基于混沌集成决策树的电能质量复合扰动识别（Matlab代码实现）

news2025/1/19 15:47:26

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

2.1 PQDs 信号模型和波形生成

2.2 对电能质量扰动进行S变换时频分析

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据、文章讲解

💥1 概述

文献来源：

摘要：针对电能质量复合扰动类别多、特征关联性强及识别错误率较高的问题,提出了一种基于混沌集成决策树的电能质量复合扰动识别方法。首先参考IEEE标准,给出了常见的7种单一电能质量扰动和16种电能质量复合扰动的信号模型,并批量生成扰动波形样本。然后针对上述扰动的特性差异,通过S变换时频域分析,设计和提取出9种扰动时频域特征。最后利用集成学习集体能力和混沌搜索优势,构建混沌集成决策树,并有效完成了电能质量复合扰动识别。仿真实验和142组实测数据验证结果表明,该方法对于23种扰动的分类准确率高于基本决策树、复杂决策树及加权最近邻法等方法,具有良好的应用前景。

关键词：

电能质量复合扰动;扰动识别;混沌集成决策树;S变换;

随着我国双碳战略的实施，发展新能源和节能降耗已成为当前社会的关键主题，新型的波动性和

非线性负荷及电源大量接入电网，必然同时带来较严重的电能质量问题[1]，给电力用户和电网公司造成了巨大的经济损失[2]。电能质量扰动识别是解决电能质量问题的重要前提。

S变换由 R.G.Stockwell[42]提出，结合了短时傅里叶和小波。S 变换在有效进行信号多分辨率分析

的同时，还能获得各频率分量的真实相位。S 变换使用的宽度与频率成反比变化的窗口，从而有效地为信号高频部分提供了高时间分辨率，为信号低频部分提供了高频率分辨率。大多数的复杂电能质量事件是非平稳的。S 变换有效地用可扩展转换的高斯窗口提取出特征。信号 x( t) 的 S 变换定义如下：

依据 IEEE 标准和此前的相关研究[40-41]，本节首先给出了常见的 7 种单一电能质量扰动和其信号

模型及参数设置，用于后面的扰动特征检测和分类识别，从而验证分析相关算法的性能。本文所研究的扰动模型基本频率均为 50 Hz，参数在范围之内随机生成。单一电能质量扰动电压的信号模型、标准参数如表 1 所示。

在上述 7 种主要单一电能质量扰动和其信号模型的基础上，本节还选取了电能质量复合扰动的 16

种常见扰动及相应的信号模型及参数说明，包括：12 种双扰动电能质量复合扰动：电压暂降+谐波、暂升+谐波、电压中断+谐波、闪变+谐波、暂降+暂态振荡、暂升+暂态振荡、闪变+暂态振荡、谐波+暂态振荡、暂降+暂态脉冲、暂升+暂态脉冲、闪变+暂态脉冲、谐波+暂态脉冲；3 种三分量混合扰动：暂降+谐波+暂态振荡、暂升+谐波+暂态振荡、闪变+谐波+暂态脉冲；1 种四分量扰动：暂降+谐波+暂态振荡+振荡脉冲。本文所研究的混合扰动模型基本频率均为 50 Hz，参数在范围之内随机生成。混合扰动电压的信号模型、标准参数如表 2 所示。