基于广义S变换和优化DDAGSVM的电能质量扰动识别与分类

发布时间：2020-11-20 12:10

　　 电力系统中存在大量具有非线性、冲击性和不平衡性等电特性的负载,使电网中产生注入大量脉冲、闪变等电能质量问题。高效检测、分析电能质量问题,是当今的研究热点。本文的工作重点是改进广义S变换并将其用于检测、定位电能质量扰动成分,并对经典决策导向非循环图支持向量机(Decision Directed Acyclic Graph SVM,DDAGSVM)识别算法提出改进。信号时频分布反映了其局部能量分布,能量越集中,信号的“模态混叠”现象越弱,时频性能越优秀。针对广义S变换窗幅度拉伸因子与频率尺度拉伸因子b的自适应优化,本文提出一种新的基于时频聚焦性准则与新增参量算法的两自由度优化算法,通过结合Djurovic算法、Stankovic算法及分段策略,将最优时频聚焦测度值对应的参量作为最优参量,同时为防止断层现象,将最优参量适当拟合,通过优化每一频帧的窗宽来提升其时频聚焦性能,最终将优化广义S变换(Optimization of Generalized S Transform,OGST)用于分析信号扰动成分并提取特征量。Dyn动态测度法可以检测到信号的极值点,本文将Dyn动态测度结合OGST变换用于电能质量扰动成分的检测。功率谱密度反映了信号的频域能量分布,利用Dyn测度检测其功率谱密度极值点,即主频点;由于畸变点与正常点的梯度差异,因此可通过Dyn测度检测梯度剧烈变化的畸变点,进而获取扰动起止时刻。OGST时频矩阵频率与时间平方和均值的能量谱分别反映了信号的频域、时域分布。对于复合扰动,本文同样利用Dyn测度检测OGST模矩阵频率、时间平方和均值的能量谱梯度分布畸变点获取主频点及扰动时间。鉴于DDAGSVM决策分类器根节点的选择与决策走向存在随机性而造成误差增大,本文引入广义KKT条件与空间区分度,将类间区分度的高低作为分类器节点选择的依据,将区分度最高的节点作为根节点,以此减少误差累积,同时利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化核函数调节因子并用于构建识别模式,本文通过构造数据集比较GSO-DDAGSVM、GA-DDAGSVM、PSO-DDAGSVM三种算法在消耗时间、识别精度、收敛速度三个指标在电能扰动信号识别的综合性能,最终选用GA-DDAGSVM算法作为电能质量识别方案,同时验证了算法在SNR=20/30/40/50dB高斯白噪声环境下的鲁棒性以及对复合扰动的识别率。
【学位单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TM711
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 电能质量概述
    1.3 国内外研究现状
    1.4 论文主要研究内容
    1.5 论文章节安排
2 广义S变换和Dyn动态测度法的电能质量扰动分析
    2.1 S变换原理概述
    2.2 广义S变换实现原理及参数优化
    2.3 Dyn动态测度法原理及应用
    2.4 OGST结合Dyn动态测度算例分析
    2.5 本章小结
3 基于OGST及Dyn动态测度的电能质量扰动定位
    3.1 常见电能质量的OGST变换特征分析
    3.2 短时扰动检测分析
    3.3 暂态扰动检测分析
    3.4 复合扰动检测分析
    3.5 本章小结
4 基于GA-DDAGSVM的电能质量扰动分类及识别
    4.1 电能质量扰动特征量提取
    4.2 基于广义KKT条件与空间分布的DDAGSVM改进
    4.3 基于GA算法的DDAGSVM参量优化及验证
    4.4 本章小结
5 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集

【参考文献】

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本文编号：2891396