[发明专利]一种基于典型预警事件波形库的扰动源识别方法

摘要

本发明公开了一种基于典型预警事件波形库的扰动源识别方法，包括以下步骤：1）建立电能质量预警指标体系；2）数据采集；3）建立离线的典型预警事件波形库；4）提取测试波形的异常数据波段，并进行超标预警分析；5）对异常数据波段进行模式匹配分析；6）识别扰动源。本发明方法利用典型预警事件波形库，对预警结果中出现的各指标异常数据波段进行模式匹配分析，并选择最佳匹配结果作为引起该预警事件的扰动源。

主权项

一种基于典型预警事件波形库的扰动源识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1）建立电能质量预警指标体系；2）数据采集：从所述步骤1）中建立的电能质量预警指标体系中选取预警指标，然后采集公共连接点的电能质量预警指标的历史监测数据，以及历史监测数据对应扰动源的运行工况信息，同时采集待测试的电能质量监测点的预警指标测试数据，并将上述采集的数据和信息保存到数据库中；3）建立离线的典型预警事件波形库：根据步骤2）采集的各扰动源历史监测数据及其对应扰动源运行工况信息，分析各扰动源在不同运行工况下电能质量预警指标监测波形的异常波段及异常波段对应的超标预警事件，从而建立起典型电能质量扰动源的各预警指标与典型运行工况、异常波段和超标预警事件的“对应工况关系表”；4）提取测试波形的异常数据波段，并进行超标预警分析：根据步骤2）监测得到的测试数据，采用基于高阶统计量的异常检测方法，提取测试波形中的异常数据波段，并对提取的异常数据波段进行超标预警分析；5）对所述步骤4）中提取的异常数据波段进行模式匹配分析：根据测试数据的超标预警事件，从所述步骤3）中建立的典型预警事件波形库中提取相同超标预警事件的一组异常波段，然后基于动态弯曲距离相似度算法，对该组异常波段和步骤4）中提取的测试波形的异常数据波段进行模式匹配分析，得到一组匹配系数；6）识别扰动源：根据所述步骤5）计算得到的匹配系数，按大小对所有异常波段进行排序，选取其中匹配系数最大的异常波段，然后将该异常波段对应的运行工况作为最终确定的引起测试数据超标预警事件的扰动源。