【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-03 15:31:56 发布

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🔥 内容介绍

一、电能质量扰动概述

电能质量是衡量电力系统供电可靠性与稳定性的关键指标，直接影响工业生产、居民生活及各类用电设备的正常运行。随着新能源发电、电力电子设备的大规模应用，以及用户对供电可靠性要求的不断提高，电能质量扰动问题日益突出。准确识别与分类电能质量扰动，是实现电能质量治理、保障电力系统安全经济运行的前提。

（一）常见电能质量扰动类型

根据国际电工委员会（IEC）标准及电力系统实际运行情况，常见的电能质量扰动可分为以下几类：

电压暂降 / 暂升：电压有效值在短时间内（通常为 0.01s-1min）低于 / 高于额定值的 90%/110%，多由短路故障、大容量负荷投切、新能源出力波动等引起。例如，工厂电机启动时可能导致局部电网电压暂降，影响精密仪器正常工作。

电压中断：电压有效值降至额定值的 10% 以下，持续时间从毫秒级到分钟级不等，主要由严重短路故障、线路跳闸等导致。电压中断会造成生产流程中断、数据丢失等严重后果，对金融、医疗等关键领域影响尤为显著。

电压谐波：电压波形偏离正弦波，含有整数倍于基波频率的谐波分量，主要源于电力电子设备（如变频器、整流器）的非线性特性。谐波会增加线路损耗、干扰通信系统，还可能导致电机发热、设备寿命缩短。

电压波动与闪变：电压有效值在一定范围内周期性或非周期性波动，引起照明亮度闪烁，常见于电弧炉、轧钢机等冲击性负荷运行场景。闪变不仅影响人体视觉舒适度，还可能干扰敏感电子设备的正常工作。

暂态扰动：包括电压尖峰、电压凹陷等，持续时间极短（通常为微秒级到毫秒级），多由雷击、开关操作等引起。暂态扰动可能损坏电力电子设备的绝缘层，导致设备故障。

（二）电能质量扰动分类的核心需求

电能质量扰动分类需满足以下核心需求：

准确性：能够准确区分不同类型的扰动，避免误判，为后续治理措施提供可靠依据。

实时性：在扰动发生后快速完成分类，以便及时采取补偿、调整等措施，减少扰动造成的损失。

鲁棒性：在存在噪声、干扰的复杂电网环境下，仍能保持较高的分类性能，适应不同运行工况的变化。

泛化性：对未见过的扰动样本（如新型电力电子设备引发的特殊扰动）具有一定的识别能力，避免模型过拟合。

二、离散小波变换（DWT）在扰动特征提取中的应用

电能质量扰动信号通常具有非平稳、时变的特性，传统的傅里叶变换难以同时兼顾时域和频域的局部化分析，而离散小波变换（DWT）凭借其 “多分辨率分析” 特性，能够有效捕捉扰动信号在不同时间尺度和频率范围内的特征，成为电能质量扰动特征提取的核心技术之一。

三、机器学习（ML）算法在扰动分类中的实现

在完成扰动信号的特征提取后，需采用机器学习算法构建分类模型，实现对不同类型电能质量扰动的识别与分类。根据算法的复杂度与适用场景，常用的 ML 算法可分为传统机器学习算法和深度学习算法两类。

（一）传统机器学习算法在扰动分类中的应用

传统机器学习算法具有模型结构简单、训练速度快、可解释性强的特点，适用于小规模扰动样本集的分类任务，常见算法包括支持向量机（SVM）、决策树（DT）、随机森林（RF）、k 近邻（k-NN）等。

支持向量机（SVM）：

原理：通过寻找一个最优超平面，将不同类别的样本在高维特征空间中分隔开，使两类样本到超平面的距离（间隔）最大。对于非线性可分问题，通过核函数（如径向基函数 RBF、线性核、多项式核）将低维特征映射到高维空间，实现样本的线性可分。

实现流程：

将 DWT 提取的特征向量划分为训练集和测试集（通常按 7:3 或 8:2 的比例）。

采用网格搜索、交叉验证等方法优化 SVM 的超参数（如惩罚因子
C
、核函数参数
γ
），避免模型过拟合或欠拟合。

利用训练集训练 SVM 分类模型，通过测试集验证模型的分类准确率、召回率、F1 值等性能指标。

适用场景：适用于样本数量较少、特征维度适中的扰动分类任务，如小规模电网中的电压暂降、暂升、中断分类，分类准确率可达 95% 以上。

随机森林（RF）：

原理：由多棵决策树集成而成，通过 Bootstrap 重采样技术生成多个训练子集，分别训练决策树，最终通过投票机制确定样本的类别。RF 能够有效降低单棵决策树的过拟合风险，提高模型的鲁棒性。

优势与应用：

无需对特征进行标准化处理，对噪声和异常值具有较强的容忍性，适合处理含噪的电能质量扰动数据。

可通过特征重要性评估，识别对分类贡献最大的特征（如小波能量特征、峰值因子），为特征提取过程的优化提供依据。

在谐波、电压波动与闪变等多类型扰动混合场景中，RF 的分类准确率通常高于 SVM，可达 97% 以上。

（二）深度学习算法在扰动分类中的应用

随着扰动样本数量的增加和特征复杂度的提升，深度学习算法凭借其强大的特征自动学习能力，在电能质量扰动分类中得到广泛应用，常见算法包括卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络 - 长短期记忆网络（CNN-LSTM）等。

卷积神经网络（CNN）：

原理：通过卷积层、池化层、全连接层的组合，自动提取输入信号的局部特征（如扰动的时频局部模式），无需人工设计特征。卷积层通过卷积核滑动计算实现特征提取，池化层通过下采样减少特征维度、增强模型泛化性，全连接层实现特征映射与分类。

基于 CNN 的扰动分类流程：

将 DWT 提取的小波系数（或原始扰动信号）转换为二维特征矩阵（如将多尺度小波系数按行排列，形成 “尺度 - 时间” 二维矩阵），作为 CNN 的输入。

设计 CNN 网络结构：通常包含 2-3 个卷积层（采用 ReLU 激活函数）、2-3 个池化层（采用最大池化或平均池化）、1-2 个全连接层（采用 Softmax 激活函数输出分类概率）。

采用 Adam、SGD 等优化器，以交叉熵损失函数为目标，训练 CNN 模型，通过早停（Early Stopping）、Dropout 等技术防止过拟合。

优势：能够自动学习扰动信号的深层时频特征，避免人工特征设计的主观性，在多类型、复杂扰动（如谐波与暂降混合扰动）分类中表现优异，分类准确率可达 99% 以上。

CNN-LSTM 混合模型：

原理：结合 CNN 的局部特征提取能力和 LSTM 的时序特征捕捉能力，适用于具有明显时序相关性的电能质量扰动（如电压波动、周期性暂态扰动）。CNN 用于提取扰动信号的局部时频特征，LSTM 用于学习特征序列的时序依赖关系，最终通过全连接层实现分类。

应用场景：在新能源并网场景中，风电、光伏出力波动导致的电压波动具有明显的时序连续性，CNN-LSTM 模型能够有效捕捉波动的时序变化规律，分类准确率比单一 CNN 或 LSTM 模型提高 2%-3%。

四、关键问题与优化方向

（一）当前方法存在的关键问题

小波基函数与分解层数选择的主观性：目前小波基函数（如 db4、sym8）和分解层数（3-5 层）的选择主要依赖经验，缺乏统一的标准。不同选择可能导致特征提取效果差异较大，例如，对暂态扰动选择高频分辨率低的小波基函数，可能遗漏扰动的关键时域特征。

小样本与不平衡样本问题：

实际电网中，部分扰动（如电压中断、暂态尖峰）的发生频率较低，导致样本数量少，模型难以充分学习其特征，容易出现过拟合。

样本不平衡（如 “正常信号” 样本数是 “电压中断” 样本数的 10 倍）会导致模型偏向于多数类样本，少数类样本的分类准确率较低。

复杂扰动场景的适应性不足：

实际电网中，扰动往往以 “混合形式” 存在（如 “电压暂降 + 谐波”“电压波动 + 闪变”），现有模型对混合扰动的分类准确率普遍低于单一扰动，主要原因是混合扰动的时频特征相互叠加，难以有效区分。

（二）优化方向

小波基函数与分解层数的自适应选择：

基于信息熵、能量熵等指标构建优化目标函数，通过粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）等智能优化算法，自动选择最优小波基函数和分解层数。例如，以 “小波系数的能量集中程度” 为目标函数，通过 PSO 算法搜索最优参数，提高特征提取的有效性。

小样本与不平衡样本处理策略：

小样本处理：采用数据增强技术（如时间轴拉伸、添加轻微噪声、信号翻转）扩充小样本数量；引入迁移学习，利用大规模正常信号样本的特征知识，辅助小样本扰动的模型训练。

不平衡样本处理：采用加权损失函数（对少数类样本赋予更高权重）、过采样（SMOTE 算法）、欠采样（随机删除多数类样本）等方法，平衡各类样本的比例，提高少数类样本的分类准确率。

混合扰动分类方法优化：

采用 “多标签分类” 思路，将混合扰动视为多个单一扰动的组合（如 “电压暂降 + 谐波” 视为 “暂降” 和 “谐波” 两个标签），构建多标签 CNN-LSTM 模型，通过多输出层分别预测各类扰动的概率，实现混合扰动的准确分类。

引入注意力机制（Attention），在 CNN-LSTM 模型中添加注意力层，重点关注混合扰动中各单一扰动的关键特征（如暂降的幅值突变特征、谐波的频率特征），提高特征区分度。

实时性优化：

对深度学习模型进行轻量化设计：采用模型剪枝（删除冗余卷积核）、量化（将 32 位浮点数权重转为 16 位或 8 位整数）等技术，减少模型参数数量，提高推理速度。例如，将 CNN 模型的参数数量从 100 万降至 10 万，推理速度可提升 5-10 倍。

结合边缘计算：将轻量化模型部署在边缘设备（如智能电表、边缘网关），实现电能质量扰动的本地实时分类，避免数据传输延迟，满足实时治理需求。

五、结论与展望

（一）研究结论

离散小波变换（DWT）能够有效提取电能质量扰动信号的时频特征，通过多尺度分解捕捉扰动的局部突变与频率分布特性，为后续分类提供可靠的特征支撑；机器学习算法（尤其是 CNN-LSTM 混合模型）能够充分利用这些特征，实现高精度的扰动分类，在无噪声场景下分类准确率可达 99.5%，在含噪声场景下仍保持较高鲁棒性。