基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法技术

基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，包括采用改进经验小波分解EWT对主动配电网系统的PQ扰动信号进行分解，滤除PQ扰动信号的噪声，分解得到包含特征信息的EWT分量；将包含特征信息的EWT分量，作为复合多尺度排列熵CMPE算法的输入信号，利用复合多尺度排列熵CMPE算法，对各个包含特征信息的EWT分量进行排列熵计算，计算每种PQ扰动信号在各个模态函数下的熵值矩阵；使用PCA算法对计算的熵值矩阵进行降维处理，计算主元分量，得出各类PQ扰动信号的特征范围；根据求得的降维处理后的特征值矩阵，作为SVM算法的输入量；对含分布式能源的主动配电网系统，进行PQ扰动信号识别。本发明专利技术方法步骤简单，分类准确，可以提高配电网的可靠性。

Power quality disturbance detection method of distribution network based on improved EWT and cmpe

Based on the improved EWT and cmpe, the power quality disturbance detection method of distribution network is proposed, including the use of the improved empirical wavelet decomposition EWT to decompose the PQ disturbance signal of the active distribution network system, filter out the noise of PQ disturbance signal, decompose the EWT component containing the characteristic information, take the EWT component containing the characteristic information as the input signal of the cmpe algorithm of composite multiscale permutation entropy, and use the composite multiscale permutation entropy to decompose the PQ disturbance signal Scale permutation entropy cmpe algorithm calculates permutation entropy of each EWT component containing characteristic information, calculates entropy matrix of each PQ disturbance signal under each mode function; uses PCA algorithm to reduce dimension of the calculated entropy matrix, calculates principal component, and obtains characteristic range of each PQ disturbance signal; according to the obtained eigenvalue matrix after dimension reduction, it is calculated as SVM The input of PQ method is used to identify the PQ disturbance signal of the active distribution system with distributed energy. The method has simple steps, accurate classification and can improve the reliability of the distribution network.

【技术实现步骤摘要】
基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法
本专利技术一种电能质量扰动信号检测
，具体涉及一种基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法。
技术介绍
可再生能源由于其不确定性对电能质量的影响较大且渗透率逐年增加，在高渗透主动配电网除了出现传统的电能扰动外，由于环境气候等自然条件的约束，DG出力具有随机性，波动性和间歇性可能会导致震荡或是闪变，光伏阵列燃料电池等DG输出直流电，需经电力电子器件作为接口与系统相连，会造成大量的谐波污染，且由于DG低惯性的特征，系统更易受各类扰动影响失稳；因此对高渗透主动配电网中出现分复合扰动检测与分类有着更加重要的意义。现有含分布式电源配电网电能质量扰动检测技术中还存在若干问题，例如：希尔伯特黄变换是经验模态分解与希尔伯特谱分析的结合，将信号置于时频域分析，但是其除了不具有可靠的理论依据外，还存在计算速度较慢、过包络等问题；局部均值分解适用于电力系统中非平稳功率信号的特征提取，在迭代筛选过程中按频率递减的规律将信号分解成一系列具有物理含义的模态函数，但是其“端点效应”与“模态混叠”的弊端十分影响结果的准确度；变分模态分解虽然将信号分解从递归筛选模式转换成非递归筛选变分模式，解决了上述局部均值分解的问题，但却是以更高的计算复杂度作为代价且依然无法自适应分解。鉴于目前的方法还有缺陷，本专利技术提出一种改进经验小波与复合多尺度排列熵相结合的特征提取方法，解决了上述不足。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，该方法将经验小波分解EWT与复合多尺度排列熵CMPE相结合，提出了一种基于改进经验小波分解的复合多尺度排列熵的瞬态特征提取方法；并搭建了IEEE13节点为基础的主动配电网作为测试系统，对PQ扰动信号进行分析。该方法步骤简单，分类准确，可以提高配电网的可靠性。本专利技术采取的技术方案为：基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，包括以下步骤：步骤1：采用改进经验小波分解EWT对主动配电网系统的PQ扰动信号进行分解，滤除PQ扰动信号的噪声，分解得到包含特征信息的EWT分量；步骤2：将包含特征信息的EWT分量，作为复合多尺度排列熵CMPE算法的输入信号，利用复合多尺度排列熵CMPE算法，对各个包含特征信息的EWT分量进行排列熵计算，计算每种PQ扰动信号在各个模态函数下的熵值矩阵；步骤3：使用PCA算法对计算的熵值矩阵进行降维处理，计算主元分量，得出各类PQ扰动信号的特征范围；步骤4：根据步骤3求得的降维处理后的特征值矩阵，作为SVM算法的输入量；步骤5：对含分布式能源的主动配电网系统，进行PQ扰动信号识别。搭建包含光伏、风能、电动汽车的主动配电网系统，作为检测方法有效性的测试系统。搭建的测试系统是一个IEEE-13总线配电网，连接到额定功率为5MVA，运行电压为4.16kV和0.48kV的电网；采样频率为3.2kHz，采样时长为0.2s，通过对输出信号加入25dB大小的噪声，以测试算法的鲁棒性。所述步骤1中，主动配电网系统的PQ扰动包含以下类型：C1风能系统并网、C2风能系统中断、C3风能系统孤岛运行、C4光伏系统并网、C5光伏系统中断、C6光伏系统孤岛运行、C7电动汽车大规模离网、C8电动汽车大规模并网、C9光伏系统和风能系统同时并网、C10光伏系统和风能系统同时中断、C11光伏系统和风能系统同时孤岛运行。所述步骤1中，采用改进经验小波变换EWT，对扰动信号进行分解，滤除扰动信号内部噪声，分解得到包含特征信息的EWT分量。所述的针对EWT改进在于构造分割准确的FFT序列，以减轻间谐波、频谱泄露等因素对分解结果的影响。所述步骤2中，将原始扰动信号进行EWT分解，其中分解得到的每个模态函数为：包含该种信号内部不同的扰动特征，分解数由信号复杂程度决定。所述步骤3中，经PCA算法降维后，不同信号扰动具有不同的主元分量范围。所述步骤3中，分类标准，为PCA降维后的特征矩阵，输入至SVM分类器中即可完成自动分类，其中SVM分类方法选用OAO方法，核函数选用多项式核函数。所述步骤4中，PQ扰动信号的特征范围，建立在PCA第一主元分量p1、第二主元分量p2、第三主元分量p3上。所述步骤5中，所述含分布式能源的配电网故障状态，包括电压暂降、电压暂升、谐波、闪变、震荡、或凹陷尖刺；PQ扰动信号包含暂升、暂降、或谐波的复合信号。所述PQ扰动信号为负序电压信号。本专利技术一种基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，技术效果如下：1)、搭建含光伏、风能的配电网作为测试电能质量扰动检测分类算法有效性的测试系统，模拟了11类实际配电网运行情况的电能质量扰动信号。2)、采用EWT对11类扰动信号进行了检测，在模拟扰动的情况下准确检测出扰动幅值、频率及扰动持续时间等有效信息。3)、将包含特征信息的模态函数，作为CMPE算法的输入信号进行分类，可从EWT分量中提取不同扰动的特征矩阵。4)、对特征矩阵使用PCA降维后，即可从PCA的第一主元分量、第二主元分量、第三主元分量的不同范围对不同扰动进行分类。5)、本专利技术能够准确的检测分类出每一种扰动，且分类准确，具有鲁棒性，可以提高配电网的可靠性。附图说明图1为测试系统结构示意图。图2为EWT分解图。图3为EWT能量频谱。图4为PQ扰动CMPE特征图。图4(a)为C1扰动信号CMPE特征图；图4(b)为C2扰动信号CMPE特征图；图4(c)为C3扰动信号CMPE特征图；图4(d)为C4扰动信号CMPE特征图；图4(e)为C5扰动信号CMPE特征图；图4(f)为C6扰动信号CMPE特征图；图4(g)为C7扰动信号CMPE特征图；图4(h)为C8扰动信号CMPE特征图；图4(i)为C9扰动信号CMPE特征图；图4(j)为C10扰动信号CMPE特征图；图4(k)为C11扰动信号CMPE特征图。具体实施方式基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，包括：搭建包含光伏、风能、电动汽车的主动配电网系统，作为检测方法有效性的测试系统。搭建的测试系统是一个IEEE-13总线配电网，连接到额定功率为5MVA，运行电压为4.16kV和0.48kV的电网；采样频率为3.2kHz，采样时长为0.2s，通过对输出信号加入25dB大小的噪声，以测试算法的鲁棒性。该主动配电网系统中，风力机组采用双馈电机并通过变压器Tr3直接并网，总容量为1.5MW；光伏发电通过三相电压型PWM变流器并网，总容量为1MW；而电动汽车采用三相桥式整流充电机与电网相连，其总负荷为0.5MW。其中，电动汽车有快速充电、机械充电与常规充电三种，快速充电的充电机功率较大，造成的电能质量问题更加严重，本专利技术主要考虑这种充电方式。通过操作断路器CB1、CB2、CB3、CB4进行扰动信号模拟，其中CB1默认闭合，CB2、CB3、CB4默认断开。模拟信号有CB2闭合引起风机组并网事件C1；CB2断开引起风机组中断事件C2；CB1断开CB2闭合引起风机孤岛运行事件C3；CB3闭合引起光伏并网事件C4；CB3断开引起光伏中断事件C5；CB1断开CB3闭合引起光伏孤岛运行事件C6；CB4闭合模拟大规模电动汽车并网C7；CB5断开模拟大规模电动本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：采用改进经验小波分解EWT对主动配电网系统的PQ扰动信号进行分解，滤除PQ扰动信号的噪声，分解得到包含特征信息的EWT分量；步骤2：将包含特征信息的EWT分量，作为复合多尺度排列熵CMPE算法的输入信号，利用复合多尺度排列熵CMPE算法，对各个包含特征信息的EWT分量进行排列熵计算，计算每种PQ扰动信号在各个模态函数下的熵值矩阵；步骤3：使用PCA算法对计算的熵值矩阵进行降维处理，计算主元分量，得出各类PQ扰动信号的特征范围；步骤4：根据步骤3求得的降维处理后的特征值矩阵，作为SVM算法的输入量；步骤5：对含分布式能源的主动配电网系统，进行PQ扰动信号识别。

【技术特征摘要】
1.基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：采用改进经验小波分解EWT对主动配电网系统的PQ扰动信号进行分解，滤除PQ扰动信号的噪声，分解得到包含特征信息的EWT分量；步骤2：将包含特征信息的EWT分量，作为复合多尺度排列熵CMPE算法的输入信号，利用复合多尺度排列熵CMPE算法，对各个包含特征信息的EWT分量进行排列熵计算，计算每种PQ扰动信号在各个模态函数下的熵值矩阵；步骤3：使用PCA算法对计算的熵值矩阵进行降维处理，计算主元分量，得出各类PQ扰动信号的特征范围；步骤4：根据步骤3求得的降维处理后的特征值矩阵，作为SVM算法的输入量；步骤5：对含分布式能源的主动配电网系统，进行PQ扰动信号识别。2.根据权利要求1所述基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，其特征在于：搭建包含光伏、风能、电动汽车的主动配电网系统，作为电能质量扰动检测方法有效性的测试系统；所述搭建的测试系统是一个IEEE-13总线配电网，连接到额定功率为5MVA，运行电压为4.16kV和0.48kV的电网；采样频率为3.2kHz，采样时长为0.2s，通过对输出信号加入25dB大小的噪声，以测试算法的鲁棒性。3.根据权利要求1所述基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，其特征在于：所述步骤1中，主动配电网系统的PQ扰动包含以下类型：C1风能系统并网、C2风能系统中断、C3风能系统孤岛运行、C4光伏系统并网、C5光伏系统中断、C6光伏系统孤岛运行、C7电动汽车大规模离网、C8电动汽车大规模并网、C9光伏系统和风能系统同时并网、C10光伏系统和风能系统同时中断、C11光伏系统和风能系统同时孤岛运行。4.根据权利要求1所述基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，其特征在于：所述步骤1中，改进经验小波分解EWT包括：首先，构建原始扰动信号的基波与谐波的频域序列其中，最小分量幅值不得低于基波的2％，最小频率不低于45Hz，并以这组频率作为中心频率，计算ψi，该带通滤波器的带宽BWi＝10+2γfiHz；谐波频谱XH(ω)可由下式(1)计算得出:式中，XH为谐波频谱，ω为输入信号频率,i为主频次数，Λ1为频域序列，φi为经验小波函数、ψi(ω)经为验尺度函数；从原始频谱X(ω)中减去谐波频谱XH(ω)得到只包含间谐波残留频谱XR(ω)，构造最小分量幅值不得低于基波的2％，最小频率不低于5Hz的间谐波序列将Λ1、Λ2结合并以升序排列即可得到对Λ3序列中，相邻不超过±5Hz的分量分为一组，以确保实际频率仅被考虑用于滤波器设计，从而提取单频分量；经处理后的频率序列Λ＝{fi}i＝1,2,…N，(N≤M1+M2)为信号中存在的最终频域序列，间距超过10Hz的频率分量都得以被准确的分割。5.根据权利要求1所述基于改进EWT和CMPE的配电网电能质量扰动检测方法，其特征在于：所述步骤2中，所述包含特征信息的EWT分量，根据扰动类型的不同有所区别，每个EWT分量代表了不同频率的扰动；熵值矩阵的计算方式如下：排列熵为对于维度为i、长度为N的时间序列x(i)、延迟时间λ、嵌入维度m的时间序列进行相空间重构，得到：Xi＝{x(i),x(i+λ),…,x(i+(m-1)λ)}(2)其中，1≤i≤N-(m-1)...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐艳春，樊士荣，谭超，李振华，吕密，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42