基于HHT算法的分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)測(cè)方法

周柏青

(浙江同濟(jì)科技職業(yè)學(xué)院, 浙江 杭州 311231)

在電力系統(tǒng)的智慧化管理背景下,監(jiān)測(cè)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)、實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式電力系統(tǒng)運(yùn)維監(jiān)測(cè)和管理成為當(dāng)下該領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究課題[1].現(xiàn)有監(jiān)測(cè)方法通過數(shù)據(jù)融合和聚類分析可實(shí)現(xiàn)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)狀態(tài)特征監(jiān)測(cè),根據(jù)對(duì)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的特征提取和屬性聚類結(jié)果,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化狀態(tài)特征監(jiān)測(cè)[2-3].由于分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)規(guī)模較大,現(xiàn)有監(jiān)測(cè)方法存在參數(shù)特征聚類性較差、監(jiān)測(cè)過程受干擾因素影響等問題,導(dǎo)致參數(shù)狀態(tài)特征監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確度不高.本文提出基于希爾伯特-黃變換 (Hilbert-Huang Transform,HHT)算法的分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)測(cè)方法,并通過仿真測(cè)試進(jìn)行性能驗(yàn)證.

1 狀態(tài)參數(shù)信息分布結(jié)構(gòu)和穩(wěn)態(tài)特征分析

1.1 狀態(tài)參數(shù)信息分布結(jié)構(gòu)模型

為了實(shí)現(xiàn)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的優(yōu)化和狀態(tài)特征監(jiān)測(cè),通過參數(shù)辨識(shí)和節(jié)點(diǎn)優(yōu)化部署的方法,進(jìn)行分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)融合,結(jié)合對(duì)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)特征匹配結(jié)果,構(gòu)建分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的融合模型,采用統(tǒng)計(jì)分析和分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)特征檢測(cè)方法,結(jié)合數(shù)據(jù)狀態(tài)特征監(jiān)測(cè)過程的HHT技術(shù),進(jìn)行分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的轉(zhuǎn)換和傳輸協(xié)議設(shè)計(jì)[4],在 傳輸控制協(xié)議(transmission control protocol,TCP)模式下,建立分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)狀態(tài)特征監(jiān)測(cè)的組網(wǎng)和通信結(jié)構(gòu)模型,確定分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)狀態(tài)特征監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)模型如圖1所示.

圖1 系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)模型

在圖1所示的分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)狀態(tài)特征監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)模型中,構(gòu)建分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的希爾伯特譜特征分析模型[5],基于希爾伯特卷積圖譜解析方法對(duì)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行融合和特征匹配,系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的時(shí)間序列分布結(jié)構(gòu)模型為：

(1)

在模糊信息的結(jié)構(gòu)映射中引入聯(lián)合時(shí)間序列分析,得到分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息HHT模型為：

(2)

采用塊匹配技術(shù),結(jié)合分布式電力系統(tǒng)的運(yùn)維狀態(tài)管理,得到分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的聯(lián)合特征聚類模型為：

(3)

式中：l為分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的聚類相關(guān)性系數(shù);vt為分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息融合的階數(shù);ρ為自適應(yīng)加權(quán)系數(shù);H為系統(tǒng)狀態(tài)時(shí)域.

結(jié)合分布式電力系統(tǒng)的運(yùn)維狀態(tài)管理和時(shí)域控制分析,進(jìn)行分布式電力系統(tǒng)的運(yùn)維狀態(tài)特征重組,通過信息融合處理后,構(gòu)建分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息分布結(jié)構(gòu)模型為：

(4)

式中：ai為系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)特征量;K(x,xi)為系統(tǒng)從x時(shí)刻運(yùn)行到xi時(shí)刻時(shí)狀態(tài)變化特征量.

根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析,可實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息融合和檢測(cè)[6].

1.2 系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)特征分析模型

(5)

式中,vTh為分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的有效數(shù)據(jù)檢測(cè)閾值,取值+1或-1.

基于模糊聚類結(jié)果,采用特征映射尋優(yōu)方法,得到分布式電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)特征的融合模型為：

(6)

譜密度特征分量為：

(7)

根據(jù)綜合評(píng)價(jià)決策方法,建立分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的融合模型,得到分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的HHT解析模型為：

(8)

式中,ri和θi分別為系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的模糊度頻移和尺度信息[8].

采用聯(lián)合自相關(guān)映射,得到分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息調(diào)度的采樣時(shí)間間隔zij,根據(jù)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的模糊融合體系,采用HHT變換,得到分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的模糊特征匹配函數(shù)描述為：

(9)

式中,blocki為任意分塊.

得到分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的模糊檢測(cè)結(jié)構(gòu)模型,結(jié)合分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)交互特征,建立分布式電力系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)特征分析模型為：

(10)

式中：Bki為阻抗系數(shù);fg為阻抗;φki為功率譜調(diào)節(jié)系數(shù).

基于HHT算法及尋優(yōu)方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的模糊融合處理.

2 狀態(tài)特征監(jiān)測(cè)方法

2.1 狀態(tài)參數(shù)信息特征提取

基于希爾伯特卷積圖譜解析方法實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息融合和特征匹配,提取分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的輸出功率及電壓的模糊圖譜關(guān)聯(lián)特征集[9-10],得到分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的特征分類屬性判別函數(shù)為：

(11)

式中：φ為相位偏轉(zhuǎn);B為輸出電流增益.

通過多模態(tài)參數(shù)分析,得到分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的聯(lián)合互信息函數(shù)為：

(12)

式中：X(k)為分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的時(shí)間采樣序列;I(n)為分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息融合的特征干擾分量.

考慮分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息輸出的均衡性,得到分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)特征監(jiān)測(cè)的編譯參數(shù)分布為：

(13)

式中：gn為分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)狀態(tài)特征監(jiān)測(cè)的迭代步數(shù);fj為分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息輸出比特序列.

基于HHT算法,得到分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息采樣的模糊度函數(shù)為E=U/RC={Ei|i=1,2,…,n};依據(jù)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)采樣,得到輸出的聯(lián)合概率密度特征為Z={z1,z2,z3},整個(gè)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的模糊特征提取輸出為：

(14)

式中,xk為整個(gè)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的訪問比特率.

(15)

提取分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的輸出功率及電壓的模糊圖譜關(guān)聯(lián)特征集,通過功率譜密度重組和輸出阻抗增益調(diào)度的方法實(shí)現(xiàn)特征提取和檢測(cè)[11-12].

2.2 基于HHT的狀態(tài)監(jiān)測(cè)

采用分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息融合聚類方法,得到數(shù)據(jù)分布的有向圖模型為E=(e1,e2,…,en),通過HHT算法,得到分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息分布的模態(tài)函數(shù)為：

(16)

式中：da為分布式電力系統(tǒng)的輸出聯(lián)合關(guān)聯(lián)狀態(tài)特征監(jiān)測(cè)時(shí)間序列;di為分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)空間譜密度;db為分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)采樣的時(shí)間延遲.

提取分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的輸出功率及電壓的模糊圖譜關(guān)聯(lián)特征集后,通過功率譜密度重組和輸出阻抗增益調(diào)度的方法,在HHT模型中進(jìn)行分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息融合,結(jié)合HHT的數(shù)據(jù)融合方法實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)測(cè),分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)狀態(tài)特征監(jiān)測(cè)的收斂性控制函數(shù)為：

(17)

根據(jù)算法改進(jìn)設(shè)計(jì),可實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)測(cè),實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示.

圖2 系統(tǒng)狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)測(cè)流程圖

3 仿真測(cè)試分析

采用仿真測(cè)試方法驗(yàn)證本文方法在實(shí)現(xiàn)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用性能.試驗(yàn)中以IEEE14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為研究對(duì)象,在該系統(tǒng)的子系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)2、6和邊界點(diǎn)3、4處設(shè)置PMU,共對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行20次采樣,得到的負(fù)荷變化曲線如圖3所示.

圖3 樣本分布式電力系統(tǒng)負(fù)荷變化曲線

在此系統(tǒng)基礎(chǔ)上,設(shè)定HHT模型學(xué)習(xí)不同數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)效率為0.34,電力系統(tǒng)的阻抗參數(shù)匹配系數(shù)為0.45.設(shè)定14個(gè)狀態(tài)監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn),各個(gè)狀態(tài)監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)采集的原始數(shù)據(jù)信息見表1.

表1 監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)信息采集

根據(jù)表1的數(shù)據(jù)采樣結(jié)果,實(shí)現(xiàn)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)狀態(tài)監(jiān)測(cè),得到相關(guān)參數(shù)監(jiān)測(cè)波形如圖4所示.

圖4 監(jiān)測(cè)輸出

分析圖4可知,本文方法能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)狀態(tài)監(jiān)測(cè),輸出穩(wěn)態(tài)性較好,表2為測(cè)試相關(guān)參數(shù)指標(biāo)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),分析表2可知,本文方法進(jìn)行分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的誤差較小、收斂性較好.

表2 監(jiān)測(cè)輸出誤差測(cè)試

為進(jìn)一步驗(yàn)證所提方法的有效性,采用本文方法、基于設(shè)備在線監(jiān)測(cè)的決策模型以及基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)分別監(jiān)測(cè)樣本系統(tǒng),進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn),以監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性為試驗(yàn)指標(biāo),得到的試驗(yàn)結(jié)果如圖5所示.

圖5 不同方法監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性對(duì)比結(jié)果

由圖5中試驗(yàn)結(jié)果可見,三種方法對(duì)樣本狀態(tài)監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性存在一定差異,本文方法監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性始終高于其他兩種方法,驗(yàn)證了本文方法的有效性.

4 結(jié)語

在嵌入式的信息交互構(gòu)架協(xié)議下,為實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式電力系統(tǒng)運(yùn)維監(jiān)測(cè)和管理的智能化開發(fā)設(shè)計(jì),本文提出了基于HHT算法的分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù).采用統(tǒng)計(jì)分析和分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)特征檢測(cè)方法,結(jié)合數(shù)據(jù)狀態(tài)特征監(jiān)測(cè)過程的HHT技術(shù),進(jìn)行分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息的轉(zhuǎn)換和傳輸協(xié)議設(shè)計(jì),在HHT模型中采用規(guī)定的融合規(guī)則進(jìn)行分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)信息融合,結(jié)合HHT的數(shù)據(jù)融合方法實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)自動(dòng)監(jiān)測(cè).由仿真試驗(yàn)結(jié)果可知,本文方法進(jìn)行分布式電力系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)監(jiān)測(cè)的誤差較小、收斂性較好.