一种基于时频聚集特性准则s变换的电压暂降检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于时频聚集特性准则S变换的电压暂降检测方法，其步骤包括：获取配电网中出现的电压暂降扰动待测信号；将得到的电压暂降扰动信号模型进行模数转换；利用时频聚集特性准则对改进S变换方法中的高斯时频窗宽度调节参数进行优化选取，替换掉利用经验值进行选取的高斯时频窗宽度调节参数，并利用改进后的S变换对步骤二中的待测数字信号进行特征量的提取、检测、分析。本发明通过利用改进S变换在分析信号过程中的时频聚集特性表达式的值达到最大这一约束条件来优化选取高斯窗口函数的条件参数，并将改进后的S变换用于对电压暂降特征量的提取、检测与分析中，本发明在暂态电能质量信号方面具有更高的检测精度以及信号去噪能力。
【专利说明】一种基于时频聚集特性准则S变换的电压暂降检测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种基于时频聚集特性准则S变换的电压暂降检测方法，属于暂态电能质量扰动信号分析领域，特别适合配电网中出现电压暂降时暂态信号特征量的提取、检测与分析。
【背景技术】
[0002]近年来，不同程度的电压暂降、暂升、短时中断以及暂态振荡等暂态电能质量扰动问题已经给机场、银行、精密电子元器件制造业、计算机网络和服务监控中心等场所造成重大的经济损失。为采取合理的措施治理暂态电能质量问题，必须加快建立有效的电能质量在线监控系统，而其中第一步也是最关键的一步就是对各种暂态电能质量扰动信号及时准确地检测、定位与分析。
[0003]目前，对暂态电能质量扰动信号检测与分析方法主要包括:短时傅立叶变换(Short Time Fourier Transform, STFT)检测方法、小波变换(wavelet transform, WT)检测法、S变换(S-transform, ST)检测方法等。
[0004]短时傅里叶变换在捕捉波动谐波等突变信号上始终存在着先天性的不足:时间定位不准确、要求各个分析尺度大致相同、而且变换的离散形式没有正交展开，难以实现高效运算。
[0005]小波变换理论较短时傅里叶变换和S变换而言难理解，运算复杂；小波变换结果与小波函数的选取密切相关，在目前的研究下，还没有相应的选择小波母函数的理论依据，多数情况下还是依据前人的经验和成果；另外，小波变换对以时域特征变化为主的扰动(如电压突升、电压暂降)不易进行分辨。
[0006]基本S变换方法由Stockwell等人于1996年提出，其思想是对短时傅立叶变换和小波变换的组合和拓展。与短时傅里叶变换相比，由于基本S变换将频率引入到了高斯窗口函数中，所以克服了 STFT窗函数不易确定的问题；与小波变换相比，基本S变换的结果更加直观和易于理解，且在高频部分比连续小波变换分解更细致。但是基本S变换的缺陷也很明显:不论待分析的信号有什么特点，高斯窗口函数的标准差都是频率的倒数，其随频率的变化趋势不变，也即高斯窗口函数形态固定，很难保证在具有较高的频率分辨率的同时又具有较高的时间分辨率，这就限制了其在分析不同信号对象时的灵活性和实用性，极大地限制了基本S变换在复杂暂态电能质量扰动信号分析中的优势。
[0007]为此许多学者对基本S变换的窗口函数进行了改进，对基本S变换中的高斯窗函数加入了一个时频窗宽度调节参数，通过调节此参数，基本S变换中的高斯窗函数的时频窗口特性就能随之呈现出各种不同的变化趋势，避免了基本S变换的高斯窗函数时频分辨率变化趋势固定不变的问题，在应用中具有一定的适应性和灵活性。但是，目前对加入的这个时频窗宽度调节参数的选取受限于测不准原理(uncertainty principle),即信号的时间分辨率和频率分辨率不能同时达到最优，必须有一个折中。所以目前对高斯窗口函数加入的调节参数只能根据大量的实验结果初步判定参数的取值范围，再根据经验值进行选取，这样会对暂态电能质量扰动信号的检测分析带来一定的人为误差。
【发明内容】
[0008]为了满足对暂态电能质量扰动信号进行精确、及时地检测与分析，最大程度地发挥基本S变换在信号分析中的优势，在对基本S变换以及改进S变换的高斯窗口函数分析研究的基础之上，本发明提出了一种时频聚集特性准则S变换改进方法对暂态电能质量扰动信号进行提取、检测与分析。
[0009]本发明的技术方案是:
一种基于时频聚集特性准则S变换的电压暂降检测方法，包括以下步骤:
步骤一:获取配电网中出现的电压暂降扰动待测信号；
步骤二:将步骤一中得到的电压暂降扰动信号模型进行模数转换，包括信号的采样、离散化，把模拟信号转换为数字信号；
步骤三:利用时频聚集特性准则对改进S变换方法中的高斯时频窗宽度调节参数进行优化选取，替换掉利用经验值进行选取的高斯时频窗宽度调节参数，并利用改进后的S变换对步骤二中的待测数字信号进行特征量的提取、检测、分析，确定电压暂降扰动信号的特征量，包括暂降的起止时刻、持续时间、暂降幅值、谐波以及相位的跳变等，为下一步加快建立有效的电能质量在线监测系统作准备。
[0010]进一步，步骤三中，所述改进S变换包括如下部分:
(I)基本S变换改进思想
Stockwell等人给出的一维信号Α(?)的连续S变换可定义为:
【权利要求】
1.一种基于时频聚集特性准则S变换的电压暂降检测方法，包括以下步骤: 步骤一:获取配电网中出现的电压暂降扰动待测信号； 步骤二:将步骤一中得到的电压暂降扰动信号模型进行模数转换，包括信号的采样、离散化，把模拟信号转换为数字信号； 步骤三:利用时频聚集特性准则对改进S变换方法中的高斯时频窗宽度调节参数进行优化选取，替换掉利用经验值进行选取的高斯时频窗宽度调节参数，并利用改进后的S变换对步骤二中的待测数字信号进行特征量的提取、检测、分析，确定电压暂降扰动信号的特征量，包括暂降的起止时亥IJ、持续时间、暂降幅值、谐波以及相位的跳变。
2.根据权利要求1所述的基于时频聚集特性准则S变换的电压暂降检测方法，其特征在于:步骤三中，所述改进S变换方法包括如下步骤: A、根据改进S变换的离散表达式，对于Pe (60,1]范围内的每一个，值，分别计算待分析信号的时频分布GS^(Tj)； B、任意选定某一初始频率，对于每个，值，分别带入时频聚集特性度量准则表达式
3.根据权利要求2所述的基于时频聚集特性准则S变换的电压暂降检测方法，其特征在于:所述待分析信号的时频分布表达式如下:
4.根据权利要求2或3所述基于时频聚集特性准则S变换的电压暂降检测方法，其特征在于:在参数设置方面，步骤A中高斯窗口函数中的调节参数的取值不大于I ;步骤B中，对于时频聚集特性度量准则表达式
5.根据权利要求1所述的基于时频聚集特性准则S变换的电压暂降检测方法，其特征在于: 步骤三中，所述改进S变换算法的电压暂降特征量提取、检测与分析方法的步骤为: A、对待测电压信号进行改进S变换运算，得到变换后的复时频矩阵，对复时频矩阵进行处理，分离出模值矩阵八I/)和相位矩阵?(τ,/)；B、由模值矩阵Pd/)得到基波幅值曲线图，从而可以计算出电压幅值暂降深度JiF； C、由模值矩阵Pfr/)得到高频频谱值和曲线图，从而可以计算出电压暂降起止时刻以及持续时间； D、由相位矩阵可以计算得到电压暂降相位跳变值PH_,从而可以确定电压暂降信号的相位突变点。
6.根据权利要求5所述的基于时频聚集特性准则S变换的电压暂降检测方法，其特征在于:所述的电压暂降的特征量包括电压暂降幅值、电压暂降起止时刻以及电压暂降持续时间、电压暂降相位跳变，各特征量的分析步骤为: a.电压暂降幅值的检测: 电压暂降幅值，即电压发生突然下降后的电压幅值的大小，常以电压幅值暂降深度Mi?来表示，其中
【文档编号】G01R19/25GK103995178SQ201410212549
【公开日】2014年8月20日 申请日期:2014年5月20日 优先权日:2014年5月20日
【发明者】黄永红, 徐俊俊, 陈晖 , 王琪 申请人:江苏大学