【技术实现步骤摘要】
基于小波变换的电气化铁路运行工况识别方法
本专利技术涉及电气化铁路领域,具体地说,涉及基于小波变换的电气化铁路运行工况波形识别方法。
技术介绍
电气化铁路(电铁)在运输效率、节能环保等方面具有显著优势,已成为现阶段铁路建设发展的主要方向。电铁牵引负荷具有非线性、单相冲击特性,其冲击电流的负序分量能达到稳态时的几倍,在电力机车的运行过程中对电网将产生较大的影响。近年来分布式电源的爆发式增长,大量电力电子设备接入电力系统,在风电集中接入地区,铁路牵引负荷产生的负序冲击电流可能超过风机耐受能力造成风机连锁反应,其结果会使功率振荡逐渐加大导致风机大面积脱网。另一方面,随着高新技术产业的发展和电力改革的推进,电力用户对电能质量的要求逐步提高。因此研究电气化铁路的特征波形的辨识技术,为后续提出治理措施及分布式能源并网规划等问题的研究具有重要意义。一种基于小波变换的电气化铁路运行工况波形识别方法,包括下述步骤:获取电气化铁路牵引站的录波数据,预处理后生成波形训练样本库;生成电气化铁路运行中电流测试波形;利用小波变换对训练样本进行5层分解重构,获取各层次各频段的能量特征值;对训练样本用遗传算法进行学习,计算各层分解对于分类贡献的权重;将电流测试波形利用小波变换进行5层分解,获取各层次各频段的能量特征值;利用最终分类模型对测试波形与训练样本进行所属度比较计算,完成对测试波形的分类。现有技术方案专利:一种基于支持向量机的高铁电能质量数据的分类方法(申请号:CN201310601083.5),将高铁电能质量监测数据进行预处理后作为训练和测试样本集,进行支持向量机训练,基于支持向 ...
【技术保护点】
一种基于小波变换的电气化铁路运行工况波形识别方法,其特征在于:该识别方法包括下述步骤:(1)获取电气化铁路牵引网的录波数据,预处理后生成波形训练样本库;(2)生成电气化铁路运行中电流测试波形;(3)利用小波变换对训练样本进行5层分解重构,获取各层次各频段的能量特征值;(4)对训练样本用遗传算法进行学习,计算各层分解对于分类贡献的权重;(5)将电流测试波形利用小波变换进行5层分解,获取各层次各频段的能量特征值;(6)利用最终分类模型对测试波形与训练样本进行所属度比较计算,完成对测试波形的分类。
【技术特征摘要】
1.一种基于小波变换的电气化铁路运行工况波形识别方法,其特征在于:该识别方法包括下述步骤:(1)获取电气化铁路牵引网的录波数据,预处理后生成波形训练样本库;(2)生成电气化铁路运行中电流测试波形;(3)利用小波变换对训练样本进行5层分解重构,获取各层次各频段的能量特征值;(4)对训练样本用遗传算法进行学习,计算各层分解对于分类贡献的权重;(5)将电流测试波形利用小波变换进行5层分解,获取各层次各频段的能量特征值;(6)利用最终分类模型对测试波形与训练样本进行所属度比较计算,完成对测试波形的分类。2.如权利要求1所述的电气化铁路运行工况波形识别方法,其特征在于:所述步骤(1)获取牵引网录波数据包括牵引网电压、电流、谐波含量、总谐波畸变率、有功功率、无功功率、电压波动与闪变。3.如权利要求1所述的电气化铁路运行工况波形识别方法,其特征在于:所述步骤(1)预处理后生成波形训练样本库按以下步骤获得:①获取的24小时牵引站录波数据后,对有车时段每3秒采样,无车时段随机采样20个;②利用小波包软阀值去噪法对电流波形进行降噪处理;③对去噪处理后的采样数据,每10个进行平均处理,转化为每30秒1个样本数据;④结合车辆运行图,对样本数据进行运行归类,归类依据“车型-工况”两个参数进行,特征工况类别包括起动、加速、减速、制动、惰行、上坡、空窗期;⑤分类后的波形生成具有L类波形训练样本库U。4.如权利要求1所述的电气化铁路运行工况波形识别方法,其特征在于:所述步骤(2)生成电气化铁路运行中电流测试波形要求对获取的测试波形电流数据进行初步处理,利用小波包软阀值去噪法对电流波形进行降噪,得到去噪后的测试信号V。5.如权利要求1所述的电气化铁路运行工况波形识别方法,其特征在于:所述步骤(3)利用小波变换对训练样本进行5层分解,获取各层次、各频段的能量特征值包含以下步骤:①利用小波变换对训练样本库U所有样本中的进行5层分解,获取各层各频段的能量特征值;②将训练样本每频段的特征值进行归一化处理,假设类别L1中第i个样本第5层分解的波形样本表达式为x'5,i,j=(x'5,i,1,x'5,i,2,…,x'5,i,32),j为小波分解的第5层32个特征值中的第j个特征值;归一化表达式如下:公式〈1〉中,n代表类别L1中共有n个训练样本数据x'5max和x'5min分别为第5层第j个特征的数据向量的最大值和最小值;x5,i,j为归一化后的值;则归一化后的第5层第i个数据样本为x5,i,j=(x5,i,1,x5,i,2,…,x5,i,32)。6.如权利要求1所述的电气化铁路运行工况波形识别方法,其特征在于:所述步骤(4)对训练样本进行遗传算法进行学习,计算各层分解对于分类贡献的权重包含以下步骤:①设训练样本库...
【专利技术属性】
技术研发人员:和敬涵,于冰,张大海,张天宇,刘辉,王皓靖,吴林林,李蕴红,崔正湃,谢旭,袁绍军,
申请(专利权)人:北京交通大学,国网冀北电力有限公司电力科学研究院,国网冀北电力有限公司张家口供电公司,国网冀北电力有限公司承德供电公司,国家电网公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
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