多尺度稀疏电能质量扰动识别方法

作者：朱云芳; 吴志宇; 高岩; 侯怡爽; 刘正杰电能质量压缩感知扰动识别交叉熵寻优深度置信网络

摘要：针对传统电能质量扰动识别中存在数据量大、扰动特征依赖主观选择的问题,提出一种多尺度稀疏电能质量扰动深度识别方法.首先,构建电能质量的多尺度稀疏模型,通过对扰动信号平稳小波多尺度变换获得扰动的低高频信息;然后,对其压缩采样获得降维的测量数据,并在此基础之上,应用正交匹配追踪算法求取各层稀疏系数组成稀疏向量,将稀疏向量输入深度置信网络,实现扰动的智能识别;同时,为进一步提高网络识别的准确性,采用交叉熵算法完成对网络隐含层数、学习率等参数寻优;最后,为验证所述方法的有效性,针对几类典型的单一扰动和复合扰动信号进行大量仿真试验.结果表明:在理想环境和噪声环境下,针对七类典型单一扰动,平均识别率达到99.0%和96.71%以上;针对13类多重扰动,平均识别到达97.69%和94.62%以上.

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