一种基于改进经验小波变换的电能质量扰动信号检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进经验小波变换的电能质量扰动信号检测方法，包括如下步骤：对电能质量扰动信号频谱进行尺度空间表示，依据尺度空间表示结果的动态测度大小确定扰动信号的特征频点；在原有频带边界的基础上对边界进行延拓，根据获取的扰动信号的特征频点，在延拓后的频带边界基础上构造经验小波；运用改进后的经验小波变换将电能质量扰动信号分解为若干调幅‑调频分量；根据调幅‑调频分量，获取扰动信号的检测结果。本发明专利技术有效抑制了传统EWT存在的频谱“过切分”现象，同时也不存在模态混叠问题，充分考虑IEWT的分解结果特性，采用NHT方法准确地从各模态中提取扰动参数，因而具有良好的扰动时频检测效果。

A power quality disturbance signal detection method based on improved empirical wavelet transform

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进经验小波变换的电能质量扰动信号检测方法
本专利技术属于电力系统自动化领域，涉及电能质量扰动信号检测与分析技术，具体涉及一种基于改进经验小波变换的电能质量扰动信号检测方法。
技术介绍
随着智能电网建设的不断推进，电力系统中接入的电力电子装置数量不断增加，源荷波动性特征日益显著，引发了一系列严重电能质量污染问题。同时，精密仪器与敏感设备的广泛使用也对电网电能质量提出了更高要求。为有效治理和评估电能质量问题，首先应对各类电能质量扰动进行快速准确分析。近年来，国内外学者已对电能质量扰动检测方法展开了深入研究。短时傅里叶变换(ShortTimeFourierTransform，STFT)能够联合时频信息对扰动信号进行检测，但由于窗函数固定，检测精度有待提高；小波变换(WaveletTransform，WT)虽克服了STFT时频分辨率单一的缺陷，但其小波基和分解层数往往难以确定；S变换作为STFT和WT的扩展，具有良好的时频分析性能和噪声鲁棒性，但其分析结果仍受限于Heisenberg测不准原理，且运算繁杂；以希尔伯特黄变换(HilbertTransform-Huang，HHT)和局部均值分解(LocalMeanDecomposition，LMD)为代表的非平稳信号分解算法也被运用于电能质量扰动分析，并表现出良好的自适应性，但该类方法存在模态混叠、对噪声敏感等缺陷，严重制约了其应用范围受。此外，变分模态分解(VariationalModeDecomposition，VMD)也被应用于电能质量扰动检测，该方法较好地克服了模态混叠现象，但需预先设置算法参数，未能实现自适应检测，且检测效果受参数大小影响较大；奇异值梯度信息也被用于检测暂态电能质量扰动参数，其具有较好的噪声抑制能力和过零点检测效果，能够准确定位扰动时刻，但无法对幅值、频率等扰动参数进行检测。经验小波变换(EmpiricalWaveletTransform，EWT)是由法国学者Gilles于2013年提出的一种新的信号分析方法，该方法融合了经验模态分解(EMD)的自适应性和小波分析的理论框架，能够以少量运算成本获取良好的分析效果，在抑制EMD模态混叠问题的同时，弥补了WT频带划分固定的缺陷，已被有效应用于工程信号分析。然而，现行方法未能有效解决传统EWT存在的频谱“过切分”问题，导致EWT运用于电能质量扰动信号分析时存在自适应性弱的缺点。
技术实现思路
专利技术目的：针对电能质量信号分析领域现有EWT技术存在的不足，以及现有电能质量扰动信号检测方法在检测精度方面存在的不足，提供一种基于改进经验小波变换(ImprovedEmpiricalWaveletTransform，IEWT)的电能质量扰动信号检测方法，其兼具良好的模态分解能力和抗噪性能，适用于复杂电能质量扰动信号的检测与分析，用以解决经验小波变换(EmpiricalWaveletTransform，EWT)用于电能质量信号分析时，其频带划分结果易受频谱泄露和噪声污染干扰的问题。技术方案：为实现上述目的，本专利技术提供一种基于改进经验小波变换的电能质量扰动信号检测方法，包括如下步骤：S1：对电能质量扰动信号频谱进行尺度空间表示，依据尺度空间表示结果的动态测度大小确定扰动信号的特征频点；S2：在原有频带边界的基础上对边界进行延拓，根据获取的扰动信号的特征频点，在延拓后的频带边界基础上构造经验小波；S3：运用改进后的经验小波变换将电能质量扰动信号分解为若干调幅-调频分量；S4：根据调幅-调频分量，获取扰动信号的检测结果。进一步地，所述步骤S1具体包括如下步骤：A1：设含有N个特征频点的电能质量扰动信号为f(t)，对其实施快速Fourier变换，结果为F(ω)；A2：定义F(ω)的尺度空间表示(Scale-SpaceRepresentation，SSR)的离散形式；A3：采用动态测度对尺度空间表示中的极大值点进行去趋势评价，确定扰动信号的特征频点。进一步地，所述步骤A2中定义高斯核函数为式中：n为尺度因子；则F(ω)的尺度空间表示的离散形式为：式中：n为尺度因子，M为近似系数，当时高斯核函数的离散近似误差可忽略不计。SSR能够在保留频谱特征信息的同时，对局部干扰峰值进行平滑处理，可显著降低特征频点的判别难度。进一步地，所述步骤A3具体为：设xu为L(ω,n)中的某一极大值点，若L(ω,n)中存在比xu更高的点，则xu的动态测度Dyn(xu)等于其到所有等高点路径中最小路径的动态测度，即：Dyn(xu)＝{inf{Dyn[l(xu,xv)]}；halt(xu)＝halt(xv)}式中：l(xu，xv)表示xu通向等高点xv的路径；inf{·}表示下确界；halt(·)表示高度；此时，若Dyn(xu)大于判别阈值Td，即可判定xu为特征频点。进一步地，所述步骤S2的具体过程为：B1：捕捉全部N个特征频点{Ωn}Nn＝1后，选取相邻两特征频点间中点对应的频率作为频带划分边界；同时，在保留前N个边界{ωn}N-1n＝0的基础上，按下式对频带边界进行延拓：式中：λ为可调边界延拓系数；此时，信号频谱将被分割为N+1个连续区间B2：定义经验小波紧框架并在频域构造经验尺度函数和经验小波函数采用类似经典小波变换的方法将f(t)分别同经验尺度函数和经验小波函数作内积，即可得到近似系数和细节系数进一步地，所述步骤B1中根据信号频谱中特征频点的数目，将电能质量扰动分为单频扰动和多频扰动；对于纯净的单频电能质量扰动，参考Mallat算法定义的频带剖分规则，设置λ＝(π/2-ΩN)/(ΩN-ωN-1)，即定义区间ΛN+1＝[π/2，π]，以获取扰动信号频谱中蕴含的高频畸变信息；当扰动信号中混有噪声干扰时，考虑到扰动分量频谱在频域关于峰值点对称，令λ＝1可以在保留扰动信号频域特征的同时，使最高频分量完全落入上下截止频率分别为ωN-1和ωN的带通滤波器内，从而免受高频噪声的污染。进一步地，所述步骤S3中电能质量扰动信号为电压信号或电流信号。进一步地，所述步骤S4具体为：对各扰动分量实施标准希尔伯特变换(NormalizedHilbertTransform，NHT)求取其瞬时幅值与瞬时频率，从而获取扰动信号的时频谱图以及扰动幅值、扰动频率和扰动起止时刻参数。进一步地，所述步骤S4中扰动分量的瞬时幅值与瞬时频率的求取方法为：C1：采用三次样条函数对|x(t)|的极大值点进行拟合，获取经验包络函数a(t)，并依据下式对单分量信号x(t)进行标准化：x1(t)＝x(t)/a(t)C2：求取标准化后所得信号|x1(t)|的经验包络函数a1(t)，理论上此时a1(t)应当小于等于1，否则将上述步骤迭代进行n次，直至an(t)≤1；至此，单分量x(t)已被分解为调幅与调频部分乘积的形式，标准化所得信号xn(t)即为调频信号，调幅部分A(t本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进经验小波变换的电能质量扰动信号检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1：对电能质量扰动信号频谱进行尺度空间表示，依据尺度空间表示结果的动态测度大小确定扰动信号的特征频点；/nS2：在原有频带边界的基础上对边界进行延拓，根据获取的扰动信号的特征频点，在延拓后的频带边界基础上构造经验小波；/nS3：运用改进后的经验小波变换将电能质量扰动信号分解为若干调幅-调频分量；/nS4：根据调幅-调频分量，获取扰动信号的检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于改进经验小波变换的电能质量扰动信号检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：对电能质量扰动信号频谱进行尺度空间表示，依据尺度空间表示结果的动态测度大小确定扰动信号的特征频点；
S2：在原有频带边界的基础上对边界进行延拓，根据获取的扰动信号的特征频点，在延拓后的频带边界基础上构造经验小波；
S3：运用改进后的经验小波变换将电能质量扰动信号分解为若干调幅-调频分量；
S4：根据调幅-调频分量，获取扰动信号的检测结果。


2.根据权利要求1所述的一种基于改进经验小波变换的电能质量扰动信号检测方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括如下步骤：
A1：设含有N个特征频点的电能质量扰动信号为f(t)，对其实施快速Fourier变换，结果为F(ω)；
A2：定义F(ω)的尺度空间表示的离散形式；
A3：采用动态测度对尺度空间表示中的极大值点进行去趋势评价，确定扰动信号的特征频点。


3.根据权利要求1所述的一种基于改进经验小波变换的电能质量扰动信号检测方法，其特征在于，所述步骤A2中F(ω)的尺度空间表示的离散形式为：



式中：n为尺度因子，M为近似系数。


4.根据权利要求3所述的一种基于改进经验小波变换的电能质量扰动信号检测方法，其特征在于，所述步骤A3具体为：设xu为L(ω,n)中的某一极大值点，若L(ω,n)中存在比xu更高的点，则xu的动态测度Dyn(xu)等于其到所有等高点路径中最小路径的动态测度，即：
Dyn(xu)＝{inf{Dyn[l(xu,xv)]}；halt(xu)＝halt(xv)}
式中：l(xu，xv)表示xu通向等高点xv的路径；inf{·}表示下确界；halt(·)表示高度；此时，若Dyn(xu)大于判别阈值Td，即可判定xu为特征频点。


5.根据权利要求1所述的一种基于改进经验小波变换的电能质量扰动信号检测方法，其特征在于，所述步骤S2的具体过程为：
B1：捕捉全部N个特征频点{Ωn}Nn＝1后，选取相邻两特征频点间中点对应的频率作为频带划分边界；同时，在保留前N个边界{ωn}N-1n＝0的基础上，按下式对频带边界进行延拓：
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【专利技术属性】
技术研发人员：梅飞，裴鑫，顾佳琪，张家堂，陈子平，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32