[发明专利]一种基于S变换与多维分形的电压暂降源特征识别方法

权利要求书

1.一种基于S变换与多维分形的电压暂降源特征识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1：在Matlab/Simulink环境下建立电网电压暂降仿真模型，随机产生不同情况下的单一暂降以及复合电压暂降信号；

步骤2：采用S变换分析暂降信号的基频幅值变化情况，并对变换后得到的模矩阵提取多种特征指标；

步骤3：采用多重分形谱R/S分析法针对暂降信号提取参数广义Hurst指数和统计量V_n作为特征指标以提高噪声环境下分类识别的准确性；

步骤4：将提取的多种特征指标作为支持向量机的输入，对不同类型的电压暂降进行训练，并利用无噪声数据和仿真加噪数据分别对其进行测试，从而实现对不同暂降源的分类与识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于S变换与多维分形的电压暂降源特征识别方法，其特征在于，所述的步骤1包括以下分步骤：

步骤11：在Matlab/Simulink环境下建立电网电压暂降仿真模型；

步骤12：通过改变系统仿真模型参数分别获取线路短路故障、感应电动机起动、变压器投运单一暂降信号以及多级电压暂降、感应电动机和变压器共同作用、感应电动机重启复合电压暂降信号。

3.根据权利要求1所述的一种基于S变换与多维分形的电压暂降源特征识别方法，其特征在于，所述的步骤2包括以下分步骤：

步骤21：对暂降信号进行S变换后得到复矩阵，对所述复矩阵求模得到S模矩阵，所述S模矩阵的行向量表示暂降信号频率的时域分布，列向量表示暂降信号的幅频特性；

步骤22：根据暂降信号的基频幅值与不同频率对应幅值的变化情况，对所述S模矩阵提取多种特征指标。

4.根据权利要求3所述的一种基于S变换与多维分形的电压暂降源特征识别方法，其特征在于，所述的步骤22中的特征指标包括奇异矩阵脉冲因子P，奇异矩阵标准差S_td，奇异熵SSE，能量熵SEE，矩阵系数I以及基频标准差F_std。

5.根据权利要求1所述的一种基于S变换与多维分形的电压暂降源特征识别方法，其特征在于，所述的步骤2中S变换的时频形式表达式为：

式中，S(τ,f)表示S变换的时频形式，ω(t,f)为高斯窗函数，τ为平移因子，h(t)为信号，f为频率，t为时间。

6.根据权利要求1所述的一种基于S变换与多维分形的电压暂降源特征识别方法，其特征在于，所述的步骤2中S变换的离散形式表达式为：

式中，表示S变换的离散形式，T为信号采样周期，N为采样点数，i、m、n取值分别为0～N-1，为信号的傅里叶变换。

7.根据权利要求1所述的一种基于S变换与多维分形的电压暂降源特征识别方法，其特征在于，所述的步骤4中的支持向量机的测试集样本数据为由20dB、30dB和40dB叠加而成的高斯白噪声。

8.根据权利要求1所述的一种基于S变换与多维分形的电压暂降源特征识别方法，其特征在于，所述的步骤4中的支持向量机的训练样本为无噪声信号。