本发明涉及电能检测技术领域，具体而言，涉及一种电能质量扰动检测方法及装置。
背景技术：
随着国民经济各个部门电气化、工业化程度越来越高，新技术、新产业不断增加，电力系统互联程度也不断提升。与此同时，新型设备的运行控制也会给系统带来种种干扰，影响电力用户的用电质量，危害电力设备的正常工作。所以，电能质量问题从电力发展以来就一直受到各电力部门的关注，推进新技术、新型电力设备应用及确保供电质量二者间的平衡，仍是当前电力行业需要面对的重要问题。
目前，对于交流系统电能质量扰动检测的方法较多，但是没有对于直流系统电能质量扰动检测的方法，造成无法对直流系统进行电能质量扰动检测。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明实施例提供了一种电能质量扰动检测方法及装置。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种电能质量扰动检测方法，所述方法包括：从原始电能质量信号提取直流分量，获得所述原始电能质量信号的第1级残差信号；利用快速傅立叶变换方法获得所述原始电能质量信号中能量最大分量的频率值；基于所述能量最大分量的频率值，利用粒子群优化匹配追踪算法将所述第1级残差信号分别与多个预设原子库做内积，获得多个内积值；获取所述多个内积值中的最大内积值于所述多个预设原子库中对应的相关原子库；在所述相关原子库中，将所述特征量参数离散化，获得扰动特征量。
第二方面，本发明实施例提供了一种电能质量扰动检测装置，所述装置包括残差信号获取模块、频率值获得模块、内积值获得模块、原子库获取模块以及扰动量获得模块，其中，所述残差信号获取模块用于从原始电能质量信号提取直流分量，获得所述原始电能质量信号的第1级残差信号；所述频率值获得模块用于利用快速傅立叶变换方法获得所述原始电能质量信号中能量最大分量的频率值；所述内积值获得模块用于基于所述能量最大分量的频率值，利用粒子群优化匹配追踪算法将所述第1级残差信号分别与多个预设原子库做内积，获得多个内积值；所述原子库获取模块用于获取所述多个内积值中的最大内积值于所述多个预设原子库中对应的相关原子库；所述扰动量获得模块用于在所述相关原子库中，将所述特征量参数离散化，获得扰动特征量。
第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机指令，当所述计算机指令由所述处理器读取并执行时，使所述处理器执行上述第一方面提供的方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机指令，其中，所述计算机指令在被读取并运行时执行上述第一方面提供的方法。
本发明实施例提供的电能质量扰动检测方法及装置，通过从原始电能质量信号提取直流分量，获得原始电能质量信号的第1级残差信号，利用快速傅立叶变换方法获得原始电能质量信号中能量最大分量的频率值，基于能量最大分量的频率值，利用粒子群优化匹配追踪算法将第1级残差信号分别与多个预设原子库做内积，获得多个内积值，获取多个内积值中的最大内积值于多个预设原子库中对应的相关原子库，在相关原子库中，将特征量参数离散化，获得扰动特征量。从而，该电能质量扰动检测方法及装置可以实现对于直流系统电能质量扰动检测，解决现有技术中不能对直流系统进行电能质量扰动检测的问题。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1示出了本发明实施例提供的电子设备的方框示意图；
图2示出了本发明实施例提供的电能质量扰动检测方法的流程图；
图3示出了本发明实施例提供的电能质量扰动检测方法中步骤s120的流程图；
图4示出了本发明实施例提供的电能质量扰动检测装置的模块图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
图1示出了一种可应用于本发明实施例中的电子设备的结构框图。如图1所示，电子设备100包括存储器102、存储控制器104，一个或多个(图中仅示出一个)处理器106、外设接口108、射频模块110、音频模块112、显示单元114等。这些组件通过一条或多条通讯总线/信号线116相互通讯。
存储器102可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的电能质量扰动检测方法、装置对应的程序指令/模块，处理器106通过运行存储在存储器102内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，如本发明实施例提供的电能质量扰动检测方法。
存储器102可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。处理器106以及其他可能的组件对存储器102的访问可在存储控制器104的控制下进行。
外设接口108将各种输入/输出装置耦合至处理器106以及存储器102。在一些实施例中，外设接口108，处理器106以及存储控制器104可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。
射频模块110用于接收以及发送电磁波，实现电磁波与电信号的相互转换，从而与通讯网络或者其他设备进行通讯。
音频模块112向用户提供音频接口，其可包括一个或多个麦克风、一个或者多个扬声器以及音频电路。
显示单元114在电子设备100与用户之间提供一个显示界面。具体地，显示单元114向用户显示视频输出，这些视频输出的内容可包括文字、图形、视频及其任意组合。
在本发明实施例中，电子设备100可以与直流配电网中一检测节点的监测设备连接，从而可以获得监测设备检测的原始电能质量信号。
可以理解，图1所示的结构仅为示意，电子设备100还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
第一实施例
如图2示出了本发明实施例提供的电能质量扰动检测方法的流程图。请参见图2，该方法包括：
步骤s110：从原始电能质量信号提取直流分量，获得所述原始电能质量信号的第1级残差信号。
在对直流系统进行电能质量扰动检测时，首先可以获得原始电能质量信号。因此，在步骤s110之前，该电能质量扰动检测方法可以包括：获得所述原始电能质量信号。
在本发明实施例中，原始电能质量信号可以是在直流配电网中一检测节点的监测设备检测的原始电能质量信号。
在获得原始电能质量信号后，再对原始电能质量信号进行分析处理。
在本发明实施例中，可以先从原始电能质量信号中提取直流分量，获得原始电能质量信号中分离直流分量后的残差信号，即第1级残差信号。
步骤s120：利用快速傅立叶变换方法获得所述原始电能质量信号中能量最大分量的频率值。
在获得第1级残差信号后，还可以利用fft(fastfouriertransformation，快速傅立叶变换算法)获得原始电能质量信号中最大的分量的频率值。
具体的，请参见图3，步骤s120可以包括：
步骤s121：利用快速傅立叶变换方法计算所述原始电能质量信号的频谱。
步骤s122：基于所述原始电能质量信号的频谱获得所述能量最大分量的频率值。
可以理解的是，首先利用快速傅立叶变换算法计算出原始电能质量信号的频谱，计算出的频率在能量最大分量附近，因此基于原始电能质量信号的频谱获得能量最大分量的频率值。利用fft方法即快速傅立叶算法可以计算频谱图之后，获得幅值最大的极值点，从而获得能量最大分量对应的频率。该量最大的分量的频率值用于确定后续粒子群优化匹配追踪算法中进行搜索时的搜索范围，以减小计算量。
步骤s130：基于所述能量最大分量的频率值，利用粒子群优化匹配追踪算法将所述第1级残差信号分别与多个预设原子库做内积，获得多个内积值。
在获得第1级残差信号以及能量最大分量的频率值后，再根据能量最大分量，利用粒子群优化匹配追踪算法将上述第1级残差信号与多个预设原子库做内积，获得多个内积值。
在本发明实施例中，多个预设原子库可以是预先根据扰动信号的特征建立的描述直流电能质量扰动的相关原子库。其中，预设原子库中包含频率、幅值、扰动起止时间、相位等参量。
在本发明实施例中，在每次应用pso算法提取扰动参数前，采用fft计算当前待分解信号的频谱，找寻频谱图上幅值最大的极值点所对应的频率fa，再以fa为中心作为pso算法待寻优粒子中第一维粒子f的搜索范围，这样在减小计算量的同时也可使pso算法更快趋向收敛。
在本发明实施例中，pso优化算法的具体内容为先初始种群，生成一个有n个粒子的种群，每个粒子i代表着一个潜在的解，根据适应度函数确定粒子对应的适应度值，每个粒子在解空间d内飞行，按照不同的速度决定粒子的飞行方向和距离，每一次迭代中粒子都向自身的历史最优点位置和整个种群的历史最优位置靠近，最终找到最优位置，即最优解。
具体的，步骤s130可以包括：
第一步：根据多个预设原子库的每个预设原子库之间特征量数目的不同，随机初始化所有粒子的速度和位置，并设定种群规模nm和迭代次数m。
粒子i当前位置为：
xi＝(xi1,xi2,…,xid,…xid)；
粒子i当前飞行速度为：
vi＝(vi1,vi2,…,vid,…vid)。
第二步：调整当前粒子的位置和速度，第k次迭代时粒子的速度为：
其中，w代表惯性权重；pbestid为粒子i进化到第k代时第d维个体最优位置pbesti分量；gbestd为进化到第k代时整个粒子群的最优位置的第d维分量；c1为认知因子，c2为社会因子，统称为学习因子，通常相等取为2，学习因子是每个粒子朝向pbest和gbest方向运动的加速权重；r1和r2为随机数，r1,r2∈[0,1]。
第k次迭代时粒子的位置为：
第三步：根据当前特征量的参数生成原子并计算适应度值，表达式为|<r(t),gm(t)>|。
第四步：将每个粒子的当前位置与其历史最优位置pbest进行比较，若优于历史最优位置，则将当前位置作为个体的最优位置，否则，沿用历史最优位置。
第五步：将每个粒子的个体最优位置与群体最优位置gbest进行比较，若优于群体最优位置则用当前粒子位置更新群体最优位置，否则群体最优位置保持不变。
第六步：判断寻优是否结束，若达到最大迭代次数或小于残差能量限值，则寻优结束；否则转回第二步继续寻优。
最后，可以在寻优结束时，获得适应度值的最优值，即第1级残差信号与预设原子库的内积的最优值值，即获得第1级残差信号分别与多个预设原子库做内积的多个内积值，从而获得了最佳匹配参数。
步骤s140：获取所述多个内积值中的最大内积值于所述多个预设原子库中对应的相关原子库。
在获得第1级初始残差信号分别与多个原子库做内积的多个内积值之后，由于第1级初始残差信号为三角函数信号，且三角函数信号具有正交性，与扰动分量最为匹配的原子，其内积值较大，而不匹配的原子内积值为0，或接近于0。因此，可以获得上述多个内积值中的最大内积值，并确定出该最大内积值于上述多个预设原子库中对应的相关原子库，即根据在步骤s130中做内积时获得内积值确定出该最大内积值对应的相关原子库。
步骤s150：在所述相关原子库中，将所述特征量参数离散化，获得扰动特征量。
在确定出最大内积值对应的相关原子库之后，可以在该相关原子库中，将特征量参数重新离散化，获得扰动特征量，即获得了直流电能质量扰动特征量。
在本发明实施例中，可以获得原始电能质量信号中的所有直流电能质量扰动特征量，因此，该电能质量扰动信号检测方法还可以包括：
将基于所述能量最大分量的频率值，利用粒子群优化匹配追踪算法将所述第1级残差信号分别与多个预设原子库做内积，获得多个内积值的步骤，至在所述相关原子库中，将所述特征量参数离散化，获得扰动特征量的步骤，作为第1次迭代过程，并进行n次迭代过程，从而所述原始电能质量信号中所有的扰动特征量。
可以理解的是，获得的第1级初始残差信号进行处理获得扰动特征量的过程为第1次迭代的过程。再进行n次迭代，即可获得原始电能质量信号中的所有的扰动特征量。
在本发明实施例中，进行第n次迭代过程，可以包括：
从所述第n-1级残差信号中分离第n-1次迭代获得的扰动特征量，获得第n级残差信号，并计算所述第n级残差信号的残差能量；判断所述第n级残差信号的残差能量是否大于或等于预设能量，以及判断迭代次数n是否小于预设迭代次数；在所述第n级残差信号的残差能量大于或等于所述预设能量，以及所述迭代次数n小于所述预设迭代次数时，获取所述第n次迭代对应的扰动特征量。
在本发明实施例中，获取所述第n次迭代对应的扰动特征量，可以包括：
基于所述能量最大分量的频率值，利用粒子群优化匹配追踪算法将所述第n级残差信号分别与所述多个预设原子库做内积，获得多个第n次迭代过程对应的内积值；获取所述多个第n次迭代过程对应的内积值中的最大内积值于所述多个预设原子库中对应的相关原子库；在所述相关原子库中，将所述特征量参数离散化，获得所述第n次迭代对应的扰动特征量。
可以理解的是，基于上述步骤s130-步骤s150的过程，可以获得第n次迭代对应的扰动特征量，其中，将第n级残差信号作为上述步骤s130中的第1级残差信号。
当然，判断第n级残差信号的残差能量是否大于或等于预设能量，以及判断迭代次数n是否小于预设迭代次数，即为判断是否满足迭代终止条件。
因此，该电能质量扰动检测方法还可以包括：
在所述第n级残差信号的残差能量不大于或等于预设能量，以及所述迭代次数不小于所述预设迭代次数时，终止迭代，获得所述原始电能质量信号中所有的扰动特征量。
在本发明实施例中，由于电网中的类直流扰动特征量较少且明晰，需要的迭代次数相对较少；而直流纹波的频率成分复杂，常含有多种频率成分，各个成分的幅值、初始相位及扰动起止时间等特征量也不尽相同，故为检测的精确性，需要设置纹波扰动检测的迭代终止次数相对较多；对于电压暂升、暂降等过程，可能在某一时间段内反复出现等因素，为了将电网中的扰动信号检测出来，预设迭代次数可以为10次。
从而，可以将原始电能质量信号中的所有扰动信号检测出来，实现对于直流系统的电能质量扰动检测。
本发明第一实施例提供的电能质量扰动检测方法可以检测出直流系统中的扰动特征量，帮助衡量和判别扰动发生的时间、严重程度及各扰动之间的能量关系，有助于进行全面的电能质量分析。
第二实施例
本发明第二实施例提供了一种电能质量扰动检测装置200，请参见图4，所述电能质量扰动检测装置200包括残差信号获取模块210、频率值获得模块220、内积值获得模块230、原子库获取模块240以及扰动量获得模块250。其中，所述残差信号获取模块210用于从原始电能质量信号提取直流分量，获得所述原始电能质量信号的第1级残差信号；所述频率值获得模块220用于利用快速傅立叶变换方法获得所述原始电能质量信号中能量最大分量的频率值；所述内积值获得模块230用于基于所述能量最大分量的频率值，利用粒子群优化匹配追踪算法将所述第1级残差信号分别与多个预设原子库做内积，获得多个内积值；所述原子库获取模块240用于获取所述多个内积值中的最大内积值于所述多个预设原子库中对应的相关原子库；所述扰动量获得模块250用于在所述相关原子库中，将所述特征量参数离散化，获得扰动特征量。
在本发明实施例中，所述电能质量扰动检测装置200还包括迭代求解模块，所述迭代求解模块用于将基于所述能量最大分量的频率值，利用粒子群优化匹配追踪算法将所述第1级残差信号分别与多个预设原子库做内积，获得多个内积值的步骤，至在所述相关原子库中，将所述特征量参数离散化，获得扰动特征量的步骤，作为第1次迭代过程，并进行n次所述迭代过程，从而所述原始电能质量信号中所有的扰动特征量。
在本发明实施例中，所述频率值获得模块220具体用于：利用快速傅立叶变换方法计算所述原始电能质量信号的频谱；基于所述原始电能质量信号的频谱获得所述能量最大分量的频率值。
需要说明的是，本发明第二实施例提供的电能质量扰动检测装置200为本发明第一实施例提供的电能质量扰动检测方法对应的装置，其他具体内容可以参见本发明第一实施例的内容，在此不再一一赘述。
第三实施例
本发明第三实施例提供了一种电子设备100，请参见图1，所述电子设备100包括存储器102和处理器106，所述存储器102存储有计算机指令，当所述计算机指令由所述处理器106读取并执行时，使所述处理器106执行本发明第一实施例提供的电能质量扰动检测方法。
第四实施例
本发明第四实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机指令，其中，所述计算机指令在被读取并运行时执行本发明第一实施例提供的电能质量扰动检测方法。
综上所述，本发明实施例提供的电能质量扰动检测方法及装置，通过从原始电能质量信号提取直流分量，获得原始电能质量信号的第1级残差信号，利用快速傅立叶变换方法获得原始电能质量信号中能量最大分量的频率值，基于能量最大分量的频率值，利用粒子群优化匹配追踪算法将第1级残差信号分别与多个预设原子库做内积，获得多个内积值，获取多个内积值中的最大内积值于多个预设原子库中对应的相关原子库，在相关原子库中，将特征量参数离散化，获得扰动特征量。从而，该电能质量扰动检测方法及装置可以实现对于直流系统电能质量扰动检测，帮助衡量和判别扰动发生的时间、严重程度及各扰动之间的能量关系，有助于进行全面的电能质量分析，解决现有技术中不能对直流系统进行电能质量扰动检测的问题。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。