[发明专利]基于多复合优化算法的电能质量检测分析方法

摘要

本发明涉及一种多复合优化算法的电能质量检测分析方法。本发明先采用EEMD方法对采样的电信号进行去噪、分解。然后采用Prony算法来处理计算分解得到的每一个IMF的幅度、频率、衰减因子和初始相位角。为了提高计算的精度，准确度，本发明在计算的过程中加入了改进后的蜻蜓算法来与Prony算法相结合得到新的智能算法(本发明暂且称之为DP算法)，来对IMF进行求解。为了得到更好的效果，本发明又在DP算法中引入了信噪比，以此来进行算法精确度的评判，使最终的结果更精确。

主权项

1.一种多复合优化算法的电能质量检测分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采用EEMD方法对采样的电力故障暂态信号去噪过后进行EEMD分解，EEMD分解后得到各个IMF分量，将第i个IMF分量记为c_ki(t)，将每次得到的IMF分量做集成平均处理，则处理后得到的第i个IMF分量记为c_i(t)，N为加入高斯白噪声的总体个数，N越大对应的高斯白噪声的IMF和将趋于0，分解结果也越趋近于真实值；步骤2、设置最大迭代次数T_max，设置信噪比阈值SNR'，设置迭代次数t＝0；步骤3、将步骤1得到的每个IMF分量作为蜻蜓算法的初始值代入计算得到每个蜻蜓个体的分离度、对齐度、内聚度、食物吸引力及天敌排斥力，其中：第i个蜻蜓个体的分离度为S_i，则有：式中，X表示第i个蜻蜓个体的位置，X_j表示与X相邻的蜻蜓个体的位置，与X相邻的蜻蜓个体共有N个；第i个蜻蜓个体的对齐度为A_i，则有：式中，V_j表示与X相邻的蜻蜓个体的速度；第i个蜻蜓个体的内聚度为C_i，则有：第i个蜻蜓个体的食物吸引力为F_i，则有：F_i＝X⁺‑X式中，X⁺表示食物源位置；第i个蜻蜓个体的天敌排斥力为E_i，则有：E_i＝X^‑+X式中，X^‑表示天敌位置；步骤4、设置对齐度权重a、分离度权重s、内聚度权重c、惯性因子w，计算得到改进后的天敌因子e'及食物因子f'：f'＝λ·fe'＝β·e式中，f表示改进前的食物因子，e表示改进前的天敌因子，步骤5、根据改进后的天敌因子e'及食物因子f'得到改进后蜻蜓的更新位置X_t+1，则有：ΔX_t+1＝(sS_i+aA_i+cC_i+f'F_i+e'E_i)+wΔX_tX_t+1＝X_t+ΔX_t+1式中，ΔX_t表示更新步长，X_t当前第i个蜻蜓个体的位置；步骤6、并将新的位置参数X_t+1带入来求解将结果带入来求取目标函数，其中：表示x(n)的拟合估计值，a_k表示特征方程系数，b_k表示x(n)拟合估计值对应的复数，表示x(n)拟合估计值对应的复数，z表示目标函数；步骤7、计算得到a_k、A_k、θ_k及f_k，A_k为第k阶振幅，f_k为第k阶频率，θ_k为第k阶相位：A_k＝|b_k|式中，z_k表示多项式求解得到的根，Δt表示采样间隔；步骤8、计算得到SNR，t＝t+1；步骤9、若t≥T_max或SNR＜SNR'，则结束本方法，否则，返回步骤3。