[发明专利]一种复合电能质量扰动可视化方法

权利要求书

1.一种复合电能质量扰动可视化方法，其特征在于，按如下方法进行波形延拓和电能质量扰动可视化转换：

首先，通过波形匹配延拓对10T采样电能质量扰动信号进行最佳匹配延拓，再结合分段三次埃米特插值拟合得到10T包络线序列；

然后，通过2T滑动时间窗截取包络线序列，结合可视化技术得到复合电能质量扰动信号的可视化轨迹曲线图；

最后，建立可电能质量扰动可视化曲线图样本库，结合先进图像识别算法实现复合电能质量扰动的检测分类。

2.根据权利要求1所述的一种复合电能质量扰动可视化方法，其特征在于，结合波形延拓和波形应匹配延拓的最佳匹配条件，使得延拓波形更加符合电能质量扰动信号的变化趋势。

3.根据权利要求1所述的一种复合电能质量扰动可视化方法，其特征在于，基于优化的2T包络线序列，结合复合电能质量扰动可视化转换技术，把时域特征不明显的扰动信号转换为具有明显形状特征的轨迹曲线图，进而实现对电能质量扰动的高精度及高抗噪性的检测、分类。

4.根据权利要求1所述的一种复合电能质量扰动可视化方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤S1：给定原始信号x(t)，找出信号的极值点序列n_i；

步骤S2：选取特征波形，以包含x(1)、x(n₁)、x(n₂)、x(n₃)的波形为特征波形W，长度为L，其中x(1)是波形左端点，x(n₃)是波形右端点；

步骤S3：截取匹配波形，在后续信号中，以x(n_2k+1)作为右端点，向左取长度为L的波形，作为匹配波形W_k(k＝2,3,…)；

步骤S4：采用多项式拟合特征波段离散数据，按照下式计算波段内采样点附近曲率，作为特征曲率C：

式中，i为波段内采样点序列编号；为第i个采样点的一阶导数，为第i个采样点的二阶导数；

步骤S5：选择相关系数ρ、曲率匹配误差ε及绝对误差σ作为指标进行波形匹配筛选；利用式(1)计算k个波形段内采样点附近的曲率C_k(i)；根据下面的公式分别计算特征波段曲率与匹配波段曲率之间相关系数、匹配误差和波形绝对误差；

式中，Cov(C,C_k)表示特征波段曲率与第k个匹配波段曲率的协方差；D(C)为特征波形曲率的方差，D(C_k)为第k个匹配波形曲率的方差；σ_k0表示特征波段与第k个匹配波段的绝对误差；N₀为特征波段内采样点数，N为总采样点数；

步骤S6：选取最优匹配波形，当第k波形段绝对误差满足σα*L且匹配度P_k0最大，以W_k为最佳匹配波形段若满足，进入步骤S61；若不满足，则进入步骤步骤S62；

P_k0＝ρ_k0-ε_k0-σ_k0 (5)

式中，α为常数，需要根据实际信号加以调整；P_k0为第k匹配波形段与特征波形段的匹配度指标；

步骤S7：通过分段埃米特插值法得到延拓信号的包络线，截去两端延拓部分得到10T包络线序列l(i)；

步骤S8：通过2T的滑动窗口切片，得到5个2T的包络线序列了l(n)；以此构建电能质量扰动可视化方程，以包络线序列对应的瞬时幅值为极径，相角变化对应极角变化，绘制电能质量扰动可视化极坐标轨迹曲线；

式中，r为轨迹曲线的极径，θ为轨迹曲线的极角；n是采样点数，n_s是一个周期采样点数:n_s＝T*f_s,f_s是采样频率；

步骤S9：建立各种电能质量扰动可视化轨迹曲线图样本库，结合先进图像识别模型进而实现复合电能质量扰动的检测和分类。

5.根据权利要求4所述的一种复合电能质量扰动可视化方法，其特征在于，所述步骤S6具体包括以下步骤：

步骤S61：选取W_j为最佳匹配波形段，以其左端点x(i)的前一点x(i-1)作为延拓波形的右端点，向左截取长度为u的波形作为延拓波形；将延拓波形左移至x(1)前，完成信号的左端点延拓；同理，完成信号的右端点延拓；

步骤S62：未寻到最佳匹配波形段，表明内在规律不适应边界变化趋势，则直接指定端点处的极大值和极小值：以最靠近右端点的极值点作为延拓波形的极值点，以最大程度贴合边界的变化趋势；若靠近右端点的极值点为极小值，该极小值作为延拓波形的极小值，其绝对值作为延拓波形的极大值；若靠近右端点的极值点为极大值，直接指定出待延拓的极大值和极小值；同理，完成信号的左端点延拓。