一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法技術

本發明專利技術是一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法，通過在原始S變換的高斯窗函數上添加兩個調節因子，定義起止時刻誤差、暫降深度誤差、局部標準差、峰度和能量五個指標，并得到其與兩個調節因子的關系曲線。利用多屬性決策的最優組合賦權方法，得到最優決策方案，所對應的調節因子的數值即為最優取值，由此確定改進S變換的高斯窗函數，最后提取到更加精確的電壓暫降特征量。該壓暫降檢測方法中對應的兩個參數即為改進S變換的高斯窗函數調節因子，用改進后的S變換對電壓暫降信號的特征值進行提取，相比原始S變換能得到更加精確的特征量。

A voltage sag detection method based on multi-attribute decision and improved S-transform

【技術實現步驟摘要】
一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法
本專利技術涉及配電網電能質量檢測
，具體的說是一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法。
技術介紹
電壓暫降是電能質量問題中最嚴重的問題之一，它可能導致一些用電設備非正常工作，嚴重時引起設備的停運，從而使企業遭受巨大的經濟損失，造成人民生活不便或引起相關的社會問題，而對電壓暫降進行實時準確的檢測是對抑制緩解電壓暫降的重要前提。S變換是地球物理學領域的學者Stockwell等人于1996年提出的一種時頻可逆分析方法。S變換因其良好的時頻分析能力，能提取任意頻率分量特征等，是眾多數學分析方法中較好的一種提取電壓暫降特征值的方法，但傳統的S變換可能存在對暫降的誤判、對噪聲敏感等缺點，因此國內外專家提出了對于S變換的改進。
技術實現思路
本專利技術要解決的技術問題是提供一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法，通過在原始S變換的高斯窗函數上添加兩個調節因子，定義起止時刻誤差、暫降深度誤差、局部標準差、峰度和能量五個指標，并得到其與兩個調節因子的關系曲線。利用多屬性決策的最優組合賦權方法，得到最優決策方案，所對應的調節因子的數值即為最優取值，由此確定改進S變換的高斯窗函數，最后提取到更加精確的電壓暫降特征量。為解決上述技術問題，本專利技術采用的技術方案為：一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法，其特征在于：利用多屬性決策的最優組合賦權方法，得到最優決策方案，所對應的調節因子的數值即為最優取值，進而確定改進S變換的高斯窗函數，最后提取到更加精確的電壓暫降特征量；具體步驟如下：步驟1，在原始S變換的高斯窗函數上添加兩個調節因子，所述的兩個調節因子為高斯窗幅度調節系數和高斯窗指數調節系數；步驟2，定義起止時刻誤差、暫降深度誤差、局部標準差、峰度和能量五個評價指標；步驟3，對兩個高斯窗調節因子劃定取值范圍，并進行步進；根據兩個調節參數的不同取值得到不同的S變換，利用每一次得到的S變換計算出步驟2中的五項指標，最終形成兩個參數分別和五個指標的關系曲線；步驟4，在兩個參數變化時得到的不同指標值中隨機選取302組數據組成決策矩陣A，分別得到主觀賦權方法和客觀賦權方法下的權重矩陣；步驟5，根據多屬性決策中的最優組合賦權方法對步驟4中的決策矩陣和權重矩陣分別進行運算，從而得到多屬性綜合評價值，其最大值所在的決策方案即為最優方案；步驟6，由最優方案對應的參數值確定改進S變換的高斯窗函數，用該改進S變換能更加精確的提取電壓暫降的基頻幅值、起止時刻誤差、相位跳變和暫降深度四個特征量。所述的步驟1中，在原始S變換的高斯窗函數上添加兩個調節因子，具體為式中a為高斯窗幅度調節系數，b為高斯窗指數調節系數。所述的步驟2中，起止時刻誤差定義為由改進的S變換提取到的起止時刻與理論起止時刻分別相減所得到的的絕對值之和定義為起止時刻誤差，即：Tr＝|Ten-T1|+|Tst-T2|式中，Tr為起止時刻誤差，Ten為檢測到的暫降終止時刻，Tst為檢測到的暫降起始時刻，T1為理論暫降終止時刻，T2為理論暫降起始時刻；暫降深度誤差為：Ur＝|MF-U|式中，Ur為暫降深度誤差，U為理論電壓暫降深度，MF為實際電壓暫降深度；局部標準差為：式中，xi為擾動樣本向量x中某點采樣幅值，N為擾動樣本包含的采樣點數；峰度為：式中，xi為擾動樣本向量x中某點采樣幅值，N為擾動樣本包含的采樣點數；能量為：式中，xi為擾動樣本向量x中某點采樣幅值，N為擾動樣本包含的采樣點數。所述的步驟3中，對兩個高斯窗調節因子劃定取值范圍，并進行步進；參數高斯窗幅度調節系數a的取值范圍為1～5，參數高斯窗指數調節系數b的取值范圍為0.5～1.5，步進均為0.01。所述的決策矩陣A通過計算得到規范化矩陣B和對稱非負定方陣B1，分別選擇一種主觀賦權方法和客觀賦權方法對決策矩陣進行運算，得到權重矩陣。所述的步驟4中，主觀賦權法采用專家調查法，客觀賦權放采用熵值法，從而得到賦權向量。所述的步驟5中采用最優組合賦權方法對決策矩陣和權重矩陣進行計算得到所有決策方案的多屬性綜合評價值。該種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法能夠產生的有益效果為：通過在原始S變換的高斯窗函數上添加高斯窗幅度調節系數和高斯窗指數調節系數兩個調節因子，定義起止時刻誤差、暫降深度誤差、局部標準差、峰度和能量五個指標，并得到其與兩個調節因子的關系曲線。利用多屬性決策的最優組合賦權方法，得到最優決策方案，所對應的調節因子的數值即為最優取值?；诙鄬傩詻Q策的最優組合賦權方法下，得到改進S變換高斯窗函數調節因子的最優取值，從而更準確地提取電壓暫降的特征量。附圖說明圖1為本專利技術一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法中電壓暫降信號圖。圖2為本專利技術一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法中起止時刻誤差隨參數a、b的變化曲線圖。圖3為本專利技術一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法中暫降深度誤差隨參數a、b的變化曲線圖。圖4為本專利技術一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法中局部標準差隨參數a、b的變化曲線圖。圖5為本專利技術一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法中峰度隨參數a、b的變化曲線圖。圖6為本專利技術一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法中能量隨參數a、b的變化曲線圖。圖7為本專利技術一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法中原始S變換的基頻差分平方向量。圖8為本專利技術一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法中改進S變換的基頻差分平方向量。圖9為本專利技術一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法中原始S變換的基頻幅值。圖10為本專利技術一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法中改進S變換的基頻幅值。圖11為本專利技術一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法中原始S變換的時間幅值平方和均值和采樣點。圖12為本專利技術一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法中改進S變換的時間幅值平方和均值和采樣點。圖13為本專利技術一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法中原始S變換的相位跳變。圖14為本專利技術一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法中改進S變換的相位跳變。具體實施方式以下結合說明書附圖和具體優選的實施例對本專利技術作進一步描述。一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法，其特征在于：利用多屬性決策的最優組合賦權方法，得到最優決策方案，所對應的調節因子的數值即為最優取值，進而確定改進S變換的高斯窗函數，最后提取到更加精確的電壓暫降特征量；本文檔來自技高網...

【技術保護點】
1.一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法，其特征在于：利用多屬性決策的最優組合賦權方法，得到最優決策方案，所對應的調節因子的數值即為最優取值，進而確定改進S變換的高斯窗函數，最后提取到更加精確的電壓暫降特征量；具體步驟如下：/n步驟1，在原始S變換的高斯窗函數上添加兩個調節因子，所述的兩個調節因子為高斯窗幅度調節系數和高斯窗指數調節系數；/n步驟2，定義起止時刻誤差、暫降深度誤差、局部標準差、峰度和能量五個評價指標；/n步驟3，對兩個高斯窗調節因子劃定取值范圍，并進行步進；根據兩個調節參數的不同取值得到不同的S變換，利用每一次得到的S變換計算出步驟2中的五項指標，最終形成兩個參數分別和五個指標的關系曲線；/n步驟4，在兩個參數變化時得到的不同指標值中隨機選取302組數據組成決策矩陣A，分別得到主觀賦權方法和客觀賦權方法下的權重矩陣；/n步驟5，根據多屬性決策中的最優組合賦權方法對步驟4中的決策矩陣和權重矩陣分別進行運算，從而得到多屬性綜合評價值，其最大值所在的決策方案即為最優方案；/n步驟6，由最優方案對應的參數值確定改進S變換的高斯窗函數，用該改進S變換能更加精確的提取電壓暫降的基頻幅值、起止時刻誤差、相位跳變和暫降深度四個特征量。/n...

【技術特征摘要】
1.一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法，其特征在于：利用多屬性決策的最優組合賦權方法，得到最優決策方案，所對應的調節因子的數值即為最優取值，進而確定改進S變換的高斯窗函數，最后提取到更加精確的電壓暫降特征量；具體步驟如下：
步驟1，在原始S變換的高斯窗函數上添加兩個調節因子，所述的兩個調節因子為高斯窗幅度調節系數和高斯窗指數調節系數；
步驟2，定義起止時刻誤差、暫降深度誤差、局部標準差、峰度和能量五個評價指標；
步驟3，對兩個高斯窗調節因子劃定取值范圍，并進行步進；根據兩個調節參數的不同取值得到不同的S變換，利用每一次得到的S變換計算出步驟2中的五項指標，最終形成兩個參數分別和五個指標的關系曲線；
步驟4，在兩個參數變化時得到的不同指標值中隨機選取302組數據組成決策矩陣A，分別得到主觀賦權方法和客觀賦權方法下的權重矩陣；
步驟5，根據多屬性決策中的最優組合賦權方法對步驟4中的決策矩陣和權重矩陣分別進行運算，從而得到多屬性綜合評價值，其最大值所在的決策方案即為最優方案；
步驟6，由最優方案對應的參數值確定改進S變換的高斯窗函數，用該改進S變換能更加精確的提取電壓暫降的基頻幅值、起止時刻誤差、相位跳變和暫降深度四個特征量。


2.根據權利要求1所述的一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法，其特征在于：所述的步驟1中，在原始S變換的高斯窗函數上添加兩個調節因子，具體為式中a為高斯窗幅度調節系數，b為高斯窗指數調節系數。


3.根據權利要求2所述的一種基于多屬性決策和改進S變換方法的電壓暫降檢測方法，其特征在于：所述的步驟2中，起止時刻誤差定義為由改進的S變換提取到的起止時刻與理論起止時刻分別相減所得到的的絕對值之和定義為起止時刻誤差，即：
Tr＝|Ten-T1|...

【專利技術屬性】
技術研發人員：劉海濤，葉筱怡，袁華駿，耿宗璞，
申請(專利權)人：南京工程學院，
類型：發明
國別省市：江蘇;32