[發(fā)明專利]一種電能質(zhì)量擾動分類方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111610229.3
• 申請日: 2021-12-27
• 公開（公告）號: CN114266277A
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡文曦;阮梓航;肖先勇;汪穎;鄭子萱
• 申請（專利權(quán)）人: 四川大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06Q50/06
• 代理公司: 西安正華恒遠(yuǎn)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61271
• 代理人: 陳選中

本發(fā)明公開了一種電能質(zhì)量擾動分類方法，所述電能質(zhì)量擾動方法包括：S1：利用S變換窗函數(shù)提取電能質(zhì)量擾動信號，得到模時頻矩陣；S2：根據(jù)所述模時頻矩陣中的各行各列的元素，得到初始擾動特征集；S3：根據(jù)所述初始擾動特征集，得到多標(biāo)簽擾動特征集；S4：根據(jù)所述多標(biāo)簽擾動特征集，利用多粒度特征優(yōu)化方法，得到各粒度空間對應(yīng)的最優(yōu)擾動特征集；S5：根據(jù)各粒度空間所對應(yīng)的最優(yōu)擾動特征集，得到對應(yīng)的各基分類器模型；S6：利用加權(quán)投票集成策略對所有所述基分類器模型進(jìn)行集成，得到強(qiáng)分類器模型；S7：根據(jù)所述強(qiáng)分類器模型和電能質(zhì)量擾動數(shù)據(jù)測試集，得到電能質(zhì)量擾動分類結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電能質(zhì)量技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種電能質(zhì)量擾動分類方法。

背景技術(shù)

近年來隨著可再生能源和逆變器在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中的普及，使電能質(zhì)量擾動模式愈加復(fù)雜，給復(fù)合擾動的準(zhǔn)確分類和辨識提出了新的挑戰(zhàn)。復(fù)合電能質(zhì)量擾動分類分為特征提取和模式識別兩個部分。在特征提取部分通常采用ST,EWT,STFT等算法，其中ST最為常見，但傳統(tǒng)ST方法由于窗函數(shù)固定，導(dǎo)致對擾動時頻域特征的提取能力有限，進(jìn)而影響整個模型的分類性能。此外傳統(tǒng)特征提取方法大多未考慮所提取特征本身對分類性能的影響，難以判斷所提取的特征是否有效，同時大量的冗余特征也會影響分類模型的分類性能和處理速度。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種電能質(zhì)量擾動分類方法，以解決現(xiàn)有電能質(zhì)量擾動分類性能低下和效率低下的問題。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案如下：

本發(fā)明提供一種電能質(zhì)量擾動分類方法，所述電能質(zhì)量擾動方法包括：

S1：利用S變換窗函數(shù)提取電能質(zhì)量擾動信號，得到模時頻矩陣；

S2：根據(jù)所述模時頻矩陣中的各行各列的元素，得到初始擾動特征集；

S3：根據(jù)所述初始擾動特征集，得到多標(biāo)簽擾動特征集；

S4：根據(jù)所述多標(biāo)簽擾動特征集，利用多粒度特征優(yōu)化方法，得到各粒度空間對應(yīng)的最優(yōu)擾動特征集；

S5：根據(jù)各粒度空間所對應(yīng)的最優(yōu)擾動特征集，得到對應(yīng)的各基分類器模型；

S6：利用加權(quán)投票集成策略對所有所述基分類器模型進(jìn)行集成，得到強(qiáng)分類器模型；

S7：根據(jù)所述強(qiáng)分類器模型和電能質(zhì)量擾動數(shù)據(jù)測試集，得到電能質(zhì)量擾動分類結(jié)果。

可選擇地，所述步驟S1包括：

利用S變換窗函數(shù)提取電能質(zhì)量擾動信號，得到矩陣；

對所述矩陣中的每個元素進(jìn)行求模操作，得到模時頻矩陣。

可選擇地，所述步驟S1中，所述S變換窗函數(shù)為：

其中，S(*)表示原始信號經(jīng)過S變換后得到的矩陣，j表示將T離散化的變量，即將T離散化為jT，T表示采樣周期，n表示采樣頻率，N表示總采樣點(diǎn)數(shù)，表示信號h(kT)的傅里葉變換，π表示圓周率參數(shù)，h(*)表示電能質(zhì)量原始信號，n'表示不大于n_max的頻率檢測點(diǎn)，g₁,g₂,...g_k分別代表在劃分的各頻段的調(diào)節(jié)參數(shù)，n_max為采樣的最大頻率。

可選擇地，所述步驟S2包括：

S21：分別根據(jù)所述模時頻矩陣中的各相關(guān)值，得到與各相關(guān)值所對應(yīng)的各所述時域相關(guān)曲線和各所述頻域相關(guān)曲線；

S22：根據(jù)各所述時域相關(guān)曲線和各所述頻域相關(guān)曲線，分別得到各所述時域相關(guān)曲線的多項(xiàng)特征和各所述頻域相關(guān)曲線的多項(xiàng)特征；