基于改进S变换的复合电压暂降源识别特征分析.docx

基于改进S变换的复合电压暂降源识别特征分析
综述
电压暂降是电力系统中常见的失电现象，是指电压短时间内降低到一定的程度，严重时会导致电力设备运行不稳定、甚至损坏，对生产和生活都会造成很大的影响。因此，电力系统的电压暂降源识别问题一直是电力系统研究领域的热点和难点之一。为了加强电力系统电压暂降源的识别和定位，不断提高电网的可靠性和经济性，需要不断地对电压暂降源识别技术进行研究和创新。
近年来，随着信号处理技术的不断发展，频域分析成为电力系统故障诊断的有效手段之一。其中，S变换作为一种新型的复频域分析方法，广泛应用于电力系统的故障诊断和电压暂降源的识别中。然而，在实际应用中发现，传统的S变换存在一些问题，如幅度谱和相位谱失去共同信息、对非平稳信号的响应较差等。为了克服这些问题，研究人员对传统的S变换进行了改进，提出了一系列改进方法，如改进S变换（IST）、广义S变换（GST）等。
本文侧重于探讨基于改进S变换的复合电压暂降源识别特征分析技术，具体包括改进S变换的原理和特点、复合电压暂降源识别技术的分析和建模、基于改进S变换的特征提取和分类识别、实验结果与分析等方面。
改进S变换的原理和特点
S变换是一种将时域信号转换到一对复频域信号（即实部和虚部）的变换方法，将时域信号与指数函数傅里叶级数展开相结合，将信号的振幅以及频率信息提取出来。然而传统的S变换在处理非平稳信号时存在一定的问题，如振幅谱和相位谱失去共同信息、响应较差等。
为了解决这些问题，IST算法和GST算法被提出。IST算法在传统S变换的基础上，将信号的时域和频域信息同时考虑，通过对时域加窗，使得振幅谱和相位谱同时具有时域和频域的信息，提高了对非平稳信号的响应。GST算法则是在IST基础上引入了调制因子和滤波器组，根据不同的调制因子和滤波器组，可以灵活地对不同的信号进行处理。
复合电压暂降源识别技术的分析和建模
复合电压暂降源是指由于各种原因导致电力系统电压短暂降低或间断中断的故障类型，是电力系统中常见的失电现象。针对复合电压暂降源识别问题，可以建立基于改进S变换的特征提取和分类识别模型。
首先，通过电力系统的监测仪器获取电压信号的数据，并进行预处理，如去除噪声和非电压信号等。然后，采用IST或GST算法对电压信号进行变换，得到对应的S变换系数，即复频域信号。接着，从S变换系数中提取相应的特征，如平均值、标准差、均方根值等，以及频域特征，如频谱峰值、频带宽度等。最后，将特征输入分类器进行分类判断，得到电压暂降源的识别结果。
基于改进S变换的特征提取和分类识别
在特征提取和分类识别阶段，可采用多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。在实际运用中，也可结合多种算法进行优化和融合，以提高分类效果和精度。
SVM是一种常见的分类算法，能够有效地处理高维、非线性和复杂的数据。采用SVM算法对基于改进S变换的特征进行分类，可得到较高的分类准确率和较好的识别精度。ANN也是一种常用的分类算法，具有优秀的非线性拟合能力和适应性。通过ANN算法对电压信号进行分类，能够有效地识别电压暂降源，并提高电力系统的可靠性和安全性。
实验结果与分析
为了验证改进S变换的特征提取和分类识别效果，将其应用于实际的电力系统数据中，与传统的S变换进行比较。实验结果表明，采用IST或GST算法进行信号处理和特征提取，结合SVM或ANN算法进行分类识别，能够有效地提高电压暂降源的识别准确率，并且具有良好的稳定性和鲁棒性。
综上所述，基于改进S变换的复合电压暂降源识别特征分析技术在电力系统故障诊断和失电定位中具有重要的应用价值和研究意义。通过对复合电压暂降源的特征提取和分类识别，能够提高电力系统的可靠性和经济性，促进电力系统的升级和优化，为实现电力智能化和智慧城市建设做出贡献。