基于FSWT——SSAEs的配電網(wǎng)內(nèi)部過電壓自動提取與分類識別
發(fā)布時間：2021-04-17 19:02
過電壓是造成電網(wǎng)絕緣損壞的主要原因,對電氣設(shè)備絕緣可靠性、系統(tǒng)絕緣配合、繼電保護(hù)以及運(yùn)行控制均產(chǎn)生重要影響。研究配電網(wǎng)過電壓的特征提取與分類識別對于電網(wǎng)運(yùn)行事故溯源以及設(shè)備絕緣風(fēng)險評估等均具有難以替代的現(xiàn)實(shí)意義。文中基于頻率切片小波變換（FSWT）時頻分析方法構(gòu)建過電壓時頻分布九宮圖,完成實(shí)測過電壓整體與細(xì)節(jié)信息的完全提取;改進(jìn)多層稀疏自編碼算法（SSAEs）,實(shí)現(xiàn)實(shí)測過電壓特征的自動提取與分類識別;分析改進(jìn)多層稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵參數(shù)（卷積塊大小、卷積特征數(shù)量以及稀疏性參數(shù)）的影響,確定最優(yōu)參數(shù),實(shí)現(xiàn)最佳分類識別效果。結(jié)果表明,過電壓時頻分布九宮圖與改進(jìn)多層稀疏自編碼算法相結(jié)合能夠高效的自動提取和分類實(shí)測過電壓波形,分類精度良好。
【文章來源】：高壓電器. 2020,56(07)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：7 頁
【部分圖文】：
自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
變電站過電壓在線監(jiān)測系統(tǒng)采用變頻采樣原理，確保在有效降低文件存儲量的情況下，盡可能多的獲取詳細(xì)的過電壓波形信息。過電壓數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集條件觸發(fā)后，所捕獲的波形分為兩個階段：(1)采樣頻率為5 MHz，采樣時間為15 ms;(2)采樣頻率降至200 kHz，繼續(xù)采集936.910 ms，見圖2。該次試驗(yàn)僅使用前100 ms進(jìn)行分析。現(xiàn)有的過電壓時域波形只能反映設(shè)備的基本工作狀態(tài)信息，對于捕捉波形振蕩特征以及變化趨勢仍存在局限性。因此，采用頻率切片小波變換方法對三相過電壓波形進(jìn)行時頻分解。這是因?yàn)轭l率切片小波變換方法相較于其他時頻變換有著不受基函數(shù)限制的優(yōu)勢，易于重構(gòu)任意頻帶波形。其中，任意頻帶能量定義為
然后，分別構(gòu)造過電壓時頻分布九宮圖，見圖3。圖3中第1列為暫態(tài)電壓三相時頻分布(X軸:5 MHz;Y軸：0～15 ms)；第2列為穩(wěn)態(tài)電壓三相時頻分布(X軸:200 kHz;Y軸：15～100 ms)；第3列為全頻段過電壓三相時頻分布(X軸:200 kHz;Y軸:0～100 ms;200 kHz)。過電壓時頻分布九宮圖從時間和頻率上有效呈現(xiàn)了實(shí)測過電壓波形的詳細(xì)信息。對于九宮格整體，其中第1、2、3行分別為A相、B相、C相；第1、2、3列則分別為A相、B相、C相的3種狀態(tài)：暫態(tài)、穩(wěn)態(tài)以及全局態(tài)，實(shí)現(xiàn)從全局把握總體信息，從局部獲取細(xì)節(jié)特征規(guī)律。
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多分類最小二乘支持向量機(jī)和改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的電力變壓器故障診斷方法[J]. 鄭含博,王偉,李曉綱,王立楠,李予全,韓金華. 高電壓技術(shù). 2014(11)
[2]基于FSWT時頻分析的礦山微震信號分析與識別[J]. 趙國彥,鄧青林,馬舉. 巖土工程學(xué)報(bào). 2015(02)
[3]基于3層貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的變壓器綜合故障診斷[J]. 白翠粉,高文勝,金雷,于文軒,朱文俊. 高電壓技術(shù). 2013(02)
[4]基于多模型的變壓器故障組合診斷研究[J]. 趙文清,李慶良,王德文. 高電壓技術(shù). 2013(02)
[5]基于實(shí)測數(shù)據(jù)的電力系統(tǒng)過電壓分類識別[J]. 黃艷玲,司馬文霞,楊慶,袁濤,王荊. 電力系統(tǒng)自動化. 2012(04)
[6]電力系統(tǒng)暫時過電壓多級支持向量機(jī)分層識別[J]. 杜林,李欣,王麗蓉,司馬文霞. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2012(04)
[7]Hilbert-Huang變換在電力系統(tǒng)過電壓識別中的應(yīng)用[J]. 司馬文霞,王荊,楊慶,謝博. 高電壓技術(shù). 2010(06)
[8]采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的弧光接地過電壓識別方法[J]. 司馬文霞,冉銳,袁濤,姚愛明,馬立群,楊岱坤. 高電壓技術(shù). 2010(04)
本文編號：3143975
【文章來源】：高壓電器. 2020,56(07)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：7 頁
【部分圖文】：
自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
變電站過電壓在線監(jiān)測系統(tǒng)采用變頻采樣原理，確保在有效降低文件存儲量的情況下，盡可能多的獲取詳細(xì)的過電壓波形信息。過電壓數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集條件觸發(fā)后，所捕獲的波形分為兩個階段：(1)采樣頻率為5 MHz，采樣時間為15 ms;(2)采樣頻率降至200 kHz，繼續(xù)采集936.910 ms，見圖2。該次試驗(yàn)僅使用前100 ms進(jìn)行分析。現(xiàn)有的過電壓時域波形只能反映設(shè)備的基本工作狀態(tài)信息，對于捕捉波形振蕩特征以及變化趨勢仍存在局限性。因此，采用頻率切片小波變換方法對三相過電壓波形進(jìn)行時頻分解。這是因?yàn)轭l率切片小波變換方法相較于其他時頻變換有著不受基函數(shù)限制的優(yōu)勢，易于重構(gòu)任意頻帶波形。其中，任意頻帶能量定義為
然后，分別構(gòu)造過電壓時頻分布九宮圖，見圖3。圖3中第1列為暫態(tài)電壓三相時頻分布(X軸:5 MHz;Y軸：0～15 ms)；第2列為穩(wěn)態(tài)電壓三相時頻分布(X軸:200 kHz;Y軸：15～100 ms)；第3列為全頻段過電壓三相時頻分布(X軸:200 kHz;Y軸:0～100 ms;200 kHz)。過電壓時頻分布九宮圖從時間和頻率上有效呈現(xiàn)了實(shí)測過電壓波形的詳細(xì)信息。對于九宮格整體，其中第1、2、3行分別為A相、B相、C相；第1、2、3列則分別為A相、B相、C相的3種狀態(tài)：暫態(tài)、穩(wěn)態(tài)以及全局態(tài)，實(shí)現(xiàn)從全局把握總體信息，從局部獲取細(xì)節(jié)特征規(guī)律。
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多分類最小二乘支持向量機(jī)和改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的電力變壓器故障診斷方法[J]. 鄭含博,王偉,李曉綱,王立楠,李予全,韓金華. 高電壓技術(shù). 2014(11)
[2]基于FSWT時頻分析的礦山微震信號分析與識別[J]. 趙國彥,鄧青林,馬舉. 巖土工程學(xué)報(bào). 2015(02)
[3]基于3層貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的變壓器綜合故障診斷[J]. 白翠粉,高文勝,金雷,于文軒,朱文俊. 高電壓技術(shù). 2013(02)
[4]基于多模型的變壓器故障組合診斷研究[J]. 趙文清,李慶良,王德文. 高電壓技術(shù). 2013(02)
[5]基于實(shí)測數(shù)據(jù)的電力系統(tǒng)過電壓分類識別[J]. 黃艷玲,司馬文霞,楊慶,袁濤,王荊. 電力系統(tǒng)自動化. 2012(04)
[6]電力系統(tǒng)暫時過電壓多級支持向量機(jī)分層識別[J]. 杜林,李欣,王麗蓉,司馬文霞. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2012(04)
[7]Hilbert-Huang變換在電力系統(tǒng)過電壓識別中的應(yīng)用[J]. 司馬文霞,王荊,楊慶,謝博. 高電壓技術(shù). 2010(06)
[8]采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的弧光接地過電壓識別方法[J]. 司馬文霞,冉銳,袁濤,姚愛明,馬立群,楊岱坤. 高電壓技術(shù). 2010(04)
本文編號：3143975
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