基于距离判别分析的电压暂降源识别方法.docx

基于距离判别分析的电压暂降源识别方法
标题：基于距离判别分析的电压暂降源识别方法
摘要：
电力系统是现代工业生产和日常生活的重要基础设施。然而，由于各种原因，包括设备故障、自然灾害等，电压暂降现象会不时发生，给电网稳定性和终端设备造成严重威胁。因此，及时准确地识别电压暂降的源头，对于防范电力系统故障和保障供电质量具有重要意义。本论文提出了一种基于距离判别分析的电压暂降源识别方法，可以有效区分不同暂降源的电压特征，提高识别的准确性。
引言：
电力系统中，电压暂降是指电网电压在短时间内突然下降到某一低水平的现象。电压暂降通常由瞬时过载、瞬变和短路等原因引起，会导致设备故障、停机和数据丢失等不良后果。因此，及时准确地识别电压暂降的源头，对于实施故障隔离和采取针对性的维护措施具有重要意义。
方法：
本论文采用距离判别分析（DistanceDiscriminationAnalysis，DDA）方法进行电压暂降源识别。DDA是一种基于样本距离的模式识别方法，通过计算样本之间的距离来判断其属于不同类别的概率。具体步骤如下：
1.数据预处理：
首先，从电力系统中采集到的电压暂降数据需要进行预处理。预处理包括去噪、归一化和特征提取等步骤。去噪可以采用信号处理方法，如小波变换去噪等，以去除数据中的噪声干扰。归一化可以将数据缩放到统一的范围内，便于后续处理。特征提取是将原始数据转换为一组更具代表性的特征向量，以提高样本之间的区分度。
2.计算样本间的距离：
通过计算样本之间的距离，可以了解不同暂降源的电压特征差异。常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离和马氏距离等。在这里，我们选用欧氏距离作为距离度量方法。
3.构建训练样本集：
根据已知暂降源的电压特征，构建训练样本集。训练样本集应涵盖各种可能的暂降源情况，并且尽量保持样本均衡。
4.计算距离分布：
针对每个暂降源，计算训练样本中与该源距离最近的样本的距离，得到距离分布。通过比较不同源的距离分布，可以确定不同暂降源的电压特征差异。
5.建立识别模型：
利用距离分布信息，可以建立一个判别模型用于识别电压暂降源。可以采用最大似然估计方法来估计不同源的概率密度函数，并根据贝叶斯准则进行分类决策。
实验与结果：
本论文利用真实电力系统中的电压暂降数据进行了实验验证。实验结果表明，基于距离判别分析的电压暂降源识别方法能够有效区分不同源的电压特征，识别准确率较高。同时，通过对比不同距离度量方法的识别性能，发现欧氏距离能够更好地反映不同暂降源的电压特征差异。
结论：
本论文提出的基于距离判别分析的电压暂降源识别方法，能够有效区分不同暂降源的电压特征，提高识别的准确性和稳定性。该方法在电力系统故障诊断、供电质量监测等方面具有广阔的应用前景。未来的研究可以进一步探索基于机器学习算法的源识别方法，以进一步提高识别性能。