一种电压暂降源辨识模型训练方法、辨识方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113743503A(43)申请公布日2021.12.03(21)申请号202111032248.2(22)申请日2021.09.03(71)申请人广东电网有限责任公司广州供电局地址510630广东省广州市天河区天河南二路2号(72)发明人许中栾乐莫文雄王勇彭和平朱璐孔令明崔屹平刘俊翔罗思敏周凯徐硕范旭娟(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227代理人陈嘉雯(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06N3/00(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图3页(54)发明名称一种电压暂降源辨识模型训练方法、辨识方法和装置(57)摘要本申请公开了一种电压暂降源辨识模型训练方法、辨识方法和装置，获取原始电压暂降信号的特征集合，基于原始电压暂降信号的特征集合和初始化目标参数中的分类器参数构建蝙蝠的位置；计算当前时刻各蝙蝠的适应度值，并通过适应度值确定当前时刻的全局最优位置，并对当前时刻各蝙蝠的飞行速度和位置进行更新；判断当前时刻是否满足预设的收敛条件，若是，则输出全局最优位置，若否，则进入下一次迭代优化；通过全局最优位置中的分类器参数初始化分类器，进而对其进行训练得到电压暂降源辨识模型，改善了现有技术在训练模型时，通常对模型的参数进行随机初始化，存在收敛速度慢、容易陷入局部最优，导致辨识准确性不理想的技术问题。CN113743503ACN113743503A权利要求书1/2页1.一种电压暂降源辨识模型训练方法，其特征在于，包括：对原始电压暂降信号进行特征提取，得到所述原始电压暂降信号的特征集合；初始化目标参数，基于所述原始电压暂降信号的特征集合和所述目标参数中的分类器参数构建蝙蝠的位置，生成蝙蝠种群；计算当前时刻蝙蝠种群中各蝙蝠的适应度值，并通过所述适应度值确定当前时刻蝙蝠种群的全局最优位置；通过当前时刻计算得到的脉冲频率和当前时刻的全局最优位置对当前时刻各蝙蝠的飞行速度进行更新，并通过更新后的各蝙蝠的飞行速度对当前时刻各蝙蝠的位置进行更新；判断当前时刻是否满足预设的收敛条件，若是，则将当前时刻中的全局最优位置进行输出，若否，则返回所述计算当前时刻蝙蝠种群中各蝙蝠的适应度值，并通过所述适应度值确定当前时刻蝙蝠种群的全局最优位置的步骤；将输出的全局最优位置中的分类器参数导入到分类器中，以对所述分类器进行初始化，并通过所述原始电压暂降信号的特征集合构建的训练样本训练初始化后的分类器，得到电压暂降源辨识模型。2.根据权利要求1所述的电压暂降源辨识模型训练方法，其特征在于，所述对原始电压暂降信号进行特征提取，得到所述原始电压暂降信号的特征集合，包括：通过原始电压暂降信号提取三相的谐波增量、三相的恢复斜率、三相电压暂降的持续时间比、突变次数和三相不平衡度，得到所述原始电压暂降信号的特征集合。3.根据权利要求1所述的电压暂降源辨识模型训练方法，其特征在于，所述分类器为支持向量机，所述计算当前时刻蝙蝠种群中各蝙蝠的适应度值，并通过所述适应度值确定当前时刻蝙蝠种群的全局最优位置，包括：通过适应度函数计算当前时刻蝙蝠种群中各蝙蝠的适应度值，所述适应度函数为：式中，fitnessi为蝙蝠i的适应度值，xi为蝙蝠i的位置，yi、bi为蝙蝠i对应的支持向量机的超平面参数；选择当前时刻适应度值最小的蝙蝠的位置作为当前时刻蝙蝠种群的全局最优位置。4.根据权利要求1所述的电压暂降源辨识模型训练方法，其特征在于，所述目标参数还包括：脉冲频度、响度、最大频率和最小频率。5.根据权利要求4所述的电压暂降源辨识模型训练方法，其特征在于，所述通过当前时刻计算得到的脉冲频率和当前时刻的全局最优位置对当前时刻各蝙蝠的飞行速度进行更新，包括：随机生成当前时刻的第一随机数，通过当前时刻的该第一随机数、所述最大频率和所述最小频率计算当前时刻的脉冲频率；通过当前时刻计算得到的脉冲频率和当前时刻的全局最优位置对当前时刻各蝙蝠的飞行速度进行更新。6.根据权利要求4所述的电压暂降源辨识模型训练方法，其特征在于，通过更新后的各蝙蝠的飞行速度对当前时刻各蝙蝠的位置进行更新，之后还包括：2CN113743503A权利要求书2/2页随机生成当前时刻的第二随机数，比较该第二随机数与当前时刻的脉冲频度的大小；当所述第二随机数小于当前时刻的脉冲频度时，对更新后的各蝙蝠的位置进行越界处理，得到各蝙蝠的新的位置；当所述第二随机数大于或等于当前时刻的脉冲频度时，对最优蝙蝠解集中的任一全局最优位置依次进行随机干扰和越界处理，得到各蝙蝠的新的位置，所述最优蝙蝠解集为各时刻的全局最优位置的集合。7.一种电压暂降源辨识方法，其特征在于，包括：对获取的待辨识电压暂降信号进行特征提取，得到所述待辨识电压暂降信