【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 2025-11-27 21:04:18 发布

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🔥 内容介绍

随着可再生能源的并网以及非线性负载和固态开关器件的数量不断增加，电能质量问题愈发严重。与此同时，精密电子设备的广泛使用对电源质量提出了极高要求。为合理有效地改善电能质量，准确分类电能质量扰动问题变得至关重要。目前电能质量扰动问题分类方法主要包含特征提取和模式识别两个关键步骤。在特征提取方面，常用的信息处理技术有短时傅里叶变换（STFT）、经验模态分解（EMD）和 S 变换等。这些方法虽在扰动识别上有一定效果，但也存在明显缺陷。例如，短时傅里叶变换因缺少可变窗口，不利于分析非平稳信号；S 变换作为小波变换和短时傅里叶变换的结合，其难点在于确认窗函数宽度；经验模态分解则存在严重的模态混叠和端点效应问题。相比之下，离散小波变换（DWT）能够优化分解频率子带内的信号并估计扰动幅度，是一种更为灵活的扰动识别方法，因此本文将 DWT 算法应用于特征提取环节。

在模式识别方面，常采用的方法有人工神经网络、决策树和专家系统等。然而，人工神经网络容易陷入局部最优且收敛性较差；决策树易出现过拟合现象和局部最优问题；专家系统由于自身不具备学习能力，所有知识和解决方案都依赖领域专家提供，导致其容错能力差，还易产生组合爆炸问题。支持向量机（SVM）基于小样本统计学习理论和结构风险最小化原理，具有良好的泛化能力，在电能质量扰动分类中展现出独特优势。

二、机器学习（ML）在电能质量分类中的应用

2.1 电能质量扰动的类型

电能质量扰动是指电力系统中电压、电流或频率的异常变化，这些变化可能导致用电设备故障或运行异常。根据扰动特性，可将其分为稳态和暂态两类。稳态扰动如谐波、电压不平衡等，通常持续时间较长且相对稳定；暂态扰动包括电压暂降、电压暂升、瞬时中断等，具有突发性和短暂性的特点。不同类型的电能质量扰动对电力系统和用电设备的影响各异，准确分类这些扰动对于保障电力系统的安全稳定运行和提高供电可靠性至关重要。

2.2 ML 方法分类

ML 方法通过数据驱动的模式识别来实现电能质量扰动的分类，主要分为传统算法与深度学习两类。

传统方法
：其流程通常是先通过信号处理方法（如 DWT）提取特征，然后将提取的特征输入到分类器（如 SVM、决策树等）中进行分类。例如，有研究将 DWT 与 SVM 相结合，在 20dB 噪声环境下，该方法的分类准确率达到了 99.4%。还有基于 DWT 和分层极限学习机（H-ELM）的模型，对 16 种扰动的分类准确率超过了 95%。这些案例表明，传统 ML 方法在电能质量扰动分类中能够取得较好的效果，尤其是在结合合适的信号处理技术时，可以有效提高分类准确率。
深度学习方法
：在模型创新方面取得了显著进展。时域卷积网络（TCN）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的 TCN-LSTM 模型，TCN 能够捕捉局部时序特征，LSTM 则擅长提取长期依赖信息，该模型具有显著的抗噪性，对 14 类扰动的分类准确率较高。一维卷积神经网络（CNN）与 Transformer 相结合的 CNN-Transformer 模型，CNN 用于提取局部特征，Transformer 的自注意力机制能够捕获全局依赖，在 23 种扰动分类任务中，其准确率优于传统的 CNN-LSTM 模型。双向长短期记忆网络（BiLSTM）与双向门控循环单元（BiGRU）相结合的 BiLSTM-BiGRU 模型，利用双向结构增强了对时序信息的处理能力，适用于复杂扰动模式的分类。深度学习方法具有端到端学习的优势，能够减少人工特征设计的工作量，并且在处理高维数据方面表现出强大的能力，为电能质量扰动分类提供了更高效、更准确的解决方案。

三、离散小波变换（DWT）的关键作用

3.1 DWT 的工作原理

DWT 通过多分辨率分析（MRA）将信号分解为不同频带，它兼具时频局部化能力，特别适用于处理非平稳扰动信号。其分解流程是选择合适的母小波（如 db4）对信号进行多级分解，在分解过程中会得到近似系数（代表低频成分）和细节系数（代表高频成分）。例如，对一个电能质量信号进行五级分解，能够有效地分离出基波、谐波和瞬态成分，从而清晰地展现信号在不同频率和时间尺度上的特征。这种多分辨率分析的方式使得 DWT 能够深入挖掘信号的内在信息，为后续的特征提取和分类提供丰富的数据基础。

3.2 基于 DWT 的特征提取

从 DWT 分解得到的各子带中，可以提取多种类型的特征。统计特征方面，如能量、熵、标准差等，这些特征能够反映信号在不同子带中的能量分布、不确定性以及波动程度等特性。时域参数方面，峰值、持续时间等参数可以直观地描述扰动在时间域上的表现，例如电压暂降的峰值大小和持续时间对于判断其对用电设备的影响程度至关重要。频域参数同样能够提供关于扰动频率特性的信息，通过对不同子带频率成分的分析，可以进一步区分不同类型的电能质量扰动。将这些从各子带提取的特征组合起来，构成用于分类的输入特征向量，能够全面地表征电能质量扰动信号的特征，为后续的分类过程提供有力支持。

3.3 DWT 的优势

精准定位扰动
：DWT 能够精准地定位扰动发生的时刻与持续时间。在处理电压暂降、暂升等暂态扰动时，通过分析细节系数和近似系数的变化，可以准确地确定扰动的起始和结束时间，这对于及时采取措施应对扰动、减少其对电力系统和用电设备的影响具有重要意义。
良好的抗噪性
：在实际电力系统中，信号往往会受到各种噪声的干扰，而 DWT 对噪声具有较强的鲁棒性，适合在含噪环境下进行特征提取。噪声通常集中在高频部分，DWT 在分解过程中可以通过对高频细节系数的处理，有效地抑制噪声的影响，保留信号的有用特征，从而提高后续分类的准确性和可靠性。

四、ML 与 DWT 结合的典型方法

4.1 流程框架

基于 ML 与 DWT 的电能质量扰动分类方法的流程框架包括以下几个关键步骤：

信号采集
：通过电力质量监测装置采集包含各种典型电能质量扰动的电压或电流信号。考虑到实际应用中扰动类型往往较为复杂，可能存在单一扰动和复合扰动的情况，因此需要采集多样化的样本，以确保后续模型训练的全面性和准确性。
DWT 分解
：对采集到的信号进行 DWT 分解，选择合适的小波基函数和分解层数，将信号分解为不同频带的子带信号，从而获取信号在不同时间和频率尺度上的特征信息。
特征提取
：从 DWT 分解得到的各子带系数中提取如能量、熵等特征，这些特征能够有效地反映电能质量扰动的特性。
特征选择
：为了提高模型的训练效率和性能，可以采用一些特征选择方法，如粒子群优化（PSO）等，对提取的特征进行筛选，去除冗余特征，保留最具代表性的特征，以构建更优的特征向量。
ML 模型训练
：选择合适的 ML 模型（如 SVM、CNN、LSTM 等），利用带有扰动类型标签的特征向量数据集对模型进行训练，调整模型参数，使其能够准确地学习到不同扰动类型与特征之间的映射关系。
分类与评估
：将训练好的模型应用于新的未知信号，对其进行分类，并通过计算分类准确率、召回率、F1 分数等指标，对模型的性能进行评估，以确定模型在实际应用中的可靠性和有效性。

4.2 典型案例

DWT+SVM/ANN
：在相关文献中，采用 DWT 提取三相电流特征，并将其输入到人工神经网络（ANN）/ 极限学习机（ELM）分类器中，在故障检测任务中准确率达到了 100%，分类准确率也接近 100%。在逆变器开路故障检测中，将 DWT 与 SVM、K 最近邻（KNN）等分类器结合，分类准确率同样可达 100%。这些案例充分展示了 DWT 与传统分类器结合在电能质量扰动分类中的有效性。
DWT 与深度学习模型结合
：将 DWT 预处理后的信号输入到 TCN-LSTM 混合模型中，该模型的抗噪性得到了显著提升，对 14 类扰动的分类准确率优于传统方法。这种结合方式充分发挥了 DWT 在特征提取方面的优势以及深度学习模型强大的模式识别能力，为电能质量扰动分类提供了更先进、更高效的解决方案。