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        基于參數(shù)估計的配電網(wǎng)載波通信異常信號識別方法

        2022-10-11 01:38:16嚴宇平洪雨天陳守明王建永
        電測與儀表 2022年10期
        關鍵詞:配電網(wǎng)信號

        嚴宇平,洪雨天,陳守明,王建永

        (1.廣東電網(wǎng)有限責任公司,廣州 510000; 2.廣東電力信息科技有限公司,廣州 510000)

        0 引 言

        為實現(xiàn)“雙碳目標”,促進電力綠色低碳循環(huán)發(fā)展,對電力調度工作提出了更高的要求,這就導致電力調配工作面臨巨大壓力。面對這種情況,建立有效的通信網(wǎng)絡具有重要的現(xiàn)實意義。以往電力通信網(wǎng)絡是作為獨立個體存在的,需要在各個配電節(jié)點上建立通信基站,才能實現(xiàn)電力信息的傳遞,從而實現(xiàn)調度[1]。然而,隨著配電網(wǎng)規(guī)模的增大,電力通信網(wǎng)絡構建成本越來越高,而且在一些偏遠或者環(huán)境惡劣地區(qū),電力通信網(wǎng)絡更是很難建立起來。面對這種情況,提出配電網(wǎng)載波通信概念,并建立配電網(wǎng)載波通信網(wǎng)絡。配電網(wǎng)載波通信網(wǎng)絡使得有電力線布設的地方,就能夠實現(xiàn)信息傳遞、數(shù)據(jù)傳輸,而無需再建立單獨的通信網(wǎng)絡,具有很好的經(jīng)濟性和廣泛性[2]。但是,電力線本身存在頻率阻抗很小,與電力線共同體的通信網(wǎng)絡極易受到干擾,信號經(jīng)常出現(xiàn)異常,如反射、駐波、諧振等,導致傳遞的信號經(jīng)常出現(xiàn)偏差,影響了信息傳遞的準確性,且這種干擾會隨著傳輸距離的增大而增強,所以當前配電網(wǎng)載波通信網(wǎng)絡并不適合數(shù)據(jù)的遠距離準確傳輸[3]。

        基于上述背景,如何實現(xiàn)配電網(wǎng)載波通信異常信號的準確識別對于提高配電網(wǎng)載波通信網(wǎng)絡通信性能具有重要的現(xiàn)實意義,因此關于通信異常信號識別的研究有很多,例如文獻[4]提出了一種變尺度正交基函數(shù)分解的檢測方法。該方法首先通過變尺度正交基函數(shù)對信號進行分解,然后通過梯度上升法對最優(yōu)解進行迭代求解,實現(xiàn)異常定位與檢測。文獻[5]基于支持向量機算法提出一種載波通信調制信號識別方法。該方法首先采集信號樣值,并進行預處理,然后提取信號多個特征,最后以這些特征為輸入,通過支持向量機進行進行判決歸類,實現(xiàn)異常信號識別。

        雖然前人研究取得了一定的成果,但是這些方法識別準確性并沒有達到預期。針對上述問題,提出基于參數(shù)估計的配電網(wǎng)載波通信異常信號識別方法。通過文中研究以期提高配電網(wǎng)載波通信性能,為電力調度提供可靠的信息傳遞手段。

        1 配電網(wǎng)載波通信異常信號識別方法

        配電網(wǎng)載波通信是一種以電力線作為媒介的信息通信方式,是近年來新出現(xiàn)的電力通信模式。這種方式無需建立獨立的通信基站,可以節(jié)約很大一筆投資,為實現(xiàn)電力綠色低碳循環(huán)發(fā)展提供了重要的幫助,同時由于電力線覆蓋范圍廣,電力通信也不再受到地域和環(huán)境的限制[6]。然而,這種通信方式受到多方干擾,通信信號并不穩(wěn)定,經(jīng)常出現(xiàn)異常。在此背景下,為更好地實現(xiàn)配電網(wǎng)載波通信,提高通信質量,進行了基于參數(shù)估計的配電網(wǎng)載波通信異常信號識別方法研究[7]。該研究主要分為五個步驟,下文針對這五個方面進行具體分析。

        1.1 配電網(wǎng)載波通信網(wǎng)絡建模

        配電網(wǎng)載波通信網(wǎng)絡建模的目的是明確通信節(jié)點分布情況,以便為下一章節(jié)信號采集設備部署提供參考[8]。配電網(wǎng)載波通信網(wǎng)絡建模流程如下:

        步驟1:初速化分布參數(shù)、精度閾值;

        步驟2:按照式(1)計算最小化優(yōu)化影響因子a:

        (1)

        式中Yi代表通信信道i的帶寬;X代表通信節(jié)點集合;n代表通信節(jié)點數(shù)量;

        步驟3:按照拓撲距離計算節(jié)點通過通信網(wǎng)絡拓撲傳遞信息所產(chǎn)生的勢,即節(jié)點的拓撲勢[9]。計算公式如下:

        (2)

        式中Q(xi)代表節(jié)點i的拓撲勢;Hj代表節(jié)點j的質量;Lj→i代表節(jié)點j到節(jié)點i的最短路徑長度;a代表影響因子,也就是節(jié)點負責的通信范圍;

        步驟4:根據(jù)步驟3計算出來的各節(jié)點的勢,對節(jié)點按照重要性排列,得到一個節(jié)點序列;

        步驟5:根據(jù)重要性程度劃分標準,對節(jié)點進行分層,如表1所示。

        表1 重要性程度劃分標準

        步驟6:按照冪率分布規(guī)律,利用PLOD算法進行層內節(jié)點連接;

        步驟7:依據(jù)選取“最近”連接點的原則進行層間連接,形成一個完整的配電網(wǎng)載波通信網(wǎng)絡模型[10]。

        建立配電網(wǎng)載波通信網(wǎng)絡模型為通信信號采集設備部署提供了重要參考,使得采集到的載波通信信息更加全面[11]。

        1.2 配電網(wǎng)載波通信信號采集

        以構建的配電網(wǎng)載波通信網(wǎng)絡拓撲模型為參考,在其各個節(jié)點上部署采集器,采集經(jīng)過該節(jié)點的載波通信信號,然后將采集到的通信信號傳輸?shù)接嬎銠C終端,進行下一步的處理與分析[12]。配電網(wǎng)載波通信信號采集過程如圖1所示。

        圖1 配電網(wǎng)載波通信信號采集過程

        采集到的配電網(wǎng)載波通信信號表示如下:

        (3)

        式中x(t)代表t時刻的配電網(wǎng)載波通信信號;x(nGs)代表信號采樣值;L代表代表中心頻率;Gs代表采樣間隔;A代表帶寬;n代表節(jié)點數(shù)量;t代表時間。

        在采集到的配電網(wǎng)載波通信信號中隱藏著異常信號,因此只要從中分離出正常信號、異常信號特征參數(shù),即可實現(xiàn)異常信號識別[13]。

        1.3 配電網(wǎng)載波通信信號去噪

        采集到的配電網(wǎng)載波通信信號中除了正常信號、異常信號外,還包含一類噪聲信號的存在。這類噪聲若不去除,在后期會干擾識別結果[14]。為此,利用獨立分量分析的方法進行去噪處理。

        假設含噪信號為:

        (4)

        式中xm+1代表噪聲通道;c代表噪聲成分;z代表原始信號組成的N維矢量;rij代表混合系數(shù);R代表混合系數(shù)矩陣[15]。

        通過求解系數(shù)矩陣W和獨立分量y=(y1,...,yn-1,yc)T,yc為噪聲獨立分量。去除噪聲獨立分量yc,使得y′=(y1,...,yn-1,0)T,即可得到無噪聲的x′。表示如下:

        x′=W-1y′

        (5)

        經(jīng)過去噪后,配電網(wǎng)載波通信信號只剩下正常信息和異常信號混合的信號,方便了后續(xù)參數(shù)估計和異常信號識別[16]。

        1.4 配電網(wǎng)載波通信信號參數(shù)估計

        參數(shù)估計,即根據(jù)樣本數(shù)據(jù)推斷分布特征或規(guī)律的過程。基于這一點,估計配電網(wǎng)載波通信異常信號分布特征,為后續(xù)異常信號識別奠定基礎[17]。信號斜率是指在帶寬內高端信號與低端信號dB數(shù)之差,信號初始頻率是指信號波形最初每秒鐘內重復的次數(shù)。在這里主要利用遺傳算法與分數(shù)階傅里葉變換相結合的算法進行配電網(wǎng)載波通信信號參數(shù)估計,得出信號初始頻率的估計值和信號斜率的估計值[18]。以這兩個值作為特征,用于后者最后的異常信號識別,以此提升異常信號識別精度。具體過程如下:

        步驟1:采用格雷編碼方式,對信號x進行編碼。

        (1)將信號x轉換成整數(shù)x′:

        (6)

        (2)將x′轉換成二進制碼;

        (3)將二進制數(shù)按照式(7)轉成格雷碼:

        fi=hi+1⊕hi,i=14,13,...,1

        (7)

        式中fi代表信號格雷碼;hi代表信號的二進制數(shù)表示;⊕代表異或運算[19];

        步驟2:計算種群適應度;

        步驟3:利用輪盤賭方式選擇最優(yōu)個體[20];

        步驟4:將選擇出來的M個最優(yōu)個體遺傳到下一代,并進行交叉操作與變異操作;

        步驟5:按照步驟1編碼運行的逆運算過程將新一代種群解碼,得到新一代個體;

        步驟6:對新一代個體計算適應度值;

        步驟7:判斷是否迭代終止?若滿足,找到最優(yōu)解,記為P;否則,回到步驟2;

        步驟8:得到的最優(yōu)解P即為變換階數(shù);

        步驟9:對信號x進行P階的分數(shù)階傅里葉變換,尋找峰值F;

        步驟10:按照式(8)將最優(yōu)解P換算成q:

        (8)

        式中q代表峰值傾斜度;

        步驟10:通過式(9)將F和q換算成k和f0的估計值:

        (9)

        式中k代表信號斜率;f0代表初始頻率。

        基于估計出的信號斜率和初始頻率組成配電網(wǎng)載波通信信號特征(X=(k,f0)),用于后續(xù)異常信號識別[21]。

        1.5 配電網(wǎng)載波通信異常信號識別

        基于上文的研究,本節(jié)以估計出的信號斜率k和初始頻率f0作為輸入,通過構建的分類器進行配電網(wǎng)載波通信異常信號識別,具體過程如圖2所示[22]。

        圖2 配電網(wǎng)載波通信異常信號識別流程

        分類器是配電網(wǎng)載波通信異常信號識別的關鍵。分類器并不是單一的,而是有多少類異常信號,就需要構建多少個分類器[23]。

        假設需要構建N個分類器,其中包括正分類器和負分類器,用于正常樣本和異常樣本分類。分類器需要經(jīng)過訓練和測試兩個階段[24]。前者主要是經(jīng)過訓練得到N個分類決策函數(shù),后者根據(jù)訓練好的決策函數(shù),輸入測試樣本,判斷樣本所屬類型[25]。

        分類決策函數(shù)表達式如下:

        (10)

        式中f(x)代表類別決策值;X=(k,f0)代表配電網(wǎng)載波通信信號參數(shù)估計向量;ζ(·)代表核函數(shù);β代表偏差因子;W代表判別函數(shù)超平面權重向量[26]。

        通過分類決策函數(shù)最終輸出N個值,其中選擇最大值對應的那一類就是配電網(wǎng)載波通信信號類別,完成配電網(wǎng)載波通信異常信號識別。

        2 仿真測試與分析

        為測試所研究方法在配電網(wǎng)載波通信異常信號識別中的應用效果,以基于變尺度正交基函數(shù)分解的識別方法和基于支持向量機的識別方法作為比較對象,通過輸入相同測試樣本,評價方法的識別準確性。

        2.1 樣本準備

        為方法應用測試準備測試所需要的樣本。樣本主要包括兩種類型,即訓練樣本類和測試樣本類,具體數(shù)量如表2所示。

        表2 載波通信信號樣本

        2.2 相關參數(shù)設置

        整個實驗測試過程,所涉及的相關算法、模型或方法的相關參數(shù)設置情況如表3所示。

        表3 相關參數(shù)設置

        2.3 配電網(wǎng)載波通信信號特征參數(shù)

        利用1.4小節(jié)研究進行配電網(wǎng)載波通信信號參數(shù)估計,得出信號斜率k和初始頻率f0的估計值,以此繪制配電網(wǎng)載波通信信號特征圖,如圖3和圖4所示。

        圖3 配電網(wǎng)載波通信信號斜率k

        圖4 配電網(wǎng)載波通信信號初始頻率f0

        根據(jù)圖3可知,配電網(wǎng)載波駐波信號斜率曲線波動較大,反射信號次之,而配電網(wǎng)載波諧振信號斜率最高,正常信號的斜率最低;分析圖4可知,配電網(wǎng)載波信號的初始頻率在10 s后基本趨于穩(wěn)定狀態(tài),并且頻率最高,諧振信號次之,其曲線波動較大,反射信號從20 s~30 s之間波動較大,其余保持平穩(wěn)狀態(tài),而駐波信號隨著時間的增長,初始頻率逐漸降低。

        2.4 評價指標

        識別方法評價指標為靈敏度(Sensitivity)和特異度(Specificity)。指標計算公式如下:

        (11)

        (12)

        式中TP代表被正確地劃分為正常信號的樣本數(shù);FN代表被錯誤地劃分為異常信號的樣本數(shù);TN代表被正確地劃分為異常信號的樣本數(shù);FP代表被錯誤地劃分為正常信號的樣本數(shù)。

        2.5 測試結果與分析

        利用所研究識別方法、基于變尺度正交基函數(shù)分解的識別方法和基于支持向量機的識別方法在相同條件下對表2測試樣本進行5次異常信號識別,然后統(tǒng)計靈敏度(Sensitivity)和特異度(Specificity)指標,最后計算平均值,結果如表4所示。

        從表4中可以看出,進行5次異常信號識別后,與基于變尺度正交基函數(shù)分解的識別方法和基于支持向量機的識別方法相比,所研究方法對配電網(wǎng)載波通信異常信號進行識別,靈敏度(Sensitivity)和特異度(Specificity)指標平均值均要更大,由此說明所研究方法的識別性能表現(xiàn)更好,準確性更高,達到了研究目的。是因為本文利用遺傳算法與分數(shù)階傅里葉變換相結合的算法估計配電網(wǎng)載波通信信號參數(shù),并將估計結果作為輸入,通過分類器精準識別配電網(wǎng)載波通信異常信號。

        3 結束語

        由于配電網(wǎng)載波通信網(wǎng)絡受到各種因素的影響,配電網(wǎng)載波通信難免出現(xiàn)異常,導致傳遞出異常信號,影響了信息傳遞的準確性。針對上述問題,文中提出一種基于參數(shù)估計的配電網(wǎng)載波通信異常信號識別方法。首先構建配電網(wǎng)載波通信網(wǎng)絡,分析通信節(jié)點分布情況,并以其為此參考,采集經(jīng)過該節(jié)點的載波通信信號;然后將采集到的通信信號傳輸?shù)接嬎銠C終端,進行配電網(wǎng)載波通信信號去噪處理,根據(jù)處理結果,利用遺傳算法與分數(shù)階傅里葉變換相結合的算法進行配電網(wǎng)載波通信信號參數(shù)估計,以獲取到的信號初始頻率的估計值和信號斜率的估計值為基礎,識別通信異常信號。最后通過仿真測試,證明了所研究方法的準確性,并解決了傳統(tǒng)方法中存在的問題。然而,所做研究仍有需要改進的地方,一是實驗樣本需要擴大;二是分類器設計需要進一步優(yōu)化和改進。通過這兩部分的改進,對基于參數(shù)估計的識別方法有待進行深入分析與探討。

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