基于改進(jìn)支持向量機(jī)的電能質(zhì)量擾動分類

摘 要： 對近年來電網(wǎng)發(fā)展和研究的熱門話題之一：電能質(zhì)量擾動識別分類系統(tǒng)進(jìn)行研究。識別分類系統(tǒng)使用小波變換方法對擾動電壓信號進(jìn)行特征提取，之后收入由支持向量機(jī)建立的識別系統(tǒng)中。相對小波能量只能表達(dá)總分解層信號能量中各層信號能量的比例，對于電能質(zhì)量擾動信號的檢測不能直接使用信息熵公式。因此引入加權(quán)算子以改進(jìn)相對小波能量，加權(quán)算子對電能擾動特征進(jìn)行放大，實(shí)時反映電能擾動特征。針對使用支持向量機(jī)建立電能質(zhì)量擾動識別系統(tǒng)時會由于擾動信號特征向量維度高、數(shù)據(jù)龐大等問題，提出一種基于混合核函數(shù)的LSSVM建立電能質(zhì)量擾動識別系統(tǒng)。選取RBF核函數(shù)和Polynomial核函數(shù)分別作為局部以及全局核函數(shù)，構(gòu)造混合核函數(shù)，提高系統(tǒng)泛化能力。使用PSO優(yōu)化算法對LSSVM分類器進(jìn)行分類，提高分類器的識別精度等性能。最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證研究的電能質(zhì)量擾動識別分類系統(tǒng)的識別性能。

關(guān)鍵詞： 電能質(zhì)量； 擾動識別； 最小二乘支持向量機(jī)； 小波變換

中圖分類號： TN911.23?34； TM711 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）10?0138?04

Power quality disturbance classification based on improved support vector machine

JING Hao， PANG Xianhai， LI Xiaofeng， SUN Zhongji

（Electric Power Research Institute， State Grid Hebei Electric Power Company， Shijiazhuang 050021， China）

Abstract： The disturbance identification and classification system of power quality is studied， which is one of the hot topics of power grid development and research. The identification and classification system uses the wavelet transform method to extract the features of the disturbance voltage signal， and then transmits the features to the recognition system established by support vector machine. Since the relative wavelet energy can only express the proportion of the signal energy of each layer in the signal energy of the total decomposition layer， the detection of power quality disturbance signal can’t directly use the information entropy formula. The weighted operator is introduced to improve the relative wavelet energy， which can amplify and reflect the power disturbance features in real time. Since the feature vector of disturbance signal has the problems of high dimension and large data when the support vector machine is used to establish the power quality disturbance identification system， a method of using LSSVM based on hybrid kernel function to establish the power quality disturbance classification system is proposed. The RBF kernel function and Polynomial kernel function are selected as the local and global kernel functions respectively to construct the hybrid kernel function. The hybrid kernel function can improve the generalization ability of the system. The PSO algorithm is used to classify the LSSVM classifiers and improve the recognition accuracy and performance of the classifiers. The recognition performance of the power quality disturbance identification and classification system was verified in experiments.

Keywords： power quality； disturbance identification； least square support vector machine； wavelet transform

0 引 言

建立智能電網(wǎng)是現(xiàn)在電網(wǎng)發(fā)展和研究的熱門話題，建立智能電網(wǎng)的重要目標(biāo)和方向之一是保障供電的電能質(zhì)量以及對各類不同用電用戶的使用需求提供服務(wù)。因此，實(shí)現(xiàn)對電能質(zhì)量檢測系統(tǒng)的建立健全、準(zhǔn)確評價電能質(zhì)量、對電網(wǎng)電能質(zhì)量中出現(xiàn)的擾動進(jìn)行及時準(zhǔn)確的識別分類是近年來研究工作者關(guān)注研究熱點(diǎn)問題之一[1?3]。

基于支持向量機(jī)建立的分類器能夠有效解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器模型存在的容易陷入局部最優(yōu)解、收斂速度慢以及需要大量訓(xùn)練樣本等問題，其優(yōu)勢是使用小樣本即可完成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，能夠?qū)崿F(xiàn)非線性以及高維度的系統(tǒng)識別和辨識，因而得以廣泛應(yīng)用[4?6]。

使用支持向量機(jī)建立電能質(zhì)量擾動識別系統(tǒng)時會由于擾動信號特征向量維度高、數(shù)據(jù)龐大等問題而需要建立多個分類器同時進(jìn)行工作，因此支持向量機(jī)的參數(shù)選擇則直接對所建立的擾動識別系統(tǒng)的識別效率和準(zhǔn)確率產(chǎn)生影響，使用傳統(tǒng)的梯度下降法、交叉驗(yàn)證法等進(jìn)行參數(shù)選取時往往存在容易陷入局部最優(yōu)解以及計(jì)算量大等問題[7]。

為此本文提出一種基于混合核函數(shù)的LSSVM建立電能質(zhì)量擾動識別系統(tǒng)。選取RBF核函數(shù)和Polynomial核函數(shù)分別作為局部以及全局核函數(shù)，構(gòu)造混合核函數(shù)，提高系統(tǒng)泛化能力。使用PSO優(yōu)化算法對LSSVM分類器進(jìn)行分類，提高分類器的識別精度等性能。

1 小波變換原理

小波分析實(shí)際是對分析信號和使用的小波信號的相似度進(jìn)行衡量的一種從現(xiàn)代調(diào)和分析發(fā)展而來的方法。小波分析中，小波能熵的表述如下：

設(shè)定信號采樣個數(shù)為[N]，在[k]時刻，某信號在尺度[j]下一維小波高頻系數(shù)和小波能譜分別為[Djk]，[Ejk=Djk2]，在[k]個采樣點(diǎn)下，小波信號能量為[Ej=kDjk2]。則小波能熵表示為[8]：

實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比如表1所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在同樣使用常規(guī)LSSVM模型建立的識別系統(tǒng)中，使用原始小波能熵進(jìn)行擾動電壓信號特征提取時，系統(tǒng)的平均識別率為75.6%，要明顯低于使用引入加權(quán)算子的改進(jìn)小波能熵83.3%的平均識別率。在同樣使用改進(jìn)小波能熵進(jìn)行擾動電壓信號特征提取，使用改進(jìn)的LSSVM模型建立的識別系統(tǒng)平均識別率為90.3%，相比常規(guī)LSSVM模型建立的識別系統(tǒng)的平均識別率約提高了7.0%，說明本文提出的電能質(zhì)量擾動識別系統(tǒng)的識別性能比較優(yōu)秀。

表1 識別準(zhǔn)確率對比 %

5 結(jié) 論

對電網(wǎng)電能質(zhì)量中出現(xiàn)的擾動進(jìn)行及時準(zhǔn)確地識別分類是近年來研究工作者關(guān)注研究熱點(diǎn)問題之一。本文引入加權(quán)算子來改進(jìn)傳統(tǒng)的相對小波能量特征提取方法，并使用混合核函數(shù)改進(jìn)常規(guī)LSSVM分類模型，建立電能質(zhì)量擾動識別系統(tǒng)。最后使用基于dSPACE的實(shí)驗(yàn)工作平臺對電能質(zhì)量擾動分類方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究，研究結(jié)果表明，本文提出的電能質(zhì)量擾動識別系統(tǒng)的識別性能較好。

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