【技术实现步骤摘要】
一种配电网电能质量扰动分类方法及其应用
[0001]本专利技术涉及一种分类方法，尤其是，涉及一种基于VMD和LightGBM的配电网电能质量扰动分类方法。
技术介绍
[0002]配电台区供电环境复杂且问题多样，单纯依靠建模与人工分析手段难以实现电能质量问题溯源，无法有效支撑治理方案设计；现有的电能质量治理方法难以满足不同台区的差异化需求，且未从多个台区间协同治理的角度考虑方案的全局统筹，方案具有较大的局限性，严重阻碍了台区电能质量问题的有效处理。
[0003]电流扰动信号分类方法主要包括两个步骤：1)提取电能质量扰动信号的特征；2)利用提取的特征进行分类。
[0004]在提取电能质量扰动信号特征中最常用的一些策略是快速傅立叶变换(FFT)、短时傅立叶变换(STFT)、小波变换(WT)、S变换、Wigner
‑
Ville分布、Hilbert Huang变换(HHT)，短时傅里叶变换(STFT)，奇异值分解(SVD)，卡尔曼滤波器(KF)等。
[0005]现有的分类器主要包括：人工神经网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种配电网电能质量扰动分类方法，该方法是基于VMD和LightGBM的配电网电能质量扰动分类方法，其特征为：包括以下步骤：步骤1：建立电能质量正常信号模型以及多种类型的电能质量扰动信号模型；步骤2：对信号进行奇异值分解，求出奇异值突变点阶次K；步骤3：根据步骤2中确定的K值，对信号进行变分模态分解，得到本征模态函数分量；步骤4：将步骤3得到的变分模态分量输入到LightGBM算法进行训练得到最优LightGBM模型；步骤5：实时采集配电网电能质量信号，经过步骤2、3计算得到本征模态函数分量后输入到步骤4训练好的最优LightGBM模型进行扰动分类。2.根据权利要求1所述的配电网电能质量扰动分类方法，其特征为：所述步骤1进一步包括如下内容：电能质量扰动信号模型类型包括：电压暂降、电压暂升、电压中断、电压波动、电压暂态振荡、电压谐波、电压暂升与电压谐波、电压暂降与电压谐波、电压暂升与电压波动、电压暂降与电压波动；电能质量正常信号模型通过正弦信号表示；所述标准电压的模型为：y(t)＝Asin(ωt)其中A为电压幅值设置为1p.u.，ω为信号角频率设为100π。所述电压暂降的模型为：y(t)＝A[1
‑
α(u(t
‑
t1)
‑
u(t
‑
t2))]sin(ωt)其中：0.1≤α≤0.9，u(.)为电压瞬时值，T≤t2‑
t1≤9T，T为工频信号周期，取值为0.02s；所述电压暂升的模型为：y(t)＝A[1+α(u(t
‑
t1)
‑
u(t
‑
t2))]sin(ωt)其中：0.1≤α≤0.8所述电压中断的模型为：y(t)＝A[1
‑
α(u(t
‑
t1)
‑
u(t
‑
t2))]sin(ωt)其中：0.9≤α≤1所述电压波动的模型为：y(t)＝A[1+αsin(βωt)]sin(ωt)其中：0.9≤α≤1，5Hz≤β≤20Hz所述电压暂态振荡的模型为：其中：0.1≤α≤0.8；300Hz≤ω
n
≤900Hz；8ms≤τ≤140ms所述电压谐波的模型为：y(t)＝A[α1sin(ωt)+α3sin(3ωt)+α5sin(5ωt)+α7sin(7ωt)]其中：0.05≤α3、α5、α7≤0.15，所述电压暂升与电压谐波的模型为：y(t)＝A[1+α(μ(t
‑
t1)
‑
μ(t
‑
t2))]
×
[α1sin(ωt)+α3sin(3ωt)+α5sin(5ωt)+α7sin(7ωt)]
其中：0.1≤α≤0.8，0.05≤α3、α5、α7≤0.15，所述电压暂降与电压谐波的模型为：y(t)＝A[1
‑
α(μ(t
‑
t1)
‑
μ(t
‑
t2))]
×
[α1sin(ωt)+α3sin(3ωt)+α5sin(5ωt)+α7sin(7ωt)]其中：0.1≤α≤0.9，0.05≤α3、α5、α7≤0.15，所述电压暂降与电压波动的模型为：y(t)＝A[1+α1sin(βωt)]sin(ωt)+A[1
‑
α2(u(t
‑
t1)
‑
u(t
‑
t2))]sin(ωt)其中：0.1≤α1≤0.9，0.9≤α2≤1，5Hz≤β≤20Hz所述电压暂升与电压波动的模型为：y(t)＝A[1+α1sin(βωt)]sin(ωt)+A[1+α2(u(t
‑
t1)
‑
u(t
‑
t2))]sin(ωt)其中：0.1≤α1≤0.9，0.9≤α2≤1，5Hz≤β≤20Hz。3.根据权利要求1所述的配电网电能质量扰动分类方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：张敏，王金浩，祗会强，赵军，樊瑞，李慧蓬，王腾鑫，郭翔宇，宋金鸽，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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