冷建偉,傅祥廉
(天津理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院,天津 300384)
隨著智能電網(wǎng)的提出及實(shí)施,低壓用戶對(duì)于電能可靠性和經(jīng)濟(jì)性的關(guān)注日益增長(zhǎng)。由此,對(duì)低壓電力負(fù)荷短期預(yù)測(cè)的研究應(yīng)運(yùn)而生,通過(guò)負(fù)荷預(yù)測(cè)可幫助用戶對(duì)電能有效利用制定規(guī)劃。
小波變換作為近10多年來(lái)迅速發(fā)展的一種信號(hào)處理方法在各工程領(lǐng)域中受到了廣泛的重視[1]。小波變換在時(shí)間、頻率兩域都具有表征信號(hào)局部特征的能力,適合探測(cè)正常信號(hào)中夾帶的瞬間反常現(xiàn)象并展示其成分,而且在對(duì)含有白噪聲的波形進(jìn)行閾值濾波,能有效處理歷史數(shù)據(jù),為負(fù)荷預(yù)測(cè)模型提供可靠的數(shù)據(jù)。
小波變換是一種積分變換,它實(shí)質(zhì)是加窗的Fourier變換(WFT)的發(fā)展與演變,它比加窗的Fourier變換更優(yōu)越[2]。加窗Fourier變換的思想是:選擇一個(gè)時(shí)頻局部化的窗函數(shù),假定分析窗函數(shù)g(t)在一個(gè)短時(shí)間間隔內(nèi)是平穩(wěn)的,移動(dòng)窗函數(shù),使f(t)g(t)在不同的有限時(shí)間寬度內(nèi)是平穩(wěn)信號(hào),從而計(jì)算出各個(gè)不同時(shí)刻的功率譜。由此可知,一旦窗函數(shù)其分辨率也就確定了,若需改變分辨率則需要重新選擇窗函數(shù)。小波變換使用一個(gè)窗函數(shù),即小波函數(shù),時(shí)頻窗面積不變,但形狀可改變,小波函數(shù)根據(jù)需要調(diào)整時(shí)間與頻率分辨率,具有多分辨率分析的特點(diǎn)。同時(shí)小波變換由于能夠任意選取變換的窗口函數(shù),變換、重構(gòu)后的數(shù)據(jù)點(diǎn)和原信號(hào)點(diǎn)為一一對(duì)應(yīng),其中可通過(guò)合適的閾值選取進(jìn)行有效去噪。
在小波分析中,如果ψ(t)∈L2(R),其中Fourier變換為(ω)滿足容許性條件
即 Cψ有界,則稱ψ為一個(gè)基小波,將基小波經(jīng)過(guò)伸縮和平移后,就可以得到一個(gè)小波序列
其中,a,b∈R 且 a≠0。
在實(shí)際應(yīng)用中,通常采集數(shù)據(jù)為離散形式,所以采用離散小波變換(DWT)。此時(shí),通常取a=a0m,b=nb0a0m,m,n∈Z,則
相應(yīng)離散小波變換為:
在小波變換中,對(duì)信號(hào)去噪實(shí)質(zhì)上是抑制信號(hào)中無(wú)用的部分,即小波分解高頻系數(shù)的閾值量化。閾值去噪是對(duì)各個(gè)分解尺度下的高頻系數(shù)選擇一個(gè)閾值進(jìn)行量化處理。在文獻(xiàn)[3]中詳細(xì)介紹了閾值消噪的原理及實(shí)現(xiàn)方法。其中,以硬閾值方法及軟閾值方法為主要去噪方法。對(duì)于一個(gè)帶白噪聲的一維離散信號(hào)模型:
式中:s(t)為原始含噪聲信號(hào);f(t)為有用信號(hào),n(t)為噪聲信號(hào)。
在對(duì)含噪信號(hào)s(t)進(jìn)行離散小波變換后,得到各尺度小波系數(shù)后,對(duì)各尺度小波系數(shù)wj,k進(jìn)行閾值處理,得出估計(jì)小波系數(shù)盡量小。 其中硬閾值方法中使用的估計(jì)小波系數(shù)的方法為:
軟閾值方法中使用的估計(jì)小波系數(shù)的方法為:
在天津一大型企業(yè)中建立能源檢測(cè)系統(tǒng),因電表計(jì)量采用RS485串口采集用電量數(shù)據(jù),所以采用串口服務(wù)器準(zhǔn)確采集電量數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)以分鐘為單位計(jì)量用電量數(shù)據(jù)。
使用該系統(tǒng)進(jìn)行電量數(shù)據(jù)采集后,對(duì)該廠某車間用電量進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)前期數(shù)據(jù)處理。該車間用電負(fù)荷除照明外亦有大功率電磁設(shè)備工作,采用該車間2013年3月用電量數(shù)據(jù),以1 h為單位共720 h,即720個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)如圖1所示:
圖1 原始信號(hào)波形
由圖1可知,該原始信號(hào)中含有大量白噪聲,且為非平穩(wěn)信號(hào)波形。通過(guò)分析圖中波形,該波形具有以下特征:
(1)波形呈一定的規(guī)律性,結(jié)合該企業(yè)試驗(yàn)記錄,在三月有三次大型設(shè)備檢測(cè)用電負(fù)荷明顯上升,周末因休息用電負(fù)荷明顯減少。符合本用電負(fù)荷原始信號(hào)曲線基本走勢(shì)。
(2)針對(duì)電量負(fù)荷分配有60%的用電量為大型試驗(yàn)設(shè)備消耗,其他負(fù)荷為照明負(fù)荷。大型試驗(yàn)設(shè)備消耗顯示于低頻分量的改變,照明導(dǎo)致有高頻分量。
(3)每日損耗形成的曲線根據(jù)不同時(shí)間而變化,通過(guò)局部放大波形可看出,在試驗(yàn)設(shè)備停止工作的夜間,用電負(fù)荷相對(duì)白天負(fù)荷下降不少。
針對(duì)該波形,為避免普通離散小波不具有時(shí)移不變性而具有平移敏感性,選用平穩(wěn)離散小波變換。對(duì)于平穩(wěn)離散小波變換,原始信號(hào)需要能夠平分為2^K份,所以必須對(duì)信號(hào)長(zhǎng)度進(jìn)行延拓以適應(yīng)平穩(wěn)離散小波變換需要。其延拓后波形如圖2所示:
圖2 拓展后波形
利用db3小波奇函數(shù)對(duì)信號(hào)執(zhí)行三層小波分解,如圖3所示,
為使閾值除噪效果更好且不失真,分別嘗試軟閾值與硬閾值去噪對(duì)比。
圖3 三層小波分解及雜波信號(hào)
對(duì)于非平穩(wěn)波形,使用硬閾值去噪情況下濾去各小波分解頻段中的低頻噪聲后無(wú)法有效解決高頻噪聲造成的影響,如圖3所示:
而使用軟閾值處理能對(duì)非平穩(wěn)波形具有良好的消除噪聲作用,且保留了能反映原始波形特征的峰值點(diǎn)。如圖4所示:
圖3 硬閾值去噪后波形
圖4 軟閾值去噪后波形
通過(guò)以上分析,小波變換能有效分解出原始信號(hào)中有用的信號(hào)部分以及含噪聲的突變部分。通過(guò)對(duì)硬軟閾值處理對(duì)比,發(fā)現(xiàn)軟閾值能夠使估計(jì)信號(hào)實(shí)現(xiàn)最大均方誤差最小化,降低了少數(shù)噪聲的干擾,對(duì)于非平穩(wěn)波形具有良好的消除噪聲效果,且能保留原波形中有效的峰值點(diǎn)不失真。經(jīng)過(guò)小波分析后得出的曲線為負(fù)荷預(yù)測(cè)模型選取提供良好的依據(jù)。
本文僅根據(jù)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)通過(guò)小波變換進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,但完善的負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)處理還需要結(jié)合實(shí)際氣象、季節(jié)等對(duì)負(fù)荷使用影響較大的條件。在數(shù)據(jù)處理中可將這些條件進(jìn)行模糊化處理為負(fù)荷預(yù)測(cè)提供更可靠的數(shù)據(jù)支持。
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