基于多级SVD算法的电能质量复合扰动特征分析.docVIP

基于多级SVD算法的电能质量复合扰动特征分析 　　摘 要： 针对电能质量复合扰动特征量识别难的问题，通过分析复合扰动特点，提出一种基于奇异值分解的多级SVD特征提取方法。在单级SVD分解原理的基础上，利用2行Hankel矩阵实现SVD多层次递推分解，以多分辨率来展现信号不同空间的近似和细节信号。给出多级SVD的分解和重构算法及数学框架。研究结果表明，在对含有多种复合扰动的电能质量信号处理中，经多级SVD分解及相应幅值谱分析后，清晰提取到各种扰动的特征信息，相应地与单级SVD和小波?换进行比较，证明多级SVD在电能质量复合扰动信号处理领域中具有应用前景。 　　关键词： 电能质量； 复合扰动； 多级SVD； 特征提取 　　中图分类号： TN911?34； TM71 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）04?0032?04 　　Characteristics analysis of power quality mixed disturbances based on 　　multi?level SVD algorithm 　　LIU Yan， TANG Wei 　　（College of Electrical and Information Engineering， Shaanxi University of Science Technology， Xi’an 710021， China） 　　Abstract： Aiming at the feature extraction of power quality mixed disturbances， a feature extraction method based on multi?level singular value decomposition （SVD） is proposed to solve the difficulty. Based on the decomposition principle of single?level SVD and two?line Hankel matrix， SVD multi?level recursion decomposition was realized to reveal a series of approximation and detail signals with different resolution. The decomposition and reconstruction algorithm of multi?level SVD is given， and the mathematical frameworks of this method is provided. The results show that the multi?level SVD can extract the accurate characteristics of power quality mixed disturbances. The comparative study carried out with single?level SVD and wavelet transform demonstrates that multi?level SVD has good application prospect in signal processing of power quality mixed disturbances. 　　Keywords： power quality； mixed disturbance； multi?level SVD； feature extraction 　　0 引 言 　　电能质量对生产、社会和经济影响很大。随着各种新能源、分布式能源、微电网等多种电力接入方式的出现，使得电力系统电能质量问题日益突出，引起供电部门和用户的密切关注。电能质量扰动种类繁多，且扰动信号差异不是十分明显，对此类信号进行有效处理依赖于高效的扰动信号分析方法。目前，较多学者对于该问题的研究集中于单一扰动并取得了一定成果。采用的思路主要包括从基于时域、频域和变换域进行特征提取和分析，文献[1]在分析电能质量扰动Clarke变换和Park变换特性的基础上提取了扰动的特征量。文献[2]利用小波变换实现对几种扰动的测量，但小波函数的选择对分析结果影响较大。文献[3]研究了基于S变换的暂态扰动信号检测，具有较好的时频性，定位准确度高，但采样频带的选择对其性能影响很大，且抗噪能力较弱。实际电力系统中，电能质量扰动信号通常是以复合扰动形式存在，特征量相互重叠和交叉，同时存在噪声干扰，会给检测带来极大的困难。