基于混合小波包的电能质量数据压缩算法.pdf

第29卷第3期电工电能新技术Vol.29No.32010年7月AdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergyJuly2010基于混合小波包的电能质量数据压缩算法郑伟彦吴为麟浙江大学电气工程学院浙江杭州310027摘要经典小波算法在分解电力系统监测系统的录波数据时单一小波基难以与电能质量事件复合特征达到最优匹配为了进一步提高电能质量数据小波压缩算法的效率本文在单小波分解的基础上针对电力系统数据特性提出混合小波包算法首先通过MATLAB仿真产生不同类型的电网故障录波数据再将仿真数据所对应的熵函数作为遗传算法寻优的代价函数优化混合小波包基结构最后利用新算例验证优化好的混合小波包。仿真实验的结果表明本文算法获得的压缩效果优于经典小波压缩算法。关键词电能质量混合小波包熵函数遗传算法中图分类号TM769文献标识码A文章编号1003-3076201003-0008-04现代电力系统管理和控制越来越依赖于实时监证明了混合小波基的存在。文献［6］在混合小波基测系统的传输各个网点的录波数据。为了存储和传的基础上提出混合小波包CombinedWaveletPack-输海量的电网录波数据首先要解决的问题就是研etsCWP。本文在此基础上优化混合小波包的算发高效的压缩算法。而电力系统数据压缩不同于其法利用自定义的信息代价函数通过遗传算法优化他领域的数据压缩［1］压缩的数据必须保留故障诊小波函数族使得电网故障数据可以用最合适的混断所需的扰动特征量。很多文献都采用了小波压缩合小波包基来分解。与传统的小波包相比在保持算法首先将录波信号进行小波分解再筛选出特征原有算法复杂度基本不变的情况下获得更好的时系数在保证重构波形不丢失的特征信息的前提下频域特性和压缩性能。要求保留的小波系数所占的存储空间必须尽可能的1混合小波包小。小波变换相对于傅里叶变换的不同点在于小波1.1小波包算法分解可以根据信号特征选取不同的小波函数选用经典小波算法具有小尺度大频窗大尺度小频恰当的小波函数可以很好地分析信号的特征相窗的时频分布规律而电力系统中故障数据的暂态反若小波函数选取不正确分解系数很可能淹没信或稳态扰动通常只出现在特定频带为了更好去除号的特征。目前经典小波中的小波空间和尺度空间冗余希望故障存在频带具有最大化时/频域分辨是由对同一母小波函数进行伸缩平移得到的［2］率解决办法是在小波算法基础上推广小波包分解构造起来简单但单小波基难以与复杂数据的特征使得频谱窗口进一步细化以便找到合适的小波包波形匹配。为此文献［3］［4］提出了多小波电能质树结构用最少的小波系数提取出电力系统故障信量压缩算法将小波的光滑性正交性紧支性等完息。美结合起来提高了压缩效果但多小波计算需要对构造小波包是从长度的2N的滤波器hn