專利名稱：一種基于kl距離的電能質量擾動分類方法
技術領域：
本發明涉及一種基于KL距離的電能質量擾動分類方法，屬電能質量技術領域。
背景技術：
電力市場環境下，電能質量擾動問題引起廣泛關注，其分類識別問題也逐漸成為近年來電力系統研究領域的熱點。電能質量擾動分類包括特征值提取、模型訓練和分類三個過程。目前，常用的特征值提取方法有小波變換、希爾伯特黃變換、S變換、數學形態學、瞬時無功功率理論和分形分析法等。其中小波變換已得到廣泛應用，小波函數本身衰減很快，屬于暫態波形，具有快速傅里葉變換和短時傅里葉變換無法比擬的優點。其次，在分類器的選擇上，常用的方法有模糊分類法、人工神經網絡法、Fisher線性分類法、貝葉斯方法和支持向量機法等。其中，支持向量機在解決小樣本、非線性及高維模式識別中具有較強的優勢，適合電能質量擾動信號分類應用領域。在分類的時候，主要分為訓練和分類兩大步驟。這兩步都需要進行特征值提取。(I)在訓練的時候，將訓練樣本的特征值輸入到支持向量機，這時，分類器會進行計算，得到分類器的訓練模型參數。(2)在分類的時候，提取待分類樣本的特征值，輸入到支持向量機，會自動計算得到分類結果。
發明內容
本發明的目的是，要提供一種基于KL距離的電能質量擾動分類方法，對正弦電壓信號和擾動信號幀信號進行離散小波分解，計算兩者概率分布距離作為分類器的特征值。方法實施簡單，復雜度低，具有較高的分類正確率。本發明的技術方案是本發明是一種基于KL距離的電能質量擾動分類方法，包括特征值提取步驟、SVM模型生成步驟、擾動分類步驟。本發明方法中的特征值提取部分包括以下步驟(I)對正弦電壓信號、電壓凸起信號、電壓凹陷信號、電壓間斷信號、電壓諧波信號、脈沖暫態信號、振蕩暫態信號進行分幀處理。幀長為N，正弦電壓幀信號用Vn[i]表示，
電壓凸起幀信號用d!+]表示，電壓凹陷幀信號用〖 [/]表示，電壓間斷幀信號用v:temjn表示，電壓諧波幀信號用KinmmM]表示，脈沖暫態幀信號用n;-lse[n表示，振蕩暫態信號用表示，其中I ( i彡N，匕"sLr/TV」，n為幀號索引。(2)根據步驟(I)得到的電壓幀信號，分別對每幀信號進行離散小波分解，提取第一級小波細節子帶系數。正弦電壓幀信號的小波細節子帶系數用VDn[j]表示，電
壓凸起幀信號的小波細節子帶系數用表示，電壓凹陷幀信號的小波細節子帶系數用表示，電壓間斷幀信號的小波細節子帶系數用vD:,tern,pt[n表示，電壓諧波幀信號的小波細節子帶系數用表示，脈沖暫態幀信號的小波細節子帶系數用「％—[_/+]表示，振蕩暫態信號的小波細節子帶系數用表示，其中Nd，1<//< L，Nd為小波細節子帶系數長度，η為幀號索引。(3)根據步驟(2)得到的電壓幀信號小波細節子帶系數，計算其概率分布函數。正弦電壓信號的幀信號小波細節子帶系數概率分布函數用VDPn[k]表示、電壓凸起信號的
幀信號小波細節子帶系數概率分布函數用表示、電壓凹陷信號的幀信號小波細節子帶系數概率分布函數用Γ/)/ μ]及示、電壓間斷信號的幀信號小波細節子帶系數概率分布函數用VDP:柄rvpt\k]表示、電壓諧波信號的幀信號小波細節子帶系數概率分布函數用[幻表示、脈沖暫態信號的幀信號小波細節子帶系數概率分布函數用[幻表示、振蕩暫態電壓信號的幀信號小波細節子帶系數概率分布函數用表示，其中I彡k彡N IS"斗r/#」，Np為概率分布系數長度，η為幀號索引。(4)根據步驟(3)得到的電壓幀信號小波系數的概率分布，分別計算正弦電壓幀信號與不同電壓擾動信號間的概率分布KL距離，距離計算采用如下公式
權利要求
1.一種基于KL距離的電能質量擾動分類方法，其特征在于，所述方法包括特征值提取步驟、SVM模型生成步驟、擾動分類步驟； 所述特征值提取包括以下步驟(O設正弦電壓信號用V[t]表示，電壓凸起信號用Vswell[t]表示，電壓凹陷信號用Vsag[t]表不，電壓間斷信號用Vintemjpt [t]表不，電壓諧波信號用Vhanironie[t]表不,脈沖暫態信號用Vtimpulse [t]表不,振蕩暫態信號用Vttjseillatim[t]表不,其中I彡t彡τ,τ為信號長度；對正弦電壓信號、電壓凸起信號、電壓凹陷信號、電壓間斷信號、電壓諧波信號、脈沖暫態信號、振蕩暫態信號進行分幀處理，幀長為N，正弦電壓幀信號用Vn[i]表示，電壓凸起幀信號用表示，電壓凹陷幀信號用r^[/]表示，電壓間斷幀信號用 βτ_[/]表示，電壓諧波幀信號用表示，脈沖暫態幀信號用K: 一 M]表示，振蕩暫態信號用表示，其中I彡i彡N，I < <[7/#]，Π為幀號索引； (2)根據步驟(I)得到的電壓幀信號，分別對每幀信號進行離散小波分解，提取第一級小波細節子帶系數；正弦電壓幀信號的小波細節子帶系數用VDn[j]表示，電壓凸起幀信號的小波細節子帶系數用Wd/]表示，電壓凹陷幀信號的小波細節子帶系數用FD^L/+]表示，電壓間斷幀信號的小波細節子帶系數用表示，電壓諧波幀信號的小波細節子帶系數用FUj]表示，脈沖暫態幀信號的小波細節子帶系數用VDLpulJj]表示，振蕩暫態信號的小波細節子帶系數用VD:a!!—U]表示，其中I < j < ND，K K [T/N]，Nd為小波細節子帶系數長度，η為幀號索引； (3)根據步驟(2)得到的電壓幀信號小波細節子帶系數，計算其概率分布函數；正弦電壓信號的幀信號小波細節子帶系數概率分布函數用VDPn[k]表示，電壓凸起信號的幀信號小波細節子帶系數概率分布函數用表示、電壓凹陷信號的幀信號小波細節子帶系數概率分布函數用表示、電壓間斷信號的幀信號小波細節子帶系數概率分布函數用[Α]表示、電壓諧波信號的幀信號小波細節子帶系數概率分布函數用表示、脈沖暫態信號的幀信號小波細節子帶系數概率分布函數用[幻表示、振蕩暫態電壓信號的幀信號小波細節子帶系數概率分布函數用[幻表示，其中I ( j < ΝΡ，<Γ/#」，Np為概率分布系數長度，η為幀號索引； (4)根據步驟(3)得到的電壓幀信號小波系數的概率分布，分別計算正弦電壓幀信號與不同電壓擾動信號間的概率分布KL距離，距離計算采用如下公式 KLVVsag {η) = X (F現l々]xlog(i7)/)"⑷ \_k_NP
2.根據權利要求1所述的一種基于KL距離的電能質量擾動分類方法，其特征在于，所述SVM模型生成包括以下步驟 對電壓凸起、電壓凹陷、電壓間斷、電壓諧波、脈沖暫態、振蕩暫態電壓信號進行特征值提取，電壓凸起信號特征值Fswell、電壓凹陷信號特征值Fsag、電壓間斷信號特征值Fintorapt、電壓諧波信號特征值Fhmwni。、脈沖暫態信號特征值Ftimpulse、振蕩暫態信號特征值Ft_illatim分別表示為
3.根據權利要求1所述的一種基于KL距離的電能質量擾動分類方法，其特征在于，所述擾動分類包括以下步驟 給定s個待分類電能質量擾動信號，提取特征值，表示為 ⑴…燈 /]::、,.(")，·…燈 ];:、,.(丨)···以 其中，η為幀號索引，s為待分類電能質量擾動信號的個數； 將特征值Fsest輸入到分類器模型，分類器自動判別得出s個待分類電壓信號的電能質量擾動 類型。
全文摘要
本發明公開了一種基于KL距離的電能質量擾動分類方法，包括特征值提取、SVM模型生成和擾動分類三個部分。在特征值提取部分，對正弦信號和擾動信號進行分幀處理，然后分別進行離散小波分解，計算小波系數的概率分布，最后計算分布的KL距離作為特征值。在SVM模型生成部分，提取不同類型的擾動信號特征值輸入到SVM中，生成訓練模型。在擾動分類部分，提取待分類信號的特征值，輸入到SVM訓練模型，分類得到擾動信號類型。本發明時間復雜度較低，分類準確率較高，在電能質量領域具有較好的應用價值。本發明適用于電能質量擾動分類研究。
文檔編號G06K9/62GK102982347SQ20121053380
公開日2013年3月20日 申請日期2012年12月12日 優先權日2012年12月12日
發明者曾偉, 孫旻 申請人:江西省電力科學研究院, 國家電網公司