基于FSWT——SSAEs的配电网内部过电压自动提取与分类识别

发布时间：2021-04-17 19:02

　　过电压是造成电网绝缘损坏的主要原因,对电气设备绝缘可靠性、系统绝缘配合、继电保护以及运行控制均产生重要影响。研究配电网过电压的特征提取与分类识别对于电网运行事故溯源以及设备绝缘风险评估等均具有难以替代的现实意义。文中基于频率切片小波变换（FSWT）时频分析方法构建过电压时频分布九宫图,完成实测过电压整体与细节信息的完全提取;改进多层稀疏自编码算法（SSAEs）,实现实测过电压特征的自动提取与分类识别;分析改进多层稀疏自编码网络中关键参数（卷积块大小、卷积特征数量以及稀疏性参数）的影响,确定最优参数,实现最佳分类识别效果。结果表明,过电压时频分布九宫图与改进多层稀疏自编码算法相结合能够高效的自动提取和分类实测过电压波形,分类精度良好。 

【文章来源】：高压电器. 2020,56(07)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

自编码神经网络结构

变电站过电压在线监测系统采用变频采样原理，确保在有效降低文件存储量的情况下，尽可能多的获取详细的过电压波形信息。过电压数据采集系统采集条件触发后，所捕获的波形分为两个阶段：(1)采样频率为5 MHz，采样时间为15 ms;(2)采样频率降至200 kHz，继续采集936.910 ms，见图2。该次试验仅使用前100 ms进行分析。现有的过电压时域波形只能反映设备的基本工作状态信息，对于捕捉波形振荡特征以及变化趋势仍存在局限性。因此，采用频率切片小波变换方法对三相过电压波形进行时频分解。这是因为频率切片小波变换方法相较于其他时频变换有着不受基函数限制的优势，易于重构任意频带波形。其中，任意频带能量定义为

然后，分别构造过电压时频分布九宫图，见图3。图3中第1列为暂态电压三相时频分布(X轴:5 MHz;Y轴：0～15 ms)；第2列为稳态电压三相时频分布(X轴:200 kHz;Y轴：15～100 ms)；第3列为全频段过电压三相时频分布(X轴:200 kHz;Y轴:0～100 ms;200 kHz)。过电压时频分布九宫图从时间和频率上有效呈现了实测过电压波形的详细信息。对于九宫格整体，其中第1、2、3行分别为A相、B相、C相；第1、2、3列则分别为A相、B相、C相的3种状态：暂态、稳态以及全局态，实现从全局把握总体信息，从局部获取细节特征规律。

【参考文献】：
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本文编号：3143975