[发明专利]一种基于Tsallis小波奇异熵与FFT运算结合的电力系统暂态谐波信号的检测方法

权利要求书

1.一种基于Tsallis小波奇异熵与FFT运算结合的电力系统暂态谐波信号的检测方法，其特征在于它的具体过程如下：

一、采集电力系统中的电网电流信号，并将所述电流信号转换为12位数字信号；

二、对获得的12位数字信号进行FFT运算，根据FFT运算的结果选取mallat算法运算的采样频率和分解尺度；

三、对所述12位数字信号进行mallat算法运算，使12位数字信号的不同频率分量相应地分布在不同的小波尺度中，再对频率高于650Hz的各小波尺度的小波系数或单支小波重构信号进行特征信息评估，所述特征信息评估的具体过程为：

三一、对小波系数或单支小波重构信号进行模极大值提取和奇异性检测：对频率高于650Hz的小波尺度的小波系数或单支小波重构信号求取模的极大值，各小波尺度内的模极大值点汇聚为奇异点，将模极大值用来进行信号去噪并利用阈值法筛选出奇异度异常的小波系数或单支小波重构信号；

三二、对奇异度异常的小波系数或单支小波重构信号进行Tsallis小波奇异熵运算，具体算法如下：

离散小波系数或单支小波重构信号矩阵为D＝{d(g，k)，g＝1，2，...，L，k＝1，2，…，N}，其中，d(g，k)为第g小波尺度的第k个离散小波系数或单支小波重构信号，k为离散小波系数或单支小波重构信号矩阵中元素位置变量，N为数据长度；在小波系数或单支小波重构信号上定义一个滑动数据窗，窗宽为w∈N，滑动因子为δ∈N，该滑动数据窗表示为：

W(m，w，δ)＝{d(g，k)，g＝1，2，...，L，k＝1+mδ，…，w+mδ}；

上式中，m＝1，2，…，M，M＝(N-w)/δ∈N，其中m为滑动数据窗的滑动次数，L为滑动数据窗矩阵行长度，w为滑动数据窗矩阵列长度，M为小波奇异熵总数；

在小波尺度空间上滑动滑动数据窗W(m，w，δ)，则滑动数据窗内L组小波系数或单支小波重构信号构成一个新的矩阵D_L×w，根据矩阵奇异值分解理论将D_L×w分解为：

上式中，D_L×w为L×w维的矩阵，U_L×1为L×l维的矩阵，V_l×w为l×w维的矩阵，Λ_l×l为×l维的对角线矩阵，其中Λ_l×l的主对角线元素为λ_i(i＝1，2，…，l)且λ₁≥λ₂≥…≥λ_l≥0，这些主对角线元素是D_L×w的奇异值；在(m+w/2)时刻的Tsallis小波奇异熵表示为：

其中，q为非广延参数， 

由小波奇异熵运算的结果得到暂态谐波信号的发生时刻及持续时间，并根据暂态谐波信号的发生时刻及持续时间对频率高于650Hz的各小波尺度的小波系数或单支小波重构信号进行时间分段，进行时间分段的具体方法为：

Tsallis小波奇异熵曲线图中出现的脉冲以及所述脉冲后续平行于横轴的平稳直线区域表示有一个新的暂态谐波信号注入，令t1表示所述脉冲的开始时刻，t2表示所述平稳直线区域的结束时刻，则该暂态谐波信号的发生时刻及其持续时间段分别为t1和t1～t2；

计算各时间段的小波系数或单支小波重构信号的能量分布情况，具体方法为：

对各时间段的小波系数或单支小波重构信号分别进行如下计算：

根据曲率公式 计算得一组曲率极小值K_min，设K_min数组中存在n个连续极小值区域，第i个区域内极小值数组表示为{K_min(i)，i∈n}，其中 为Tsallis小波奇异熵的表达式；

根据 计算第i个区域[a_i，b_i]内相邻小波奇异熵的斜率的方均根值{Q(i)，i∈n}，从n个方均根值中提取极小值{Q_min(l)，0＜l＜m}，其中 a_i、b_i分别为第i个区域的上下限；

根据公式p_l(j)＝E_l(j)/E(l)计算l的相邻区域[l-w/2，l+w/2]内、频率高于650Hz的各小波尺度的小波系数或单支重构信号的能量分布比p_l(j)，其中E_l(j)为区域[l-w/2，l+w/2]内第j小波尺度上小波系数或单支重构信号的能量，E(l)为区域[l-w/2，l+w/2]内信号的总能量； 

三三、根据各时间段的小波系数或单支小波重构信号的能量分布情况筛选出暂态谐波信号所处的小波尺度，对筛选出的小波尺度的小波系数或单支重构信号进行FFT运算，分析FFT运算的结果得出电力系统电网电流信号中不同时间段对应的暂态谐波信号的对应频率以及功率谱，所述方法具体为：

在各时间段内进行如下计算：

能量分布比p_l(j)超过噪声门限的小波尺度即为暂态谐波信号所处的小波尺度，其中噪声门限为0.05；对[l-w/2，l+w/2]时段的小波尺度的小波系数或单支小波重构信号进行FFT运算，分析FFT运算的结果得出该时间段对应的暂态谐波信号的对应频率以及功率谱。

2.根据权利要求1所述的一种基于Tsallis小波奇异熵与FFT运算结合的电力系统暂态谐波信号的检测方法，其特征在于所述的非广延参数q的选取范围为：[0.05，0.2]。