基于dq變換和S變換的電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別

王 鑫， 王 卓， 鄭 璐

（哈爾濱理工大學(xué) 黑龍江 哈爾濱 150080）

隨著電能質(zhì)量敏感設(shè)備應(yīng)用的急速增加，電能質(zhì)量問題越來越受到電力部門與用戶的關(guān)注。為了改善和提高電能質(zhì)量，需要對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)進(jìn)行識(shí)別。實(shí)現(xiàn)電能質(zhì)量擾動(dòng)的正確分類，將有助于分析擾動(dòng)產(chǎn)生的原因，找出合理的應(yīng)對(duì)措施。

目前，不少學(xué)者已經(jīng)提出了一系列有效的電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別方法，如用Hilbert-Huang變換對(duì)電力系統(tǒng)暫態(tài)信號(hào)進(jìn)行分析[1]，用小波變換和二叉樹結(jié)構(gòu)對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)進(jìn)行分類[2]，用貝葉斯分類器對(duì)擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析[3]，用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法進(jìn)行擾動(dòng)檢測(cè)與定位[4]，用分形方法對(duì)擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)[5]，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]、支持向量機(jī)[7]對(duì)擾動(dòng)進(jìn)行分類和識(shí)別等。上述方法有的算法復(fù)雜計(jì)算量大，有的需要大量的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，較難用于實(shí)際檢測(cè)中。S變換是連續(xù)小波變換和短時(shí)傅立葉變換的繼承和發(fā)展，同時(shí)具有很好的抗噪性，因此成為近幾年的一個(gè)研究熱點(diǎn)。

文中利用dq變換電壓有效值波形特征，對(duì)測(cè)量信號(hào)采用單相延遲60°構(gòu)造三相，進(jìn)行dq變換，實(shí)現(xiàn)對(duì)第一類擾動(dòng)的識(shí)別；通過S變換后的S矩陣，提取信號(hào)的特征量，對(duì)第二類擾動(dòng)進(jìn)行識(shí)別。本方法可作為研究配電系統(tǒng)電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，以實(shí)現(xiàn)電能質(zhì)量擾動(dòng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與自動(dòng)識(shí)別。

1 擾動(dòng)識(shí)別原理

1.1 dq變換

文獻(xiàn)[8]闡述了單相延時(shí)60°構(gòu)造三相的dq變換法，并得到dq變換結(jié)果為：ud=Ua（Ua為a相電壓的有效值），uq=0。

式中α為相位移。將dq變換結(jié)果進(jìn)行處理，可得電壓有效值為：

對(duì)無擾動(dòng)純正弦電壓urms=Ua，因此采用該方法可瞬時(shí)求取電壓的有效值。

1.2 S變換

S變換是一種時(shí)頻可逆的分析方法，它引入了寬度和頻率成反比變換的高斯窗，并具有與頻率相關(guān)的分辨率。因此，S變換既有小波變換多分辨率分析的特點(diǎn)，又有短時(shí)傅里葉變換的單頻率獨(dú)立分析的能力，同時(shí)又避免了短時(shí)傅里葉變換窗函數(shù)選擇的問題。

給定一連續(xù)的時(shí)間信號(hào)x（t），其S變換為：

式中 ω（τ－t，f）為高斯窗函數(shù)，τ為控制高斯窗口在 t軸位置的參數(shù)，1/|f|為尺度因子。 信號(hào) x（t）可以由其 S變換 S（τ，f）很好地重構(gòu)，其S逆變換為：

由于信號(hào)x（t）的S變換與其傅里葉變換X（f）之間存在如下關(guān)系：

令f=n/NT，τ=kT，其中T為采樣時(shí)間，N為總采樣點(diǎn)數(shù)。由式（6）可以得到S變換的離散表示形式：

S變換的結(jié)果為一個(gè)復(fù)時(shí)頻二維矩陣，記為S矩陣。將S矩陣各元素求模記為S模矩陣，某一時(shí)間和頻率處S變換的模值就是S矩陣中相應(yīng)元素的幅值。其行向量為信號(hào)某一頻率的幅值隨時(shí)間變化的分布，列向量為信號(hào)某一采樣時(shí)刻的幅值隨頻率變化的分布。

2 擾動(dòng)識(shí)別方法

該文提出一種將dq變換和S變換相結(jié)合的電能質(zhì)量擾動(dòng)分層識(shí)別方法，識(shí)別流程如圖1所示。

圖1 擾動(dòng)識(shí)別流程圖Fig.1 Flow diagram of disturbance identification

首先，根據(jù)擾動(dòng)信號(hào)電壓有效值變化特征，初步將擾動(dòng)信號(hào)分為兩類。即電壓暫降、暫升和中斷為第一類；振蕩暫態(tài)、電壓尖峰、電壓缺口和諧波為第二類；第二，對(duì)采樣信號(hào)進(jìn)行基于虛構(gòu)三相的dq變換，計(jì)算信號(hào)的電壓均方根值urms，如果urms有明顯且持續(xù)的變化，則為第一類擾動(dòng)信號(hào)，并進(jìn)一步計(jì)算擾動(dòng)的幅值，確定擾動(dòng)類別是電壓暫降、暫升還是中斷；第三，對(duì)第二類擾動(dòng)進(jìn)行S變換，通過從變換后得到的S模矩陣中提取特征量來識(shí)別第二類擾動(dòng)類別。用統(tǒng)計(jì)分析的方法提取擾動(dòng)信號(hào)S變換結(jié)果的時(shí)頻信息，提取的特征量為F1：工頻頻段是否有最大標(biāo)準(zhǔn)差，F(xiàn)2：工頻幅值變化范圍。

3 MATLAB仿真及結(jié)果

利用文獻(xiàn)[9]提供的擾動(dòng)信號(hào)模型產(chǎn)生擾動(dòng)信號(hào)樣本。設(shè)信號(hào)的頻率為工頻50 Hz，采樣頻率為1 600 Hz，采樣點(diǎn)數(shù)為320點(diǎn)，那么每周期采樣的點(diǎn)數(shù)為1600/50=32個(gè)點(diǎn)，共采樣320/32=10個(gè)周期。

對(duì)第一類擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行dq變換，如圖2所示。從圖2中發(fā)現(xiàn)電壓暫降、暫升、中斷dq變換得到的urms的幅值均有明顯變化，且變化后持續(xù)一段時(shí)間，然后通過有效值的大小區(qū)分三者（電壓暫降：0.1～0.9 p.u.；暫升：1.1～1.8 p.u.；中斷：小于 0.1 p.u.）。

圖2 第一類擾動(dòng)的dq變換仿真圖Fig.2 Simulation diagram of dq conversion of first type

圖3 諧波和振蕩暫態(tài)的S變換仿真圖Fig.3 Simulation diagram of S transform of harmonic and oscillation transient

圖4 電壓尖峰和電壓缺口的S變換仿真圖Fig.4 Simulation diagram of S transform of voltage spike and gap

對(duì)第二類擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行S變換，如圖3，4所示。從圖3，4中發(fā)現(xiàn)第二類擾動(dòng)信號(hào)經(jīng)S變換后，得到的頻譜標(biāo)準(zhǔn)差曲線中，諧波和振蕩暫態(tài)的S矩陣的最大標(biāo)準(zhǔn)差不在工頻頻段；而電壓尖峰和電壓缺口的卻在工頻頻段。同時(shí)，再通過各自S矩陣的工頻幅值變化范圍，就可將第二類擾動(dòng)一一區(qū)分開來。

通過改變擾動(dòng)的持續(xù)時(shí)間、幅值和起始相位角，同時(shí)均添加20 dB的噪聲，對(duì)各種擾動(dòng)信號(hào)均產(chǎn)生50個(gè)樣本，共350個(gè)樣本，應(yīng)用本文提出的方法進(jìn)行識(shí)別分類，結(jié)果見表1。

表1 擾動(dòng)識(shí)別結(jié)果Tab.1 Result of disturbance identification

由表1可知，文中的方法具有較高的分類辨識(shí)率，取得了良好的效果。

4 結(jié) 論

文中針對(duì)電能質(zhì)量檢測(cè)和識(shí)別的要求，提出了一種基于dq變換和S變換的電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別的方法。仿真計(jì)算結(jié)果表明，該方法能夠?qū)?種電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行有效的分類辨識(shí)，準(zhǔn)確度高、響應(yīng)速度快、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單且抗噪聲能力強(qiáng)。

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