（通信与信息系统专业论文）基于数据挖掘的电能质量扰动检测与识别技术研究(2).pdf

华北电力人学硕十学位论文摘要 摘要 随着电网中负荷容量的日益增长和现代电力电子技术在电力系统中的发展，使 得电能质量问题日益突出，对电能质量扰动的检测与识别已成为研究的热点。 本课题结合小波变换技术和数据挖掘理论对电能质量扰动检测与识别进行了研 究。首先，利用小波变换模极大值理论对电能质量扰动进行检测。其次，利用小波 变换进行扰动特征提取、利用数据挖掘进行扰动分类，从而完成了对电能质量扰动 的识别，并对识别正确率和运行时间进行了测试；在此基础上讨论了不同扰动参数对 识别结果的影响；对此过程中出现的问题，应用能量特征估计方法完成了对电能质 量扰动的去噪。最后，结合数据流技术对电能质量扰动的在线识别进行了研究。 关键词：电能质量扰动，小波变换，数据挖掘，识别分类，数据流 a b s t r a c t w i t ht h eg r o w i n gl o a dc a p a c i t yi np o w e rg r i da n dd e v e l o p m e n to fm o d e r np o w e r e l e c t r o n i c s t e c h n o l o g yi np o w e rs y s t e m ，p o w e rq u a l i t yp r o b l e m s h a v eb e c o m e i n c r e a s i n g l yp r o m i n e n t t o r ea t t e n t i o nh a sb e e np a i dt op o w e rq u a l i t yd i s t u r b a n c e d e t e c t i o na n di d e n t i f i c a t i o n i nt h ed i s s e r t a t i o n ，t h er e s e a r c hi n v o l v e sp o w e rq u a l i t yd i s t u r b a n c ed e t e c t i o na n d i d e n t i f i c a t i o nb yw a v e l e tt r a i l s f o r ma n dd a t am i n i n g f i r s t l y ，p o w e rq u a l i t yd i s t u r b a n c ei s d e t e c t e db yw a v e l e tt r a n s f o mm o d u l u sm a x i m a s e c o n d l y ，p o w e rq u a l i t yd i s t u r b a n c e c h a r a c t e r i s t i c sa r ee x t r a c t e db yw a v e l e td e c o m p o s i t i o na n dp o w e rq u a l i t yd i s t u r b a n c ei s i d e n t i f i e db yd a t am i n i n g e x p e r i m e n t a lr e s u l t sv a l i d a t et h ea c c u r a c ya n de n f i c i e n c yo f t h em e t h o di na c c u r a c ya n dr u n n i n gt i m e f u r t h e r ，t h ei m p a c to ft h ei d e n t i n c a t i o no f d i s t u r b a n c eb a s e do nd i f 董e r e n tp a r a m e t e r si sd i s c u s s e d ，a n dd e n o i s i n gm e t h o do fp o w e r q u a l i t yd i s t u r b a n c eb a s e do ne n e 略yf e a t u r e se s t i m a t i o ni su s e df o re m e r g i n gi s s u e si n t h i s p r o c e s s f i n a u y ；c o m b i n i n g d a t as t r e a m t e c h n o l o g y ， o n l i n ed i s t u r b a n c e c l a s s i f i c a t i o ni sc o m p l e t e d c h el i n l i n ( c o m m u n i c a t i o na n di n f o r m a t i o ns y s t e m ) d i r e c t e db ya s s o c i a t ep r o fk o n gy i n g h u i k e yw o r d s ： p o w e rq u a i i 哪d i s t u r b a n c e ， w a v e i e tt r a n s f o r m ，d a t a m i n i n g ， i d e n “f i c a t i o n ，d a t as t r e a m 华北电力人学硕十学位论文摘要 摘要 随着电网中负荷容量的日益增长和现代电力电子技术在电力系统中的发展，使 得电能质量问题日益突出，对电能质量扰动的检测与识别已成为研究的热点。 本课题结合小波变换技术和数据挖掘理论对电能质量扰动检测与识别进行了研 究。首先，利用小波变换模极大值理论对电能质量扰动进行检测。其次，利用小波 变换进行扰动特征提取、利用数据挖掘进行扰动分类，从而完成了对电能质量扰动 的识别，并对识别正确率和运行时间进行了测试；在此基础上讨论了不同扰动参数对 识别结果的影响；对此过程中出现的问题，应用能量特征估计方法完成了对电能质 量扰动的去噪。最后，结合数据流技术对电能质量扰动的在线识别进行了研究。 关键词：电能质量扰动，小波变换，数据挖掘，识别分类，数据流 a b s t r a c t w i t ht h eg r o w i n gl o a dc a p a c i t yi np o w e rg r i da n dd e v e l o p m e n to fm o d e r np o w e r e l e c t r o n i c s t e c h n o l o g yi np o w e rs y s t e m ，p o w e rq u a l i t yp r o b l e m s h a v eb e c o m e i n c r e a s i n g l yp r o m i n e n t t o r ea t t e n t i o nh a sb e e np a i dt op o w e rq u a l i t yd i s t u r b a n c e d e t e c t i o na n di d e n t i f i c a t i o n i nt h ed i s s e r t a t i o n ，t h er e s e a r c hi n v o l v e sp o w e rq u a l i t yd i s t u r b a n c ed e t e c t i o na n d i d e n t i f i c a t i o nb yw a v e l e tt r a i l s f o r ma n dd a t am i n i n g f i r s t l y ，p o w e rq u a l i t yd i s t u r b a n c ei s d e t e c t e db yw a v e l e tt r a n s f o mm o d u l u sm a x i m a s e c o n d l y ，p o w e rq u a l i t yd i s t u r b a n c e c h a r a c t e r i s t i c sa r ee x t r a c t e db yw a v e l e td e c o m p o s i t i o na n dp o w e rq u a l i t yd i s t u r b a n c ei s i d e n t i f i e db yd a t am i n i n g e x p e r i m e n t a lr e s u l t sv a l i d a t et h ea c c u r a c ya n de n f i c i e n c yo f t h em e t h o di na c c u r a c ya n dr u n n i n gt i m e f u r t h e r ，t h ei m p a c to ft h ei d e n t i n c a t i o no f d i s t u r b a n c eb a s e do nd i f 董e r e n tp a r a m e t e r si sd i s c u s s e d ，a n dd e n o i s i n gm e t h o do fp o w e r q u a l i t yd i s t u r b a n c eb a s e do ne n e 唱yf e a t u r e se s t i m a t i o ni su s e df o re m e r g i n gi s s u e si n t h i s p r o c e s s f i n a u y ； c o m b i n i n g d a t as t r e a m t e c h n o l o g y ， o n l i n ed i s t u r b a n c e c l a s s i f i c a t i o ni sc o m p l e t e d c h el i n l i n ( c o m m u n i c a t i o na n di n f o r m a t i o ns y s t e m ) d i r e c t e db ya s s o c i a t ep r o fk o n gy i n g h u i k e yw o r d s ： p o w e rq u a i i 够 d i s t u r b a n c e ， w a v e i e tt r a n s f o r m ，d a t a m i n i n g ， i d e n “f i c a t i o n ，d a t as t r e a m 声明尸明 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文基于数据挖掘的电能质量扰动检 测与识别技术研究，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进 行的研究工作和取得的研究成果。据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处 外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力 大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究 所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：查焦垡日期：一乡幽 关于学位论文使用授权的说明 本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；学校可以采用影印、缩印或 其它复制手段复制并保存学位论文；学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校 可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；同意学校可以用不同方式在不同 媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。 ( 涉密的学位论文在解密后遵守此规定) 作者签名：垒垡鱼导师签名：兰! 薹全 日期：丕生呈：! 乡日期：型二 华北电力大学硕士学位论文 1 1 选题背景及意义 第一章引言 随着科学技术和国民经济的快速发展，电能的需求量也极大增长，电能质量扰 动问题已引起各国电力工作者的高度重视。为了改善和提高电能质量，对电能质量 扰动进行检测与识别就显得尤为重要。 电能质量过去的研究主要集中在与谐波、闪变等相关的稳态电能质量问题上。 由于受到检测技术的限制，全网的电能质量监测中对配电系统中普遍存在的各种动 态电能质量问题( 如电压骤降、电压骤升、暂态扰动等) 研究较少。随着配电系统 中电能质量水平与用户对其要求之间的差距日益加大，所带来的各种问题已被引起 高度重视，动态电能质量也已逐渐成为近年来电力系统研究领域的新热点。为了系 统地分析、研究电能质量问题，并能对其测量结果进行分选，从而找出引起电能质 量问题的原因和应采取的针对性解决方法，本课题将结合一种新兴的数据挖掘技术 对电能质量扰动检测和识别技术进行研究。 对电能质量扰动进行研究，主要有两个重要的问题要解决：电能质量扰动检测 和对其自动识别。电能质量扰动检测是对电能质量扰动的发生时刻、持续时间、幅值 特征量进行准确检测。电能质量扰动的识别包括两个相继的过程：电能质量扰动特 征提取和分类。 目前，大部分系统都采用了傅里叶变换、d q 变换、或者小波变换进行扰动检测 及特征提取。由于小波变换技术具有良好的时频局部化特性，能对电能质量扰动的 发生时刻、幅值、持续时间特征量进行准确检测。因此，该技术已成为一种公认的 有效、准确的电能质量扰动检测方法。然而，小波变换能对扰动进行检测，但却不 易准确识别是哪种扰动类型。 随着科学技术的不断发展和进步，越来越多的数据挖掘技术被引进到电能质量 识别中来。采用人工神经网络来进行电能质量扰动识别是方法之一，但是由于其算 法存在局部最优问题、收敛性较差、训练时间较长、可靠性有限的缺点，限制了其 发展空间。除此之外，还有一些研究者利用b a y e s 分类、支持向量机、f i s h e r 分类 器、快速匹配、最近邻和专家系统等方法进行电能质量扰动的自动识别，也取得一 定的效果。另外，也有一些研究者提出运用决策树技术来进行电能质量扰动的自动 识别。决策树技术的优点是通过简单明了的“i f t h e n ”形式的知识规则形成判断， 识别效率较高。因此，在如此多的方法中选择合适的数据挖掘方法，能相对较快速、 准确的对电能质量扰动进行识别，已成为了一个电能质量的研究热点，备受科研人 员以及实际工作者们的关注。 1 华北电力大学硕+ 学位论文 研究发现，对电能质量扰动检测和识别的效果产生影响的因素中，除了技术手 段因素以外，噪声因素也占了很大的部分。电能质量扰动识别过程中噪声的存在会 增加误判，为了提高识别正确率，对于电能质量扰动检测和识别来说，去噪是一项 非常重要的工作。 考虑到电能质量扰动检测与识别技术的实际应用，在线分析显得尤为重要，其 对进一步提高电网的自动化水平，增强对电网监测的实时性，提高供电的安全性和 可靠性都具有十分重要的意义。数据流具有持续到达，且速度快、规模大的特点； 处理结果能随着数据的不断到达而不断的更新。这些特点很好地适应了电能质量扰 动在线快速发现的要求。引入数据流技术对电能质量扰动进行在线研究是一项很有 实际意义的研究方向。 综上所述，在电力系统中探讨电能质量扰动检测与识别技术，具有重要的理论 意义和实际意义。 1 2 国内外研究现状 国内外关于电能质量扰动检测与识别的研究主要包括扰动信号的检测、扰动类 型的识别( 包括特征提取和分类) 、扰动信号的去噪、数据流技术四部分内容。 ( 1 ) 扰动信号的检测 具有突变时刻的暂态故障信号中，其奇异性包含了丰富的信息，具有区别于正 常时稳态信号明显、突出的特征，若能充分应用这些特征，将有利于故障的及时检 测。根据该技术的发展过程，以下介绍几种不同的信号检测方法。其中小波变换在 信号奇异性检测与定位方面有着传统方法无法比拟的优越性。 傅里叶变换检测 长期以来，傅里叶变换是研究信号奇异性的主要工具n 1 ，可通过观察信号傅里 叶变换的衰减性来判断其奇异性。但由于傅里叶变换缺乏空间局部性，只能确定信 号的整体性质，难以确定奇异点在空间的位置及其分布情况。而且，它只能反映某 个频率成分包含在信号中的总强度，不能提供有关频率成分的时间局部化信息。 小波变换检测 相对于傅里叶变换，小波变换在时域和频域都具有良好的局部化或近似局部化 性质，它在低频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，具有对信号的自 适应性，特别适于分析信号的奇异性心1 。并且小波函数本身衰减很快，也属于一种 暂态波形，将其用于电能质量分析，尤其是暂态过程分析具有傅里叶变换无法比拟 的优点。因此，通过检测小波变换尺度谱图上突起的尖峰时刻，就可以实现对暂态 信号到达时刻的检测。现今，许多学者使用各种小波变换方法得到扰动信号时频分 布，从而精确定位扰动发生时刻和恢复时刻。其中包括基于d a u b e c h i e s 小波，引， 2 华北电力大学硕士学 ! 7 = 论文 基于半复小波嘲、基于短时李氏指数晦1 、基于瞬时无功功率、使用m o r l e t 小波嘲、 双正交复小波归1 、d 4 小波引、r ( 实值) 小波3 等。 ( 2 ) 扰动类型的识别 随着小波技术的不断发展，使得s 变换口2 m 1 、小波包分解“4 怕3 和小波包能量熵也被 应用于电能的特征提取中。在提取到了电能质量特征信息后，就要对其进行分类。针对 不同的电能质量扰动类型，多种分类方法已经得到了应用和发展。 曲线形状分类法 基于小波变换多尺度能量曲线的电能质量扰动分类方法，利用不同扰动信号的小波 变换在不同尺度上能量分布存在差异的特性进行分类，这种方法的优点是具有分离那些 在时域和频域重叠了的电能质量扰动的能力n 刚，但该方法花费时间较多，不利于提高分 类速度。 数据挖掘分类算法 针对目前电能质量问题分类常用方法中存在判断过程复杂且计算量大的问题，有些 专家提出引入数据挖掘理论来解决电能质量分类问题n 。 目前用于电能质量问题分类的数据挖掘方法主要有以下几类：基于逻辑分析的决策 树分类、基于向量空间模型的最近邻分类、基于统计学习理论的支持向量机分类等数据 挖掘方法。 决策树是一种归纳学习方法，该算法即使训练库中数据变化，通过遍历树也会很容 易重新调整树的结构。其最重要的特点是能把复杂决策过程分解为简单决策过程的累 加，依此提供易于解释的解决方法。把决策树方法引入电能质量扰动识别，可以生成扰 动判别树，获得精练的判别规则，为扰动的归类提供有力的决策依据。这种方法用于 电能质量扰动分类不仅在准确度上比神经网络要精度高，而且使用“i f t h e n ”简 单的分类规则进行分类，且解释性强n 8 1 。 最近邻算法( n e a r e s tn e i g h b o r s ，n n ) 把一组已知类别的历史数据作为训练样本 集，根据已知样本的类别对新样本( 待分样本) 进行分类，该算法没有学习的过程。基 于小波多尺度变换和最邻近模式算法的电能质量扰动分类技术采用小波多尺度变换提 取特征，应用最邻近模式算法完成扰动分类n 9 1 。 支持向量机( s u p p o r tv e c t o rm a c h i n e ，s v m ) 是近些年发展起来的一个统计学习算 法，在解决小样本、非线性模式识别问题中表现出许多优势。并在许多实际问题中取得 了很好效果。将s 、，m 引入动态电能质量扰动分类，对谐波、电压跌落和波动等电能质量 进行分类，利用l i b s v m 解决电能质量扰动分类问题，对训练好的支持向量分类器进行 测试，效果良好，当采用c s v c ，r b f 核时调整参数可以得到最优分类效果瞳引。应用多 级支持向量机( s v m s ) 对电能质量扰动进行识别的方法能有效识别参数大范围内随机变 化的各种电能质量扰动，识别正确率高幢。 3 华北电力人学硕十学何论文 ( 3 ) 扰动信号的去噪 实际采集信号过程中不可避免的存在其他信号的干扰和噪声，噪声的存在对于 数据采集和信号测量之后的研究工作会造成不利的影响，同时这些噪声信号也将掩 盖我们所需要的有用信号，因此去噪的效果将直接影响到电能质量扰动检测与识别 方面的工作。为了准确的检测到信号的奇异点，提高分类的准确度，去除干扰信号 与随机噪声是一项非常重要的工作。 小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解 到互不重叠的频带上，为信号滤波和信噪分离提供了一种有效的途径。 由于小波理论具备良好的时频特性，在电能质量扰动的去噪方法研究已经取得 了一定的成果，并获得了在电能质量扰动检测方面的应用。小波去噪方法包括阈值 去噪方法乜引、小波变换模极大值法扭引、噪声标准偏差估计的阈值滤波算法乜4 1 ，它们 在电能质量扰动检测的实际应用中取得了较好的效果。然而，针对电能质量扰动的 另一方面：扰动识别去噪的研究还比较少。文献 2 5 利用能量特征估计方法对电能 质量扰动去噪，给出了一种新的分析思路，但文章只给出了定性的分析结果，未能 对去噪后扰动信号进行进一步的识别仿真实验测试。 ( 4 ) 数据流技术 流数据处理的需求是如何使数据处理结果随着数据的不断到达而不断地产生。 传统数据库系统是为处理相对静止的关系集设计的，而数据流技术克服了这些缺 点，可以直接应用在快速和连续的流数据处理上。近来在数据流方面的工作集中于 处理最新到达的数据和产生实时持续流的系统，很多情况下，要求一旦数据到达， 系统即刻便会做出反应。目前国际、国内很多研究机构都在进行数据流方面的研究， s t a n f o r d 的s t r e a m 项目他6 1 是一个处理在多重连续数据流和关系型数据上的通用 的数据流管理系统。u cb e r k e l e y 的t e l e g r a p h c q 数据流项目陋7 2 8 1 是目前发展时 间最长，最成熟的一个数据流管理系统。国内方面，这方面的研究正在起步，文献 资料也比较少，有些学校和研究所正在对数据流进行研究。 1 3 论文的主要工作 本课题讨论基于数据挖掘的电能质量扰动准确检测和识别技术，本文的主要研 究工作有以下几个方面： ( 1 ) 电能质量扰动检测 考虑到小波变换非常适合应用于暂态电能质量扰动，所以本文选用小波变换技 术作为主要研究方法对扰动信号进行突变点检测。 ( 2 ) 电能质量扰动识别 选用小波变换、小波包等技术对电能质量扰动进行特征属性提取：结合数据挖 4 华北电力人学硕十学位论文 掘理论中的决策树、最近邻、支持向量机分类算法，依据提取到的电能质量扰动特 征制定规则，进行分类。通过仿真，测试所选取算法的识别正确率和运算时间，并 进行有效性和可靠性分析。由于识别正确率和运算时间是两个不可兼得的性能指 标，所以我们只能在这两者之间寻求一种相对平衡的结果。从而，从设计的不同的 分类器中选出最佳性能的分类器。 ( 3 ) 去噪处理 对含噪声的电能质量扰动进行检测与识别。在电能质量扰动检测过程中，采用 小波变换模极大值去噪方法，实现噪声的滤除；在电能质量扰动识别过程中，采用 基于能量特征估计的电能质量扰动去噪方法。 ( 4 ) 在线识别技术 流数流技术的特点很好地适应了电能质量扰动在线快速发现的要求，因此本文 结合数据流技术提出了电能质量扰动在线识别的滑动窗口模型。 论文分六部分介绍课题的主要工作： 第一章为引言部分。主要介绍选题背景及意义，课题的国内外研究现状和论文 的主要工作。 第二章是电能质量问题概述。主要介绍电能质量的概念，并建立电能质量扰动 仿真模型。 第三章是电能质量扰动检测。主要分析小波变换的基本原理，基于这些理论原 理完成电能质量扰动的检测工作。 第四章是电能质量扰动识别。在分别介绍了特征提取和分类的原理的基础上， 研究了不同特征属性和数据挖掘的电能质量扰动识别，并得出最适的特征属性和数 据挖掘算法；并在此基础上讨论了不同扰动参数的电能质量扰动识别。针对不同扰 动参数的电能质量扰动识别过程中出现的问题，采用能量特征估计的算法进行对电 能质量扰动的去噪。 第五章是基于数据流技术的电能质量扰动在线识别。在介绍了数据流处理模型 的基础上，提出了电能质量扰动在线识别的滑动模型，并从识别正确率和运算时间 两方面证明了其符合电能质量扰动在线识别的要求。 第六章为结论部分。对课题所完成的工作进行总结，并对其后续研究提出展望。 5 华北电力大学硕十学位论文 2 1 电能质量概念 2 1 。1 电能质量定义 第二章电能质量问题概述 电能质量( p o w e rq u a l i t y ) 最先来源于1 9 6 8 年一篇关于美国海军电子设备一电 源规范研究的论文中。一般来说，电能质量是指优质供电，供电部门向用户( 系统 向负荷) 提供合格的电力。广义上来说，系统的可靠性、绝缘及接地体的选择、供 电中断、三相电压不平衡、电力电子设备对电网的干扰等造成用户设备故障或错误 动作的任何电力问题都属于电能质量问题。狭义上来说，电能质量问题主要集中在 波形畸变上，表现为电压、电流和频率的偏差。从技术方面考虑，电能质量是供用 电双方共同保证的，两者之间存在相互作用和影响。 i e e e 标准化协调委员会正式采用“p o w e rq u a l i t y ”这一术语1 并给出了技术 定义：合格电能质量的概念是指，给敏感设备提供的电力和设置的接地系统是均适 合于该设备正常工作的。此外，这一研究领域的许多文献和报告还给出了一些未经 公认的术语和补充定义，如：电压质量、电流质量、供电质量、用电质量等。 2 1 2 电能质量标准与分类瞄们d 们口订 1 9 8 9 年，欧洲共同体决定制定电能质量的全面标准。1 9 9 2 年7 月欧洲电工标 准化委员会( c e n e l e c ) 正式颁布公用配电系统供电特性文件 ( c e n e l e c c l c b t t f 6 8 6 ( s e c ) 15 ) ，作为欧洲共同市场对电能质量的统一标准，目 前已为国际电工委员会( i e c ) 采用。 国际电工委员会( i e c ) 从电磁现象及相互干扰的方式考虑，给出了引起电磁干 扰的基本现象分类： 传导型低频现象：谐波、间谐波、信号系统( 电力线载波) 、电压波动、电压 凹陷( 骤降) 和间断、电压不对称、频率偏差、感应低频电压、交流电网中的直流分 量。 辐射型低频现象：工频电磁场。 传导型高频现象：感应连续波电压或电流、单方向瞬变、振荡性瞬变。 辐射型高频现象：磁场、电场、电磁场、连续波、瞬变。 静电放电现象( e s d ) 。 核电磁脉冲( n e m p ) 。 美国电子电气工程师协会( i e e e ) 给出的关于电能质量领域电磁现象的具体分 6 华北电力人学硕十学位论文 类如表2 l 。表中给出了各种现象，并且描述了其属性和特征。电能质量问题主要 分为稳态和非稳态两大类：对于稳念现象，可利用以下属性描述：幅值、频率、频 谱、调制、电源阻抗、陷落深度、陷落面积。对于非稳态现象，可利用上升率、幅 值、相位移、持续时问、频谱、频率、发生率、能量强度、电源阻抗等属性描述。 相对于i e c 标准中概念性的表述，表2 一l 提供了一个更为清晰描述电能质量及电磁 干扰现象的实用工具。 表2 1i e e e 给出的电力系统电磁现象的特性及分类 类别典型频谱成分典型持续时间典型电压幅值 暂态 脉冲暂态 纳秒级5 珊上升沿 1 所s 振荡暂态 低频 1 m i n o 8 0 9 p 材 过电压 一 l m i n 1 1 1 2 p “ 电压不平衡稳态 o 5 2 波形畸变 直流偏移稳态o o 1 谐波 0 1 0 0 砌 稳态 o 2 0 间谐波o 6 k 舷稳态0 2 陷波稳态 噪声宽带稳态 o 1 电压波动 2 5 总断续0 1 7 电源频率变化 l 吣 我国国家质量技术监督局( 原国家标准局) 也将制定国家电能质量标准列为重 点项目，至2 0 0 3 年底，已颁白了六项标准( 其中二项标准已经修订过) 即： g b t 1 2 3 2 5 2 0 0 3 电能质量供电电压允许偏差修订版 7 华北电力人! 学硕十学位论文 g b l 2 3 2 6 2 0 0 0 电能质量电压波动和闪变修订版 g b t 1 4 5 4 9 9 3 电能质量公用电网谐波 g b t 1 5 5 4 3 一1 9 9 5 电能质量三相电压允许不平衡度 g b t 1 5 9 4 5 一1 9 9 5 电能质量电力系统频率允许偏差 g b t 1 8 4 8 1 2 0 0 】电能质量暂时过电压和瞬态过电压 随着国民经济和科学技术的飞速发展，我国电能市场逐步建立和完善，电网负 荷也发生了较大的变化，使得现有的6 项电能质量标准已不能满足实际需要。我国 正在编制电能质量标准体系框架，其中暂态电能质量问题成为了目前工作的重点。 2 1 。3 电能质量问题产生的原因与危害口2 。3 6 1 从电力系统电磁现象的特性及分类可见，电能质量问题多种多样，产生的原因 以及造成的危害也有所不同。一般来说造成电网电压偏差的最主要原因是无功功率 的传输。另外，电力电容器的投切对母线电压偏差的影响也是十分大的。电压偏差 产生的危害是很明显的，电压偏高将损坏绝缘设备，电压偏低将使异步电动机转速 降低从而影响产品质量等。 产生频率偏差的主要原因是发电机有功出力与有功负荷不平衡。当频率偏低 时，汽轮机低压级叶片将由于振动加大而产生裂纹，甚至发生断落事故；频率的降 低也将引起交流电动机转速相应降低，更加影响火电厂的出力，引起频率下降的恶 性循环，频率的下降也会使电动机的转速下降影响产品质量。 谐波主要是由非线性设备的使用引起的。谐波使电网中的元件产生附加损耗， 降低发电、输电以及用电设备的效率和使用寿命：导致继电保护和自动装置的误动 作，并可能使电气测量仪表计量不准；产生机械振动、噪声和过电压，使变压器局 部过热；还会导致公用电网中局部的并联谐振和串联谐振，从而使谐波放大，大大 增加了谐波的危害性，有时会引起严重的事故；高次谐波还会对临近的通信系统产 生干扰，轻者降低通信质量，重者信息丢失，使通信系统无法正常工作。 电压波动与闪变主要是由冲击性功率负荷引起的，如电力牵引机、炼钢电弧炉、 电弧焊机和轧钢机等。电压波动对诸如调速电机、计算机、p l c 、芯片制造生产流 程线等这样的对电压质量要求很高的敏感性负荷影响是十分巨大的，造成的经济损 失也不容忽视。 电压骤降对应的非正常情况主要有供电系统的短路故障或用户内部的短路故 障。如雷击和绝缘子污闪引起系统短路，保护迅速将其切除，而后又自动重合闸成 功，这样就会引起次电压骤降过程。即使某用户内部短路故障也会影响到其它用 户。在某些区域，由于用户用电设备的启动( 如大功率异步电机) 也会引起电压骤降。 电压骤升也和系统的故障有关，在中性点不接地系统中，发生瞬时单相接地故 8 华北电力大学硕十学位论文 障时，非故障相对地电压会上升，这一过程就是电压骤升。另外，切除一个大负荷 或对一个大容量电容器组充电都有可能产生电压骤升。电压骤升的特征是其幅值和 持续时间。在一次故障中，电压骤升的严重程度与故障位置、系统阻抗和系统是否 接地有关。 电压中断可能由系统故障、设备故障以及控制失灵等引起。由电力系统一次故 障引起的短时停电，其持续时间由电力系统保护装置的动作时问决定。 脉冲暂态最常见的起因是雷电。脉冲暂态有可能激发电力系统电路的固有频率 并产生振荡暂态。 振荡暂态可能由多种事件引起并常常出现在二次输电和配电系统中，最常见的 是电容器组充电。 2 2 电能质量扰动模型 研究过程中，对以下六种常见电能质量扰动( p o w e rq u a l i t yd i s t u r b a n c e ，p q d ) 进行了分析：电压凸起( s w e l l ) 、电压凹陷( s a g ) 、电压间断( i n t e r r u p t ) 、谐波( h a r m o n i c ) 、 包括脉冲暂态( t r a n s i e n ti m p u l s e ) 和振荡暂态( t r a n s i e n to s c i l l a t i o n ) 的电压暂态，生成各 种电能质量的扰动信号的理论公式如表2 2 所示1 1 8 ，37 1 ，扰动信号的波形如图2 1 所 示，其中的信号波形对应表2 2 中的信号模型。图中：伐为幅度；r l 和f 2 分别为扰动 开始时刻和结束时刻；丁为信号周波。输入信号的分析时间长度为1 0 个周波( o 2s ) ， 采样率为6 4k h z ，电压频率为5 0h z 。本文全部电能质量扰动仿真选用的仿真实验 环境是一台具有p e n t i u m 2 4 g h z 处理器和7 6 8m b 内存的p c 工作站，运行 m a t l a b 7 o 系统对程序进行编写。 表2 2 扰动信号波形 类型参数公式 正弦信号 电压凸起 电压凹陷 电压间断 谐波 脉冲暂态 振荡暂态 o 1 鱼 o 8 ，窿t 2 - t 1 9 丁 o 1 匀s o 8 ，琏t 2 - t i 9 丁 0 9 鱼s 1 ，7 t 2 一t l s 9 丁 0 0 5 5 獗3 胆工 a s o 1 5 ， 口，2 = l v 似= s i n ( d v = i 爿( 1 + a ( “( 幻) 一“( f ，) ) ) s i n ( 6 d f ) v 2 叫( 1 一a ( “( 幻) “o ，) ) ) s i n ( f ) 1 ，何= 爿( 1 - q ( “( 仂一“( f ，) ) ) s i n ( d y 2 卅如，s i n ( ，) + 口? s i n ( 3 国力 + a j s i n ( 5 国，) + 投7 s i n ( ，) ) s i n ( t ) 十a 6 ( t _ 一t 0 ) 峨吨qr s i n ( 烈屯篙：，黑铲) ， 9 华北电力大学硕十学位论文 2 0 2 1 0 1 0 1 ( a ) 限弦( s i n ) 2 00 0 20 0 40 0 60 0 10 1 20 1 40 1 60 1 80 2 ( b ) 凸起( s w e ) o0 0 20 0 40 0 60 0101 2o 1 401 601 80 2 ( c ) i u l 陷( sa _ 曲 00 0 2 0 0 4 0 ，0 6 0 ， 0 1 0 1 2 0 1 4 0 1 6o 1 8 o2 ( d ) 间断( i n t e m l p t i o n ) 2 0 ，2 ( h ) 脉冲暂态( t r a i l s i e n ti m p u i s e ) o o 0 2o 0 4 o o o t o 1 2 o ，40 1 6o 1 8 0 2 时间s ( i ) 振荡暂态( t r a n s i e n to s c i l l a t i o n ) 图2 1 正常电压信号和六种电能质量扰动仿真波形 l o 华北电力人学硕十学位论文 第三章小波变换原理和电能质量扰动检测 电能质量扰动起止时刻和持续时间是描述扰动的重要属性，为了对电能质量进 行分析与评估，需要对其进行检测。电能质量扰动检测判据是通过检测电力系统中 电压信号的小波变换模极大值点来确定电能质量扰动的发生时刻。对于各种暂态电 能质量信号，在发生时刻和结束时刻电压波形中都会出现一个细小的突变，通过小 波变换可将这个细小的突变放大、显示出来，从而可以检测出这一突变，即可检测 出暂态电能质量信号持续时间和故障信号的幅值，实现暂态故障的定位。利用这个 特性，我们可以把电能质量扰动检测和小波变换联系起来。所以，本章中将先介绍 小波变换的基本概念，然后通过搜索小波变换模极大值来检测电能质量扰动。 3 1 小波变换基本原理 3 1 1 小波变换原理 ( 1 ) 连续小波变换 小波变换是一种线性时频分析方法。设函数( r ) r ( r ) ， 轴肚的满足要求 e 帆) 1 2 出 o 1 3 ( 3 1 3 ) c ， 批 啪 纵 放 一 一 卜 一 o币 g 矿 。 i i i 啪 j 十 “ 嘭 华北电力大学硕士学位论文 这样，函数f ( x ) 关于1 ( x ) 和妙2 ( x ) 的小波变换为： 彬厂( x ) = 幸以( x ) 叨( x ) = 厂宰以( x ) 由于 故 ( 3 1 4 ) ( 3 1 5 ) 厂奉以( x ) = 少( ，彬( x r ) 西= 少( ，磅少1 ( 等) 衍2 ( 3 一。6 ) 少( 饼丢9 ( 等渺础= 口丢( 厂奉吃) 形m ) = 九口争= 口丢( 厂以x厦x ( 3 1 7 ) 木眈( x ) 可以看作是函数( x ) 用p ( x ) 按尺度口进行光滑后的结果。当口很小时， 用免( x ) 对厂( x ) 光滑后的结果对( x ) 的突变部分的位置和形态影响不大。当口较大 时，此光滑过程会将厂( x ) 的一些细小的突变消去而剩下大尺度的突变。式( 3 。1 7 ) 表 明，小波变换吃( x ) 是信号( x ) 在尺度口下被光滑函数吃( x ) 平滑后的一阶导数， 小波变换在各尺度下的系数模极大值对应信号的突变点。故信号的局部奇异性可以 通过小波变换的模极大值表征。 ( 2 ) 信号的奇异性与小波变换【3 9 】 通常，用李氏指数( l i p s c h i t z ) 来描述函数的局部奇异性有下面的定义。 定义1 设聆是一非负整数，刀 o 及以次多项 式n 例，使得对任意的办翻d ，均有 l 厂( + 办) 一只( 办) i 么l 办厂 ( 3 1 8 ) 则称删在点勒为李氏指数口。李氏指数越大，函数越光滑。函数在一点连续、 可微，则在该点的李氏指数为1 ：在一点可导，而导数有界但不连续时，李氏指数 仍为l 。如果删在勒李氏指数 u 2 。 ( 3 2 0 ) 综上所述，由于信号与噪声的奇异性有着明显的差异，使它们在不同尺度上的小 波变换模极大值表现完全不同，信号的模极大值随尺度的增大而增加，具有正的 l i p s c h i t z 指数。噪声的模极大值随尺度的增大而减少，具有负的l i p s c h i t z 指数，它们 的模极大值在小波变换下具有不同的变化趋势，当尺度达到一定值时，白噪声的模 极大值将消失，此时模极大值点完全由信号控制，反映了信号的奇异性位置。可根 据这一原理通过加大小波分解尺度由模极大值位置确定在噪声环境下扰动信号的 奇异点。 3 2 电能质量扰动检测 3 2 1 系统噪声 噪声是指带有低于2 0 0 k h z 带宽频谱，混迭在电力系统的相线、中性线或信号 线中的有害干扰信号。产生噪声的原因很多：电力系统中的电力电子装置、控制器、 电弧设备、整流负荷以及供电电源投切等都可能产生噪声；由于接地线配置不当， 未能把噪声传导至远离电力系统，常常会加重对系统的噪声干扰和影响；在电力信 号传输和采集过程中，由于自然因素和人为因素也会不可避免地给信号叠加噪声。 噪声的形式是多种多样的，很难以数学的方法确切描述每一种噪声。 在信号分析中，经常碰到的噪声之一就是白噪声。所谓白噪声就是指它的功率 谱密度函数在整个频域( 一 缈 佃) 内是常数，即服从均匀分布。实际上完全理 15 华北电力大学硕十学位论文 想的白噪声是不存在的，因为实际的噪声功率谱密度不可能是具有无限宽的带宽， 否则它的平均功率是无限大，是物理上不可实现的。另一种常见噪声是高斯噪声， 是指它的概率密度函数服从高斯分布( 即正态分布) 的一类噪声。其一维概率密度 函数可用数学表达式表示为： m ，= 志唧卜譬 仔2 ， 式中，口为噪声的数学期望，也就是均值：仃2 为噪声的方差。高斯白噪声是指噪声 概率密度函数满足正态分布统计特性，同时其功率谱密度函数是常数的一类噪声。 在理论分析中，常假定系统中的噪声为高斯白噪声。原因是：高斯白噪声可用 具体的数学表达式表述便于推导分析和运算：它确实反映了实际信道中的加性噪声 情况，比较真实地代表了信道噪声的特性。一般的说，只要噪声的功率谱密度的宽 度远大于它所作用的系统的带宽，并且在系统的带内，它的功率谱密度基本上是常 数，就可以作为高斯白噪声处理了。因此，本文的后续仿真实验采用了高斯白噪声 仿真实际信号噪声。图3 2 即为七种信号模型加入信噪比为2 5 d b 的高斯白噪声的 波形。 幅值，p u 臣z 互王至z 至王至z 至z 囚 一00 0 50 10 1 50 2 ( a ) 正弦( s i n ) 每巨王茎z 王至量玉z 乙王至王茎盈 一00 0 50 10 1 50 2 ( b ) 凸起( s w e l l ) 辱臣王至z 至互三三j 三三三三王至盈 一00 0 50 10 1 50 2 ( c ) 凹陷( s 瑚 百臣乏z 王至三三三三三三至z 困 一o0 0 50 10 1 50 2 ( d ) 间断( i n t e m l p t i o n ) 与臣夏玉翌誓堕夏玉互至至重互z 至夏圈 一0 0 0 5 0 。10 1 5 0 2 ( e ) 谐波( h a r n l o n i c