线的平均曲线；所述IMF分量满足的两个条件为：整个时间历程内，穿越零点次数与极值点数相等或至多相差1；信号上任意一点，由局部极大值定义的上包络线和局部极小值点定义的下包络线的均值为0，即信号关于时间轴局部对称；S204：重复上述步骤筛选，直到第k次筛选时由式(1)得到的P1k(t)满足IMF分量的两个条件：P1k(t)＝P1(1-k)(t)-M1k(t) (1)S205：通过式(2)求取门限值SD来判断每次筛选结果是否为IMF分量： S D = Σ t = 0 r | P 1 ( k - 1 ) ( t ) - P 1 k ( t ) P 2 1 ( k - 1 ) ( t ) | ; - - - ( 2 ) ]]>其中：r为传感器信号的采样点数，门限值SD通常取0.2到0.3；S206：令C1(t)＝P1k(t)，则C1(t)即为第一个IMF分量，其包含了原信号x[t]中周期最短的IMF分量；将C1(t)从x[t]中分离出来：R1(t)＝x[t]-C1(t)；S207：将R1(t)作为新的值重复以上步骤S201至S205n次，获得信号x[t]的n个IMF分量：Rn(t)＝Rn-1(t)-Cn(t)；S208：当Rn(t)为单调函数从信号x[t]不能再分解出其他分量时，整个分解过程结束；得到：4.根据权利要求3所述的一种基于同步的同质传感器突变参数识别方法，其特征在于，所述步骤F对传感器异常信号的主导IMF分量采用HHT变换得到瞬时频率图和瞬时幅值图的过程为：S301：将通过EMD分解后获得的所有IMF分量进行希尔伯特变换；给定C(t)的Hilbert形式为：其中，λ为积分变量；S302：构造一个解析信号Z(t)：Z(t)＝C(t)+iH(t)＝A(t)eiθ(t)；S303：幅值函数：S304：幅角函数：S305：瞬时频率：5.根据权利要求1-4中任一项所述的一种基于同步的同质传感器突变参数识别方法，其特征在于，所述步骤G中依据HHT变换图中的突变点、幅值变化、瞬时频率走势特征信息传感器突变参数进行检测和识别的过程为：S306：对传感器中突变参数进行分类：骤降、骤升、谐波、脉冲；S307：依据HHT图中针对不同的传感器异常信号的突变点、幅值变化以及瞬时频率走势等特性信息不同，分类识别出...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄明山，陈新春，梅华，王颖，张灏，李辉，都正周，歹志阳，陈淘，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网宁夏电力公司银川供电公司，河南许继仪表有限公司，许继集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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