本发明涉及电力系统领域,确切地说是指一种孤岛移动式电力系统健康状态监测传感器部署方法。
背景技术:
国内外关于电力系统健康状态监测传感器部署方法方面的研究主要有两类:一类是shafaqb.c.,juane.t.和李强懿等研究的无线传感器网络的传感器部署方法,无线传感器网络所要部署的传感器节点仅能采用供电方式的能量非常有限,然而传感器节点的能量又决定着无线传感器网络的性能和使用寿命,这类传感器部署策略仅考虑如何有效利用有限的能量来最大限度地延长网络的寿命,而没有考虑传感器所能部署的实际几何位置;另一类是krausea.,stolkinr.和martinw.n.等研究的基于最佳部署几何位置的传感器部署方法,这类的传感器部署策略能为传感器选定最佳的几何位置,但它们没有考虑部署的传感器能传输的信息量。由于孤岛移动式电力系统的工作空间如船舶和飞机机舱特殊的环境,采集监测孤岛移动式电力系统健康状态的传感器部署方法不仅要根据选定的传感器数量和类型在有限的空间内为每个传感器选定最佳的几何位置,还要使选定部署方案中的传感器传输的信息量达到最大。为此,存在移动载体机舱空间有限与采集电力系统工作数据需要装置过多传感器之间的矛盾。
技术实现要素:
针对上述缺陷,本发明解决的技术问题在于提供一种孤岛移动式电力系统健康状态监测传感器部署方法,全面反映电力系统健康状态的信息能从更少传感器中获取,并解决移动载体机舱空间有限与采集电力系统工作数据需要装置过多传感器之间的矛盾。
为了解决以上的技术问题,本发明提供的一种孤岛移动式电力系统健康状态监测传感器部署方法,包括如下两大步骤:
步骤1、面向孤岛移动式电力系统的传感器部署步骤;其中,步骤1分为如下步骤完成:
s11、根据孤岛移动式电力系统健康状态演变以及状态的形成机理和应力分析模型,构建反映电力系统基本部件的物理信号、子系统工作状态和整体系统健康状态三者之间的逻辑关系的逻辑树;
s12、根据健康状态演变时反应敏感牡蛎信号是否采集的原则,得到不同采集物理信号的组合方案;
s13、选定传感器类型和数量,根据孤岛移动式电力系统的具体工作环境的特征,确定传感器可能部署的位置;
s14、根据步骤s13给定的传感器类型、数量和可能部署的位置进行排列组合得到不同的候选部署方案;
s15、根据蒙特卡罗样本抽取方法利用仿真软件产生孤岛移动式电力系统不同工作状态下几部部件的模拟信号,并以部件的物理信号能否反映子系统状态和整体系统健康状态为依据,统计步骤s12不同采集方案出现的频率及计算出相应的出现概率;
s16、以步骤s11构建的逻辑树和贝叶斯理论为推理机,计算步骤s14所有部署方案中所需传感器对应的出现概率;
s17、计算步骤s14每种部署方案中传感器所能传输反映电力系统健康状态信息量的熵值,该熵值为每种部署方案中所有传感器所能传输信息量的数学期望值;
s18、以步骤s17计算的熵值最大为原则,确定出最优的传感器部署方案;
步骤2、基于欠定复数盲源分离的孤岛移动式电力系统健康状态信号分离实现步骤;其中,其中步骤2分为如下步骤完成:
s21、对传感器采集信号进行时-频变换,获得这些信号的复数形式;
s22、利用基于聚类分析的欠定源数估计机理估计出隐含在传感器采集信号中的孤岛移动式电力系统信号的源数;
s23、根据步骤s22估计隐含在传感器采集信号中孤岛移动式电力系统信号的源数,由基于牛顿迭代和差分峰度的欠定复数盲源分离算法分离隐含在传感器采集信号中的电力系统信号。
本发明的基于欠定复数盲源分离的传感器部署策略,首先要确定具有最佳几何位置和最大传输信息量采集孤岛移动式电力系统健康状态演变时反应敏感信号的传感器部署方案;然后利用欠定复数盲源分离算法提取出隐含在传感器采集信号中表征电力系统工作属性的信号。与现有技术相比,本发明提供的孤岛移动式电力系统健康状态监测传感器部署方法,全面反映电力系统健康状态的信息能从更少传感器中获取,并解决移动载体机舱空间有限与采集电力系统工作数据需要装置过多传感器之间的矛盾。
附图说明
图1为本发明实施例中孤岛移动式电力系统健康状态监测传感器部署方法中步骤1的流程图;
图2为步骤1中步骤s16基于贝叶斯理论的逻辑树推理机计算部署的传感器对应出现概率的流程图。
具体实施方式
为了本领域的技术人员能够更好地理解本发明所提供的技术方案,下面结合具体实施例进行阐述。
请参见图1和图2,图1为本发明实施例中孤岛移动式电力系统健康状态监测传感器部署方法中步骤1的流程图;图2为步骤1中步骤s16基于贝叶斯理论的逻辑树推理机计算部署的传感器对应出现概率的流程图。
本发明实施例提供的孤岛移动式电力系统健康状态监测传感器部署方法,包括如下两大步骤:
步骤1、面向孤岛移动式电力系统的传感器部署步骤;
步骤2、基于欠定复数盲源分离的孤岛移动式电力系统健康状态信号分离实现步骤。
步骤1不仅要根据选定的传感器数量和类型在移动载体机舱有限的空间为每个传感器选定最佳的几何位置,还要使选定部署方案中的传感器传输反映电力系统健康状态的信息量达到最大。其中,步骤1分为如下步骤完成:
s11、根据孤岛移动式电力系统健康状态演变以及状态的形成机理和应力分析模型,构建反映电力系统基本部件的物理信号、子系统工作状态和整体系统健康状态三者之间的逻辑关系的逻辑树;
s12、根据健康状态演变时反应敏感牡蛎信号是否采集的原则,得到不同采集物理信号的组合方案;
s13、选定传感器类型和数量,根据孤岛移动式电力系统的具体工作环境的特征,确定传感器可能部署的位置;
s14、根据步骤s13给定的传感器类型、数量和可能部署的位置进行排列组合得到不同的候选部署方案;
s15、根据蒙特卡罗样本抽取方法利用仿真软件产生孤岛移动式电力系统不同工作状态下几部部件的模拟信号,并以部件的物理信号能否反映子系统状态和整体系统健康状态为依据,统计步骤s12不同采集方案出现的频率及计算出相应的出现概率;
s16、以步骤s11构建的逻辑树和贝叶斯理论为推理机,计算步骤s14所有部署方案中所需传感器对应的出现概率;
s17、计算步骤s14每种部署方案中传感器所能传输反映电力系统健康状态信息量的熵值,该熵值为每种部署方案中所有传感器所能传输信息量的数学期望值;
s18、以步骤s17计算的熵值最大为原则,确定出最优的传感器部署方案。
在步骤s16中,首先,由s16的蒙特卡罗方法产生出一系列电力系统的各种健康状态;其次,根据s11建立的逻辑树,分析哪些电力系统的基本部件(电力设备或元件)物理信号可以表征蒙特卡罗方法产生出电力系统的各种健康状态,从而统计出每种部署方案中每个传感器出现的次数;最后,由贝叶斯网络理论计算采集表征蒙特卡罗方法产生出电力系统的各种健康状态物理信号每种部署方案中每个传感器出现的概率。
其中,其中步骤2分为如下步骤完成:
s21、对传感器采集信号进行时-频变换,获得这些信号的复数形式;
s22、利用基于聚类分析的欠定源数估计机理估计出隐含在传感器采集信号中的孤岛移动式电力系统信号的源数。欠定盲源分离的混合模型为:x(k)=as(k);x(k)为观测信号,s(k)为源信号,而a为混合矩阵,它反映了混合系统或信道的传输特性,如果将观测信号x(k)和源信号s(k)的维数分别记为m和n,当m<n时,即a行数少于列数,称为欠定。源数估计就是在s(k)和a都为“盲”信息,仅已知观测信号的前提下将隐含在x(k)中s(k)的个数n估计出来。
如果将传感器采集到的信号视为x(k),则相应地s(k)为隐含在传感器采集信号中的移动电力系统源信号,并记x(t,f)为时-频变换后传感器采集到的混合观测信号,t和f分别为时域和频域的采样点,如果某一时频点(t,f)的x(t,f)为单源点(在该时频点只有一个隐含的源信号不为零,其余的源信号均为零)且存在x(t,f)的一个元素xi(t,f)≠0(i=1,2,…,m),那么x(t,f)中所有的元素均由某一个相同的源信号与混合矩阵a中的元素相乘获得,因此
||·||为frobenius范数的运算符,re[·]和im[·]分别为取实部和取虚部运算,具有单源特性的观测信号x(t,f)的实部或虚部与对应的a中的列向量之间具有相同的绝对方向,又由于a列数为源数n,因此利用非监督模式分类的聚类分析对具有单源特性的观测信号进行聚类估计源数。基于聚类分析的欠定源数估计机理:根据不同的聚类数(聚类数c=2,3,…,cmax)对单源性元素进行ψs聚类以达到自动对数据样本进行分类的目的,并以
s23、根据步骤2估计隐含在传感器采集信号中孤岛移动式电力系统信号的源数,由基于牛顿迭代和差分峰度的欠定复数盲源分离算法分离隐含在传感器采集信号中的电力系统信号。复数盲源分离混合模型为:x(k)=as(k);x(k)为观测信号,s(k)为源信号,它们均为复数,而a为混合矩阵,它反映了混合系统或信道的传输特性。复数盲源分离就是在仅已知x(k)的前提下,依靠复数信号的统计特性从x(k)分离或恢复出s(k)。将x(k)记为传感器采集到在时频域的混合观测信号(即如果记x(k,f)为在频域点f的观测信号,则x(k)=x(k,f),f=fmin,…,fmax),s(k)为隐含在传感器采集信号中能表征孤岛移动式电力系统健康状态的信号,当a行数少于列数,即欠定情况。本项目引入基于欠定复数盲源分离技术的孤岛移动式电力系统健康状态监测数据采集传感器部署策略的目的就是要利用更少的传感器获得监测电力系统工作更全面的数据。由于表征电力系统健康状态的信号s(k)为服从不同分布的复值信号,本项目又提出基于牛顿迭代和差分峰度的欠定复数盲源分离算法。
逐次盲源分离的表达式可描述为:y(k)=wix(k),wi为抽取权向量,i=1,2,…,n;y(k)为在s(k)中一个源信号的恢复或估计,以此通过多次提取最终获得所有源信号的估计。在信号处理中复值信号的分布类型依据信号的峰度值来界分,复值信号y(k)的峰度定义为:
式中的上标“*”为取共轭复数的运算,e[·]为求期望运算符。如果记ky(k1)和ky(k2)分别为信号y(k)在时域点k1和k2的峰度,那么将复值信号y(k)的差分峰度定义为:
式中,
本发明的基于欠定复数盲源分离的传感器部署策略,首先要确定具有最佳几何位置和最大传输信息量采集孤岛移动式电力系统健康状态演变时反应敏感信号的传感器部署方案;然后利用欠定复数盲源分离算法提取出隐含在传感器采集信号中表征电力系统工作属性的信号。
与现有技术相比,本发明提供的孤岛移动式电力系统健康状态监测传感器部署方法,全面反映电力系统健康状态的信息能从更少传感器中获取,并解决移动载体机舱空间有限与采集电力系统工作数据需要装置过多传感器之间的矛盾。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。