应用原子分解的电能质量扰动信号特征提取方法

提出一种应用原子分解实现的电能质量扰动信号特征提取方法.该方法以Gabor原子库和匹配追踪算法为基础,从扰动信号中迭代求取Gabor原子成分,再将Gabor原子转化为衰减正弦量原子,获得电能质量信号中各种扰动成分参量化的原子解析表示.用初始残余能量的阈值作为原子分解迭代终止条件,以改善特征提取效果.该方法可准确定量地提取各扰动成分的起止时刻、幅值、频率和变化规律等扰动特征,适用于暂态扰动、稳态扰动和多重扰动.算例分析验证了所提出的方法的有效性.     

应用HS改进原子分解的电能质量扰动辨识分析

结合原子分解与和声搜索算法,提出了一种电能质量扰动信号自适应分解及特征参数辨识方法。针对Gabor原子分解匹配追踪算法计算量大、实时性差的问题,首先利用傅里叶变换进行频谱分析,估计出扰动信号频率、幅值等参数,并以估计值作为搜索的初始解,加快算法的收敛速度;然后根据电能质量扰动信号特点将Gabor原子库分解为类基波库、脉冲库、谐波库、振荡库4个子库,依次搜索各子库,降低搜索的复杂度;再次,利用和声搜索算法快速、准确的全局搜索和协同搜索的特点对匹配追踪算法进行改进,加快了搜索速度;最后,依据获得Gabor原子索引参数实现电能质量扰动信号参数辨识。算例仿真表明,所提方法在保留匹配追踪算法优良重构性能的前提下,计算复杂度显著降低,搜索效率和收敛速度加快,扰动参数辨识精度得到提高。     

电能质量扰动信号时频原子分解的进化匹配追踪算法

时频原子分解对电能质量扰动信号具有良好的分析效果,但其常用的匹配追踪(MP)算法,存在计算量大、参数空间离散化影响原子匹配性能等不足。基于差分进化,研究了电能质量扰动信号原子分解的进化匹配追踪(EMP)算法,给出了算法流程。针对几种电能质量扰动信号,通过Gabor和衰减正弦量原子分解的30次独立仿真实验,分析了信号长度、噪声等对性能的影响。结果表明,EMP算法与MP相比大大减少了计算耗时且不受信号长度的影响,进一步提高了原子的全局匹配能力,具有很好的抗噪声能力。最后,给出了下一步工作的展望。     

采用原子分解法的同步电机参数辨识

为了准确辨识出同步电机参数,提出一种基于原子分解的新算法。首先构建相关原子库并将原子离散化参数连续化,运用进化匹配追踪算法,快速从同步电机突然短路电流中提取基波电流、直流电流、倍频电流;然后从分解的各原子信号特征参数中推算出同步电机参数。通过截取稳态短路电流的采样信号,辨识出同步电机的同步电抗和短路初相角值。以理想突然短路电流和含噪声的短路电流为例,仿真进行了对信号的原子分解,获得了相似度较好的重构信号。较之经验模态分解(EMD)和Prony算法,所提出的方法对含噪声信号短路电流的分解效果更佳。实测算例表明,应用原子分解方法可准确地提取同步电机参数,且有较好的抗噪性能。     

原子分解快速算法在电能质量扰动分析中的应用

提出一种原子分解的快速算法,并应用于电能质量扰动信号的分析中。该方法构建相关原子库,并将原子离散的参数连续化,能减少重构信号所需的原子数并使分解结果更准确;针对频率范围较大的谐波、衰减振荡等信号,采用快速傅里叶变换对最优原子频率进行预求解,从而降低原子库规模;采用粒子群优化的匹配追踪算法选出反映电能质量扰动信号特征的最优原子。仿真算例表明,该方法可快速准确地提取电能质量信号的扰动特征,且有较好的抗噪性能。     

基于正交优化时频原子分解算法的电能质量扰动匹配特征分析

针对电能质量扰动信号时频局部化信息量较广难以简洁、灵活提取有效细微特征以及匹配追踪收敛速度较差的问题,提出一种应用于电能质量扰动分解重构及扰动特征参量提取的匹配时频原子框架及其改进方法。在Gabor时频原子库离散优化基础上,通过匹配追踪算法对扰动信号进行自适应分解,同时对搜寻的最佳时频原子进行正交变换,减小冗余分量,设定迭代次数或残差阈值作为终止条件,从而获得一系列匹配扰动信号波形特征的正交时频原子及其参量化形式。仿真结果表明,该框架能有效分解提取电能质量扰动信号时频特征参量,相对基于匹配追踪的稀疏分解,改进算法单一扰动匹配特征重构信噪比高达55dB,多重扰动达35dB,均方误差数量级为0.001,匹配扰动特征精度及收敛性能进一步提高,满足电能质量分析要求。     

树形原子分解在电能质量扰动信号中的应用

针对原子分解算法仅仅保留当前最佳解,而忽略其对以后步骤影响的问题,提出一种树状型的改进原子分解算法,利用树状图从所有可能的向量组合中,选择逼近误差最小的核函数组合作为最佳字典向量,每次保留多个局部极值作为候选项,找到传统原子分解和全局最优解之间的折衷.仿真电能质量扰动录波数据表明,新方法能够有效地应用到电能质量扰动信号中,可以对电能质量仿真数据进行可行性分析,结果证明了所提方法的良好性能.     

基于分层匹配追踪算法的电能质量复合扰动参数辨识方法

针对电能质量中的复合扰动信号分析问题,提出一种粒子群优化(PSO)和匹配追踪(MP)算法相结合的分层搜索的原子分解方法。首先应用MP算法提取基波分量,对于去除基波分量的残差信号,利用快速傅里叶变换找寻能量最大的频率成分,采用PSO算法粗搜索出最佳匹配粒子,然后以最佳匹配粒子为中心,在一定范围内重新离散化,生成小规模原子库,再应用MP算法有针对性地进行细搜索,最终得到最佳匹配原子,提取出电能质量复合扰动特征参数。仿真结果表明,该方法能克服MP算法匹配时间长、计算量大及PSO优化MP算法残差积累过大、容易陷入局部最优、匹配参数不准确等缺点,且具有一定的抗噪性和实时性。     

基于 LSA-MP 改进原子分解的 电能质量数据压缩方法

电能质量数据压缩是电能质量问题检测和识别中的重要步骤,其本质即为探寻电能质量稀疏特征的过程。针对稀疏分解中常用的匹配追踪算法在匹配最佳原子时计算复杂度高、耗时长,不能满足电力信号分析实时性要求的问题,应用收敛精度高、收敛速度快以及全局寻优能力强的闪电搜索算法搜索最佳原子,提出了闪电搜索匹配追踪算法。利用所提算法在构建的电能质量相关原子库中对电能质量信号进行原子分解,提取电能质量特征参数,将提取到的参数作为压缩后的电能质量数据,实现电能质量数据压缩。实验结果表明,所提算法匹配最佳原子的耗时约缩短为原算法的1/98,基于所提算法的电能质量数据压缩方法在匹配最佳原子满足电力信号分析的实时性要求,具有较高的压缩率和较低的重构误差,提高了数据压缩的性能。     

原子稀疏分解算法在电力系统扰动信号分析中的应用

针对目前电力系统扰动信号分析中的一些不足,提出了一种基于原子分解的扰动信号分析方法.该方法根据电力系统信号特点,采用衰减正弦量模型构建原子库.以原子稀疏分解的基本理论为指导,应用匹配追踪算法进行迭代求解,得到相关原子参量.将所述方法应用于电力系统扰动信号分析中,能够自适应地从过完备原子库中建立信号的稀疏解析表示,克服了固定基信号分解模式的缺陷.典型算例仿真结果证明了算法的有效性和优越性.     

原子稀疏分解算法在电力系统扰动信号分析中的应用

针对目前电力系统扰动信号分析中的一些不足,提出了一种基于原子分解的扰动信号分析方法。该方法根据电力系统信号特点,采用衰减正弦量模型构建原子库。以原子稀疏分解的基本理论为指导,应用匹配追踪算法进行迭代求解,得到相关原子参量。将所述方法应用于电力系统扰动信号分析中,能够自适应地从过完备原子库中建立信号的稀疏解析表示,克服了固定基信号分解模式的缺陷。典型算例仿真结果证明了算法的有效性和优越性。     

遗传优化时频参数的电能质量扰动匹配特征分析

针对电能质量暂态扰动信号时频局部化信息量较广难以简洁灵活提取有效细微特征以及匹配追踪算法计算量大的问题,提出一种应用于电能质量扰动特征参量提取及压缩重构的匹配时频原子框架及其遗传优化改进算法。在Gabor过完备时频原子库离散基础上,采用匹配追踪方法(matching pursuit,MP)对扰动信号进行时频原子自适应分解,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)对时频原子参量进行优化计算,从而降低匹配追踪搜索过程的复杂度,获得最佳匹配电能质量扰动信号特征的时频原子参量化解析表示以及匹配特征重压缩构波形。算例仿真表明,该框架重构信噪比高达50 dB,均方误差数量级为0.001,能量恢复系数达到0.99以上,与小波(包)相比,具有更优良的压缩重构性能及多分辨能力,遗传优化时频参量的改进算法,基本保持了 MP 优良的压缩重构性能,计算复杂度缩减率为95.8%,算法收敛性得到提高,匹配扰动信号计算效率提高80~100倍,满足电能质量扰动分析要求。     

基于经验模态分解的电能质量扰动信号定位方法

提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的方法来对电能质量扰动信号进行定位。在EMD方法分解过程中,异常数据会在其第1个固有模态分量中引起局部高频突变信号,此高频突变信号具有幅值相对于无扰动时明显增大的特点。利用此特点,对含有电能质量扰动的电网电压进行EMD分解后得到的第1个固有模态分量求取一阶导数,然后对一阶导数进行阈值处理来确定扰动发生及终止的时刻。仿真结果表明,此方法对多种电能质量扰动信号信号有较好的定位效果。     

采用小波多分辨率信号分解的电能质量检测

针对典型的电能质量扰动信号 ,提出了采用小波多分辨率信号分解的电能质量检测与时频分析方法 ,并提出一种新型的同步检波器。该方法将电能质量扰动信号分解到子频带中 ,在小波域上检测信号的时间、频率和幅度 ,具有突出信号时域、频域局部特征的能力 ,因此特别适用于短暂瞬时信号的检测与分析。仿真结果表明 ,该方法具有优异的检测性能 ,适用于电压凹陷、电压凸起、电压间断、短时间谐波失真、暂态谐波失真、电压闪变与波动等电能质量扰动信号的检测与时频分析。     

基于奇异值分解和TLS-ESPRIT的电能质量扰动信号检测方法

为了能有效地改善电能质量,准确地对电能质量扰动信号的发生及结束时间以及其特征参数进行检测是其前提。文章提出将奇异值分解与TLS-ESPRIT算法相结合来对暂态电能质量扰动进行检测。首先利用基于奇异值分解的方法对暂态电能质量信号进行定位,可以得到较为准确的定位效果。然后以定位点为界,向前及向后各取一个周期的采样信号,对得到的信号利用TLS-ESPRIT算法进行计算,可以估算得到信号的幅值、频率等特征参数。利用这些参数可进一步对扰动类型进行判别。仿真实验结果表明,该方法仅需较短的采样信号,对电压暂降、电压暂升、频率偏差、谐波、谐波加暂降、暂态振荡等多种电能质量扰动信号有较高精度的检测效果。     

采用原子分解法的变压器励磁涌流和故障电流鉴别方法

合空载变压器产生的励磁涌流与变压器故障电流的波形特征有较大差异,提出采用原子分解算法鉴别变压器励磁涌流的新途径.利用原子算法,信号可以根据自身特性自适应地选取一组最佳原子线性展开,分解产生的原子能够很好地表征信号的各个局部特征,并获得该局部特征的参量.如频率、持续时间、衰减系数等.分别对励磁涌流和故障电流信号进行分析处理.可以根据2种信号局部特征的差异正确区分励磁涌流与故障电流.在此基础上形成一种防止合空载变压器的保护误动策略,仿真分析验证了该策略的有效性.     

基于Gabor原子的活立木茎体水分信号MP分解与重构

针对活立木茎体水分时域信号呈现的非平稳、信息冗余特性,提出了一种基于Gabor原子的活立木茎体水分信号MP分解与重构方法。试验结果表明活立木茎体水分信号可以用Gabor原子库稀疏表示,靠前的原子反映信号的主要特征,靠后的原子反映信号的细微特征,原子数越多,稀疏信号越能更好地描述原始时域信号的特征。稀疏信号对比于原始时域信号,数据量明显减少,避免了信息冗余,达到了数据压缩的目的,为大量数据的存储节省了物理空间。在Gabor原子库过冗余的情况下,稀疏信号可以高质量的重构出原始时域信号,在主要特征数据点处重构误差较小,在细微特征数据点处重构误差较大。     

短时电能质量信号压缩采样方法的研究

根据压缩传感(Compressed Sensing,CS)理论,首次提出了短时电能质量扰动信号的压缩采样方法,该方法突破了奈奎斯特采样频率的限制,实现了低于奈奎斯特采样频率的低速率采样。文中对比分析了CS理论与传统采样理论,研究了CS短时电能质量信号压缩采样的实现方法,包括:测量矩阵的构建、稀疏基的选取和电能质量信号快速贝叶斯匹配追踪重构算法(FBMP)。文中针对6种短时电能质量信号进行了仿真实验,给出了不同压缩采样比的条件下,该压缩采样方法所能达到的性能指标,结果标明本文提出的方法正确有效。     

复杂电能质量扰动事件源定位方法

复杂电能质量扰动事件包含多个相关的基本事件和多个扰动事件源。在对复杂扰动事件的类型和时空特征进行分析的基础上,提出一种复杂电能质量扰动事件源定位方法。采用原子算法检测扰动事件,给出根据各基本事件的起止时间进行扰动区段划分的方法;采用叠加原理对瞬时功率进行分析,提出根据扰动能量的极性对各区段扰动事件源进行定位。算例结果表明,该方法能够实现复杂电能质量扰动事件源定位。     

基于稀疏度特征的短时电能质量扰动信号重构方法

现有基于压缩感知的短时电能质量扰动信号重构方法尚未考虑信号稀疏度特征,重构性能有待进一步提高。为此,提出一种基于稀疏度特征的信号重构方法。首先,根据压缩感知理论对信号进行采样。随后,开发出短时电能质量扰动信号的稀疏度特征—稀疏度在频域为偶数。基于该特征,提出"双步长稀疏度自适应匹配追踪"重构方法。分析与仿真结果表明,相对于传统的稀疏度自适应匹配追踪算法,提出方法降低了计算复杂度和均方误差,提高了重构信噪比和信号的正确重构概率。