一种电网扰动信号检测识别方法技术

本发明专利技术公开了一种电网扰动信号检测识别方法，所述检测识别方法包括，采集电网信号，对电网信号利用小波变换进行多分辨分解，通过计算各层的能量系数，进行特征提取，得到特征信号，根据提取得到的信号特征信息对电网的信号进行识别分类。本发明专利技术的优点在于：可以全面实现在多种扰动信号干扰电网的情况下，进行准备分类识别，能清晰的检测出电网真实受到的干扰，从而可以根据收到的干扰信号来实现对于电网的治理。

A method of detecting and identifying power grid disturbance signals

The invention discloses a method for detecting and identifying power grid disturbance signals. The detection and identifying method includes collecting power grid signals, multi-resolution decomposition of power grid signals by wavelet transform, feature extraction by calculating energy coefficients of each layer, obtaining characteristic signals, and electricity according to the extracted signal characteristic information. The signals of the network are identified and classified. The invention has the advantages of fully realizing the preparation classification and identification in the case of multiple disturbance signals interfering with the power grid, clearly detecting the real disturbance of the power grid, and thus realizing the governance of the power grid according to the received disturbance signals.

【技术实现步骤摘要】
一种电网扰动信号检测识别方法
本专利技术涉及电网
，特别涉及一种电网扰动信号的检测识别方法。
技术介绍
随着国民经济的不断发展，我国的电力需求也不断快速增长。一些电力设备，如固态开关器件，非线性和功率电子开关负载，不平衡的电力系统，照明控制系统，计算机和数据处理设备，以及工厂整流器和逆变器，越来越多地投入到电力系统中使用，对电网造成了越来越严重的污染，造成较多干扰信号进入电网，导致电网质量下降。同时随着电子技术的飞速发展，以及高精密设备的引入，用电方对电能质量的要求越来越高。电器设备难以容忍电网中的干扰信号。因此，有效分析电网中受到的干扰信号，明确干扰信号的类型，这对电网污染的治理，提高电能质量都是非常有必要的，和积极意义的。电网中影响电能质量的扰动信号包括电压暂升、电压暂降、电压中断、暂态脉冲、谐波和闪变等类型。实际电网中，电能质量扰动经常由多种单一扰动以及部分噪声交错叠加在一起，形成复合扰动，这些扰动信号容易引起设备过热、电机停转、保护失灵以及计量不准等严重后果，造成严重的经济损失和社会影响。用电设备使用过程往往夹杂噪声，让扰动信号识别的过程增加难度。现在的识别方法，仅仅停留在对部分单一信号进行识别，并很少考虑有噪声的情况，导致部分干扰信号没有识别检测，从而不能合理的明确干扰源。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种电网扰动信号检测识别方法。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种电网扰动信号检测识别方法，所述检测识别方法包括，采集电网信号，对电网信号利用小波变换进行多分辨分解，通过计算各层的能量系数，进行特征提取，得到特征信号，根据提取得到的信号特征信息对电网的信号进行识别分类。进行信号特征提取时，进行基于小波变换的多分辨率分解，母小波选取db小波系列。所述方法包括利用小波变换DWT进行多分辨率分解，对采集的电网信号进行N层分解，利用帕塞瓦尔定理计算每层的能量，公式为：其中右边第一项代表分解信号的近似能量值，第二项代表细节特征的分解信号能量值，分别对应为：Ai,j代表的是信号进行MSD分解的系数，Di,j代表分解信号的细节特征系数，分别从第1层到l层。i代表的是信号分解的层数，j代表的是尺度系数，N代表每一层分解的详细信号系数的个数，WDi代表的是第i层的能量分解系数，WAl是进行MSD分解第l层的近似能量系数；含有扰动信号的第l层的特征向量可以表示如下：FV(WDDS)＝[WD1WD2...WDlWAl]；正弦信号的特征向量可以表示为：FV(WDPS)＝[WD1WD2...WDlWAl]，则表示信号的特征的向量可以表示为ΔW＝WDDS-WDPS；计算特征信号能量熵相对正弦信号的的百分比：以WAE对各类扰动信号进行分类。所述方法还包括计算MSD分解后信号熵的绝对百分比：WDSabs代表WDDS的绝对值，WPSabs代表WDPS的绝对值，通过计算得到的WAEabs有效区分高频扰动信号和低频扰动信号。WAE大于零时：(1)当WAE为正数且取值范围为18％-28％，说明含有电压上升的扰动，当WAE等于WAEvswell为电压上升，当WAE等于WAEvswell+hr为电压上升和谐波的复合扰动，当WAE等于WAEvswell+n为电压上升和噪声的复合扰动。(2)当WAE为正数时且取值范围为8％-12％，说明含有电压闪变的扰动，当WAE等于WAEvf是电压闪变，当WAE等于WAEvf+n是电压闪变和噪声的复合扰动。(3)当WAE为正数时且取值范围为5％-8％，说明含有谐波的扰动，当WAE等于WAEhr是电压谐波，当WAE等于WAEabs-hrn是谐波和噪声的复合扰动；(4)当WAE为正数时且取值范围为0％-1％，说明含有暂态扰动，WAE小于零时：当WAE为负数数时且取值范围为负的8％-17％，说明含有电压下降扰动，当WAE等于WAEvsag是电压下降，当WAE等于WAEvsag+hr是电压下降和谐波的复合扰动。当WAE等于WAEvsag+n是电压下降和噪声的复合扰动。当WAE等于WAEvi是电压中断，当WAE等于WAEcs是电容器开关扰动，当WAE等于WAEls是负荷开关扰动；当WAE等于零时，认为电网中没有干扰信号，为优质电网信号。当WAE为正数时且取值范围为0％-1％时，此时含有暂态信号，进一步计算WAEabs，当WAEabs等于WAEabs-hft是高频暂态扰动，当WAE等于WAEabs-lft是低频暂态扰动。本专利技术的优点在于：可以全面实现在多种扰动信号干扰电网的情况下，进行准备分类识别，能清晰的检测出电网真实受到的干扰，从而可以根据收到的干扰信号来实现对于电网的治理。附图说明下面对本专利技术说明书各幅附图表达的内容及图中的标记作简要说明：图1为本专利技术基于DWT的MSD三层分解示意图；图2为本专利技术电网扰动信号特征提取方法原理图。具体实施方式下面对照附图，通过对最优实施例的描述，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细的说明。本专利技术提供了一种新的电网扰动信号的检测及其分类方法。包括对单一的扰动信号，复合的扰动以及含有噪声的情况进行有效的特征提取和分类，本专利技术利用小波变换进行多分辨分解，通过计算各层的能量系数，进行特征提取，有效对扰动信号进行分类。单一扰动信号模型参照表1。表1为实现上述专利技术，具体实现方案如下：1，采集电网信号，作为系统的输入信号，进行电能质量分析。2，对采集的信号进行基于小波变换的多分辨率分析，从而提取信号特征。信号f(t)小波变换公式：其中i，j为整数，ψi,j为小波展开函数，ai,j为信号f(t)小波变换的系数，可以表示为通过对ψi,j进行运算，可以得到母小波函数ψi,j，ψi,j＝2i/2ψ(2it-j)，j是变换参数，i，是尺度参数。母小波不是唯一的，需要满足一系列条件，要进行多分辨率分解需要满足其中φ(t)为尺度函数h(k)要满足唯一性，正交性和一定程度的规律性。利于小波进行MSD尺度分析可以得到：其中表示的是平移尺度函数，ψ表示的小波展开函数。其中式中的系数cj表示的是第j层的尺度平移系数，dj表示的是第j层的小波分解系数，可以表示如下其中：g(n)和h(n)的关系式：g(n)＝(-1)nh(L-1-n)。第一步将信号的谱分为一个低通带h(n)和一个高通带g(n)；第二步将低通的信号分为另外的较低的低通带和另一个高通带，一次类推。其中L代表滤波器的长度，基于小波变换进行MSD分解。信号基本频率为f，L代表滤波器的长度，采集的电压信号的频率为fsp。基于DWT的三层MSD如图1所示，根据MSD原理，以此按照信号的频率进行高低频划分。第一层低频信号范围为0-f/2，高频信号为f/2-f。以此类推，进行n层MSD分解后，每一层的低频信号为0-f/(2n)，高频信号为[f/(2n)]-f/2n-1。，进行信号特征提取时，进行基于小波变换的MSD分解，母小波的选取非常重要，用于信号处理分析的母小波有db、harr、Daubechies、Symlets小波等，通过对比分析，最易于进行电能特征提取的是db小波系列。跟其他小波对比，db小波具有滤波宽度较短，计算时间快，非常适用于电网的实时监测系统。进行信号特征提取，就是选取不同类型信号的关键特征，从而达到有效本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电网扰动信号检测识别方法，其特征在于：所述检测识别方法包括，采集电网信号，对电网信号利用小波变换进行多分辨分解，通过计算各层的能量系数，进行特征提取，得到特征信号，根据提取得到的信号特征信息对电网的信号进行识别分类。

【技术特征摘要】
1.一种电网扰动信号检测识别方法，其特征在于：所述检测识别方法包括，采集电网信号，对电网信号利用小波变换进行多分辨分解，通过计算各层的能量系数，进行特征提取，得到特征信号，根据提取得到的信号特征信息对电网的信号进行识别分类。2.如权利要求1所述的一种电网扰动信号检测识别方法，其特征在于：进行信号特征提取时，进行基于小波变换的多分辨率分解，母小波选取db小波系列。3.如权利要求1所述的一种电网扰动信号检测识别方法，其特征在于：所述方法包括利用小波变换进行多分辨率分解，对采集的电网信号进行N层分解，利用帕塞瓦尔定理计算每层的能量，公式为：其中右边第一项代表分解信号的近似能量值，第二项代表细节特征的分解信号能量值，分别对应为：Ai,j代表的是信号进行MSD分解的系数，Di,j代表分解信号的细节特征系数，分别从第1层到l层；i代表的是信号分解的层数，j代表的是尺度系数，N代表每一层分解的详细信号系数的个数，WDi代表的是第i层的能量分解系数，WAl是进行MSD分解第l层的近似能量系数；含有扰动信号的第l层的特征向量可以表示如下：FV(WDDS)＝[WD1WD2...WDlWAl]；正弦信号的特征向量可以表示为：FV(WDPS)＝[WD1WD2...WDlWAl]，则表示信号的特征的向量可以表示为ΔW＝WDDS-WDPS；计算特征信号能量熵相对正弦信号的的百分比：以WAE对各类扰动信号进行分类。4.如权利要求3所述的一种电网扰动信号检测识别方法，其特征在于：所述方法还包括计算MSD分解后信号熵的绝对百分比：WDSabs代表WDDS的绝对值，WDPSabs代表WDPS的绝对值，通过计算得到的WAEab...

【专利技术属性】
技术研发人员：纪萍，
申请(专利权)人：河海大学文天学院，
类型：发明
国别省市：安徽,34