覃星福，龔仁喜

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基于廣義S變換與PSO-PNN的電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別

覃星福，龔仁喜

(廣西大學(xué)電氣工程學(xué)院，廣西 南寧 530004)

為了克服從電網(wǎng)電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)中自動(dòng)識(shí)別出電能質(zhì)量擾動(dòng)的困難，提出了一種基于廣義S變換與PSO-PNN的電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別新方法。該方法利用了廣義S變換能兼顧時(shí)頻分辨率的特點(diǎn)，首先使用廣義S變換分析擾動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻特性，接著從廣義S變換模矩陣中提取出擾動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻特征量，然后用PSO-PNN分類器對(duì)擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分類識(shí)別。PSO算法的使用克服了PNN的平滑因子沒(méi)有確定選取方法的缺陷，使分類器性能大大提升。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠?qū)ΤＲ?jiàn)的6種電能質(zhì)量擾動(dòng)進(jìn)行高效的分類識(shí)別，分類正確率高，對(duì)噪聲不敏感，具有良好的應(yīng)用價(jià)值。

電力系統(tǒng)；電能質(zhì)量；廣義S變換；PSO-PNN；分類識(shí)別

0 引言

隨著電力電子技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用和分布式電源應(yīng)用范圍的拓廣普及[1-2]，產(chǎn)生了大量的電壓暫降、電壓中斷、電壓暫升、諧波、振蕩暫態(tài)等電能質(zhì)量擾動(dòng)，這些擾動(dòng)對(duì)大電網(wǎng)的供電電能質(zhì)量造成了很大的負(fù)面影響，同時(shí)也給社會(huì)帶來(lái)了巨大的經(jīng)濟(jì)損失[3-5]。為了提高供電電能質(zhì)量，關(guān)鍵在于找出電能質(zhì)量擾動(dòng)產(chǎn)生的源頭以及找到合適的方法去消除或減少這些電能質(zhì)量擾動(dòng)。在電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)事件的正確分類識(shí)別，是電網(wǎng)提高供電電能質(zhì)量與安全經(jīng)濟(jì)可靠運(yùn)行的前提[6-8]。

電能質(zhì)量擾動(dòng)的分類識(shí)別研究主要側(cè)重于特征量的提取和分類器的選擇問(wèn)題[9]。針對(duì)特征量的提取，近幾年來(lái)國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者大多都使用短時(shí)傅里葉變換、小波變換、S變換等時(shí)頻分析方法[10-11]。其中短時(shí)傅里葉變換使用前需要選擇時(shí)頻窗，選擇之后時(shí)頻窗的寬度是固定的，不利于分析非平穩(wěn)信號(hào)[12]。小波變換具有多分辨率分析的特點(diǎn)，但其易受噪聲影響，對(duì)于含噪聲的擾動(dòng)信號(hào)不能準(zhǔn)確提取其幅值特征，而且小波基的選擇也一直是個(gè)學(xué)術(shù)界的難題[13]。S變換是短時(shí)傅里葉變換與小波變換的新的改進(jìn)形式，它可以看作是一種不嚴(yán)格的小波變換。它采用窗寬與頻率成反比的高斯窗，窗口的形狀隨著頻率的變化而變化，不僅具有多分辨率分析的能力，還能夠在時(shí)間軸上進(jìn)行平移[14-17]。但是S變換的高斯窗隨頻率改變的方向是相同的，這妨礙了其在分析不同信號(hào)時(shí)的適應(yīng)性。廣義S變換在S變換的基礎(chǔ)上，引入了能調(diào)節(jié)時(shí)頻分辨率的兩個(gè)參數(shù)，使時(shí)間分辨率與頻率分辨率的關(guān)系不再相對(duì)固定，其時(shí)頻特性更為優(yōu)良，提取的特征量也能更好地刻畫不同擾動(dòng)信號(hào)的特征，因此用來(lái)作為擾動(dòng)信號(hào)特征提取的工具是非常適合的。在近些年國(guó)內(nèi)外的文獻(xiàn)資料中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因?yàn)槠淝蠼鈫?wèn)題的能力強(qiáng)，適用領(lǐng)域廣泛而成為用得最多的模式分類方法。而概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種，建立簡(jiǎn)單、訓(xùn)練快捷，具有強(qiáng)大的非線性分類性能，因此在解決分類方面的問(wèn)題中應(yīng)用得相當(dāng)廣泛。在PNN中，選擇合適的平滑因子是個(gè)難題，迄今為止，平滑因子大多是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取的[18]，沒(méi)有確定的選取方法。本文采用廣義S變換作為特征提取的工具，將特征量輸入到PSO-PNN中，對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)進(jìn)行分類識(shí)別。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)常見(jiàn)6種電能質(zhì)量擾動(dòng)的自動(dòng)分類識(shí)別，識(shí)別正確率高，對(duì)噪聲不敏感，在不同噪聲干擾下均體現(xiàn)出了優(yōu)越的分類性能，在電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)領(lǐng)域有良好的應(yīng)用前景。

1 算法介紹

1.1 S變換算法

1.2 廣義S變換

(4)

1.3 廣義S變換中參數(shù)的選取

廣義S變換的高斯窗函數(shù)的形狀是可以通過(guò)改變參數(shù)值來(lái)調(diào)節(jié)的，在分析具體信號(hào)時(shí)，它能根據(jù)信號(hào)時(shí)頻分析的需要以及頻率分布的特點(diǎn)靈活調(diào)節(jié)高斯窗函數(shù)來(lái)達(dá)到分析的目的。

圖1 不同k、p值對(duì)應(yīng)的高斯窗

2 基于廣義S變換的特征量提取

2.1 擾動(dòng)信號(hào)模型

本文考慮6種常見(jiàn)的暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)，分別是電壓暫升、電壓暫降、電壓中斷、諧波、脈沖暫態(tài)、振蕩暫態(tài)。各擾動(dòng)信號(hào)的數(shù)學(xué)模型如表1所示[20]。表中：表示階躍函數(shù)；表示信號(hào)周期；表示50 Hz對(duì)應(yīng)的角頻率。

表1 擾動(dòng)信號(hào)類型

2.2 擾動(dòng)信號(hào)的廣義S變換分析

對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行廣義S變換后，變換結(jié)果的二維矩陣中包含著豐富的時(shí)頻信息，對(duì)這些信息進(jìn)行分析，可以找出能作為識(shí)別特征量的特征值。下面分別為6種電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)隨機(jī)取一個(gè)樣本的波形圖以及對(duì)其進(jìn)行廣義S變換后得到的信息曲線。

圖2為電壓暫升的廣義S變換(GST)相關(guān)曲線。圖2中，圖2(a)為電壓暫升波形圖；圖2(b)為廣義S變換模矩陣中的列向量最大值包絡(luò)線圖；圖2(c)為行向量最大值包絡(luò)線圖；圖2(d)為50 Hz時(shí)間幅值圖；圖2(e)為150 Hz時(shí)間幅值圖；圖2(f)為250 Hz時(shí)間幅值圖；圖2(g)為800 Hz時(shí)間幅值圖。圖3~圖7分別為電壓暫降、電壓中斷、振蕩暫態(tài)、諧波、脈沖暫態(tài)的廣義S變換相關(guān)曲線，圖中各小圖含義均與圖2相同。

由圖2~圖7可知，列向量最大值包絡(luò)線圖與50 Hz時(shí)間幅值圖很相似，它們均與原來(lái)擾動(dòng)波形相對(duì)應(yīng)，在50 Hz時(shí)間幅值圖中，電壓暫升圖形為先上升后下降，電壓暫降為先下降后上升，電壓中斷為先大幅度下降后上升，因此，50 Hz時(shí)間幅值圖可以作為特征量用來(lái)區(qū)分電壓暫升、電壓暫降、電壓中斷；但是50 Hz時(shí)間幅值圖并不能明確區(qū)分出電壓暫降與電壓中斷，這時(shí)可以取50 Hz時(shí)間幅值圖上的最小值作為區(qū)分電壓暫降與電壓中斷的特征量。

圖2 電壓暫升及其GST信息曲線

圖3 電壓暫降及其GST信息曲線

圖4 電壓中斷及其GST信息曲線

圖5 振蕩暫態(tài)及其GST信息曲線

圖6 諧波及其GST信息曲線

圖7 脈沖暫態(tài)及其GST信息曲線

當(dāng)擾動(dòng)信號(hào)含有諧波分量時(shí)，不管是三次、五次、七次諧波，還是含有高頻分量的振蕩暫態(tài)，行向量最大值包絡(luò)線圖都能把這些高于基頻的頻率分量檢測(cè)出來(lái)，因此也可以從行向量最大值包絡(luò)線圖中尋找特征量。

各頻率的能量是不同的，擾動(dòng)信號(hào)的能量與頻率和幅值的改變是緊密相連的，因此擾動(dòng)信號(hào)在不同頻率時(shí)的不同能量值也可以作為特征值。

2.3 特征提取

本設(shè)計(jì)對(duì)各暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行廣義S變換以后，從廣義S變換模矩陣中選定以下6個(gè)特征量作為區(qū)分不同擾動(dòng)的特征量。記廣義S變換模矩陣為，代表采樣時(shí)間，代表采樣頻率點(diǎn)。

(1)?50 Hz時(shí)間幅值曲線均值1。

(2)?50 Hz時(shí)間幅值曲線的最小值2。

(3)?信號(hào)在150 Hz、250 Hz、350 Hz處能量之和的根值3，之所以取根值是為了減小噪聲的影響。

(7)

(4)?信號(hào)高頻分量能量之和4。

(9)

3 基于PSO-PNN的電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別

本文利用Matlab生成參數(shù)隨機(jī)變化的電能質(zhì)量擾動(dòng)樣本，對(duì)每個(gè)擾動(dòng)樣本進(jìn)行廣義S變換，從廣義S變換模矩陣中提取出6種擾動(dòng)特征量，將特征量輸入到PSO-PNN分類器中，從而實(shí)現(xiàn)擾動(dòng)的分類識(shí)別，分類識(shí)別過(guò)程如圖8所示。

圖8 電能質(zhì)量擾動(dòng)分類識(shí)別流程

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成如圖9，它由輸入層、模式層、求和層和輸出層構(gòu)成[18]。

圖9 PNN的基本結(jié)構(gòu)

本設(shè)計(jì)中，PNN的輸入層有6個(gè)神經(jīng)元，接收擾動(dòng)信號(hào)的6維特征值，模式層共有600個(gè)神經(jīng)元，計(jì)算輸入的6維特征值與訓(xùn)練樣本中全部擾動(dòng)的歐式距離，然后將距離值送入高斯激活函數(shù)，得模式層輸出為

本設(shè)計(jì)中，求和層有6個(gè)神經(jīng)元，將模式層輸出的分別屬于6種擾動(dòng)的概率值累計(jì)，從而得到對(duì)應(yīng)6種擾動(dòng)的概率值。輸出層共有6個(gè)競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)元，接收從求和層傳來(lái)的對(duì)應(yīng)6種擾動(dòng)的不同概率值，概率值最大的競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)元?jiǎng)俪?，其值?，表示此神經(jīng)元所對(duì)應(yīng)的擾動(dòng)類別為待識(shí)別的擾動(dòng)信號(hào)類別，其余競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)元值為0，這樣就實(shí)現(xiàn)了分類識(shí)別。

平滑因子參數(shù)選取的不同對(duì)PNN分類正確率有很大影響，本設(shè)計(jì)采用粒子群優(yōu)化算法(PSO)來(lái)對(duì)PNN平滑因子進(jìn)行參數(shù)自動(dòng)尋優(yōu)，這樣PSO-PNN就能夠根據(jù)不同的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)自動(dòng)選擇最優(yōu)平滑參數(shù)值，從而提高擾動(dòng)識(shí)別正確率，如圖10所示。PSO算法需要一個(gè)適應(yīng)度函數(shù)來(lái)作為優(yōu)化的最終目標(biāo)[21]，本文選取訓(xùn)練樣本分類的正確率作為適應(yīng)度函數(shù)。圖10中，粒子數(shù)目選擇為50，最大迭代次數(shù)設(shè)為10，PSO算法[22]中慣性權(quán)重取值0.5，兩個(gè)學(xué)習(xí)因子取值均為2。

4 實(shí)驗(yàn)與分析

電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)基頻定為50 Hz，擾動(dòng)信號(hào)采樣頻率為3 200 Hz，每個(gè)信號(hào)周期采樣為64個(gè)點(diǎn)，采樣長(zhǎng)度為10個(gè)信號(hào)周期。為了便于表示，將電壓暫升、電壓暫降、電壓中斷、諧波、脈沖暫態(tài)、振蕩暫態(tài)依次用~表示。

圖10 PSO對(duì)PNN的平滑因子尋優(yōu)框圖

首先通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定PSO-PNN的最佳訓(xùn)練樣本數(shù)，每種類別分別用30、50、80、100、120、150個(gè)擾動(dòng)樣本作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練，然后對(duì)1800個(gè)帶有50 dB高斯白噪聲的測(cè)試樣本進(jìn)行測(cè)試(其中電壓暫升、電壓暫降、電壓中斷、諧波、脈沖暫態(tài)、振蕩暫態(tài)各300個(gè))，之所以選擇帶有噪聲的測(cè)試樣本是為了更接近實(shí)際情況。仿真結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 訓(xùn)練樣本數(shù)對(duì)分類測(cè)試結(jié)果的影響

從表2可以看出，隨著訓(xùn)練樣本數(shù)的增加，測(cè)試樣本分類正確率也相應(yīng)有所提高。由于分類正確率在訓(xùn)練樣本數(shù)較小時(shí)就取得了較好的效果，故以增加訓(xùn)練樣本數(shù)來(lái)提高分類正確率的效果不是很明顯。當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)為100時(shí)，擾動(dòng)信號(hào)的分類識(shí)別取得比較理想的結(jié)果，達(dá)到了平衡分類正確率與訓(xùn)練樣本數(shù)的目的，本文選取訓(xùn)練樣本數(shù)為100。

現(xiàn)實(shí)中對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)時(shí)，總是會(huì)有噪聲的干擾，而且不同時(shí)段噪聲干擾的強(qiáng)度也可能不同。為了最大限度的貼近實(shí)際情況，在仿真信號(hào)樣本中分別添加噪聲為20 dB、30 dB、40 dB、50 dB、60 dB的高斯白噪聲進(jìn)行仿真分析。

產(chǎn)生各類擾動(dòng)樣本每種400個(gè)，總共2 400個(gè)。每種擾動(dòng)隨機(jī)采用其中的100個(gè)作為訓(xùn)練樣本，其余的300個(gè)作為測(cè)試樣本。首先，將訓(xùn)練樣本的特征值和類別輸入PSO-PNN中進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練完成后輸入測(cè)試樣本的特征值，然后由PSO-PNN分類器識(shí)別出擾動(dòng)的類型。分類結(jié)果詳情如表3和表4所示。其中表3示出的是噪聲為20 dB時(shí)的分類結(jié)果，表4為不同噪聲干擾下分類結(jié)果的比較。

表3 20 dB時(shí)的分類結(jié)果

從表3、表4可以看出，PSO-PNN對(duì)常見(jiàn)的6種電能質(zhì)量擾動(dòng)的識(shí)別分類正確率都很高，其中電壓暫升、諧波、脈沖暫態(tài)、振蕩暫態(tài)的分類正確率達(dá)到了99%以上，而電壓暫降和電壓中斷由于其波形的相似性，所以識(shí)別正確率略低于其他4種電能質(zhì)量擾動(dòng)。由此表明PSO-PNN的分類識(shí)別方法不僅在無(wú)噪聲的理想狀態(tài)下取得了較高的分類正確率，而且在強(qiáng)噪聲干擾存在時(shí)，依然能維持分類識(shí)別的高正確率。

表4 不同噪聲等級(jí)下的分類測(cè)試結(jié)果

5 結(jié)論

本文提出并實(shí)現(xiàn)了一種基于廣義S變換與PSO-PNN的電能質(zhì)量擾動(dòng)分類識(shí)別方法。該方法采用時(shí)頻分辨率效果較好的廣義S變換進(jìn)行特征提取，采用PSO來(lái)選取PNN的平滑參數(shù)，克服了平滑參數(shù)要靠經(jīng)驗(yàn)選取的不足。首先對(duì)6種擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行廣義S變換，接著對(duì)不同擾動(dòng)信號(hào)的廣義S變換模矩陣中的信息進(jìn)行了分析和比較，從而提出了6種能作為有效區(qū)分不同擾動(dòng)的時(shí)頻特征量，最后將提取到的特征量送入PSO-PNN分類器中進(jìn)行訓(xùn)練、測(cè)試。大量仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用本文的方法能夠準(zhǔn)確、可靠地實(shí)現(xiàn)對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的分類識(shí)別，識(shí)別正確率高，抗噪聲能力強(qiáng)，值得推廣應(yīng)用。

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(編輯 葛艷娜)

Power quality disturbances classification based on generalized S-transform and PSO-PNN

QIN Xingfu, GONG Renxi

(School of Electrical Engineering, Guangxi University, Nanning 530004, China)

To overcome the difficulty of automatic identification of power quality disturbances from the large data of power quality monitoring system, a new method for power quality disturbances identification is proposed based on generalized S-transform and PSO-PNN. It makes full use of generalized S-transform’s ability of giving attention to both time and frequency resolution. Initially, the time-frequency analysis of power quality disturbances is carried out by using generalized S-transform, from whose results the time-frequency features of disturbances are extracted. Finally, PSO-PNN, as a classifier, is used to identify power quality disturbances. The PSO algorithm solves the problem of choosing the smoothing factor for PNN which is usually hard to determine, and thus the performance of the classifier is greatly improved. The simulation results show that the proposed method can identify six kinds of power quality disturbances correctly and effectively, and it is characterized by high recognition correctness rate and low sensitivity to noises, and it will find extensive application. This work is supported by National Natural Science Foundation of China (No. 61561007).

power system; power quality; generalized S-transform; PSO-PNN; classification and identification

10.7667/PSPC151524

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61561007)

2015-08-28；

2015-10-19

覃星福( 1990-)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏﹄娮釉陔娏ο到y(tǒng)中的應(yīng)用；E-mail: qxf_forever@163.com 龔仁喜(1962-)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究領(lǐng)域?yàn)殡娏﹄娮蛹夹g(shù)及應(yīng)用、智能檢測(cè)技術(shù)。E-mail: rxgong@ gxu.edu.cn