一种基于SSA-RF算法的电压暂降分类方法技术

本发明专利技术公开了一种基于SSA

【技术实现步骤摘要】
一种基于SSA
‑
RF算法的电压暂降分类方法


[0001]本专利技术涉及电压暂降分类
，具体的说是涉及一种基于SSA
‑
RF算法的电压暂降分类方法。

技术介绍

[0002]在电能质量问题中，电压暂降是其中影响最为突出的一种，据美国电力科学研究院的调查，92％以上的电能质量事件为电压暂降，因电压暂降引起的设备停运、工厂停产、居民用电中断带来的直接及间接经济损失日趋严重，甚至造成了严重的社会影响。明晰电压暂降类型是治理电压暂降的基础，而目前针对电压暂降分类的研究集中于对电压波形的处理。这些研究依据不同类型的电压暂降所导致的电压波形，设定不同的指标，通过从电压波形提取的数据计算这些指标，在此基础上进行分类，所需数据量较大，同时数据的处理过程复杂，往往一个类型需要对应多个特征。

技术实现思路

[0003]本专利技术针对现有技术中的不足，提供一种基于SSA
‑
RF算法的电压暂降分类方法，以更好的分析电压暂降事件特征、辨识电压暂降类型从而及时处理电压暂降故障。
[0004]本专利技术基于Clark变换获取不同类型电压暂降的特征量，同时引入麻雀算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)与随机森林算法(Random Forest，RF)相结合的算法，对电能质量敏感用户所遭受的电压暂降进行分类，以实现对电压暂降事件信息的准确判断，为电力系统的运行管理、事故处理提供有益的参考。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0006]一种基于SSA
‑
RF算法的电压暂降分类方法，包括如下步骤：
[0007]S1：对包含电压暂降发生时段在内的三相电压数据进行处理，得到均方根值，然后进行Clark变换，将其由三相电压转换成一组正交的量；
[0008]S2：对S1中获得的正交的量进行处理，得到电压暂降矢量椭圆的参数，包括长轴值d
m
、短轴值d
n
与倾角θ，以此为电压暂降的特征量；
[0009]S3：以电压暂降的特征量作为输入值，通过经麻雀SSA优化的随机森林RF算法建立特征量与电压暂降类型之间的模糊关系，从而对电压暂降进行分类。
[0010]为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
[0011]步骤S1中，三相电压的处理，首先按式(1)获取三相电压各相在电压暂降事件中的最小幅值V：
[0012][0013]式中，f(t)为三相电压的电压信号，t为三相电压采样数据的时间信号，T为三相电压一个采样周期；得到三相电压在电压暂降事件中的最小幅值后，对三相电压做Clark变换；三相电压的表达式如式(2)所示：
[0014][0015]式中，u
a
、u
b
、u
c
分别表示A、B、C三相的电压，ω为三相电压角速度，U
A
、U
B
和U
C
分别为三相电压的幅值；对式(2)做Clark变换，如式(3)所示：
[0016][0017]式中，为经过Clark变换后的电压向量。
[0018]进一步地，步骤S2中，所述电压暂降矢量椭圆的参数的获取方式如下：
[0019]首先对将式(3)展开，结果如式(4)所示：
[0020][0021]由式(4)按电压向量的正负两部分U
+
、U
‑
分别表示，得：
[0022]022][0024]将式(5)展开后，得到电压暂降椭圆参数d
m
、d
n
、θ，如式(6)所示：
[0025][0026]进一步地，步骤S3中，使用麻雀SSA算法对随机森林RF算法参数进行寻优，所需要寻优的参数包括决策树的数量与最大特征数，在麻雀SSA算法中，麻雀的种类分为发现者、加入者与警戒者，算法运行的过程为麻雀觅食的过程，麻雀的位置为随机森林RF算法待优
化的参数；
[0027]在寻优过程中，设置终止条件为迭代次数达到最大迭代次数gen
max
，将寻优过程中保存的最优参数作为麻雀算法的输出结果；寻优过程中发现者的位置按式(7)更新：
[0028][0029]式中，k代表当前迭代数，j＝1,2,3,...,gen
max
；表示第k次迭代第i个麻雀在第j维中的位置信息；α∈(0,1]是一个随机数；R2∈[0,1]和ST∈[0.5,1]分别表示预警值和安全值；Q是服从正态分布的随机数；L表示一个1
×
d的矩阵，其中d表示待寻优的参数数量。
[0030]进一步地，加入者的位置按式(8)更新：
[0031][0032]式中，n为SSA算法的种群数量，即麻雀数量，是第k+1次迭代发现者所占据的最优位置，则表示第k次迭代全局最差的位置；A表示一个1
×
d的矩阵，其中每个元素随机赋值为1或
‑
1，并且A
+
＝A
T
(AA
T
)
‑1。
[0033]进一步地，警戒者的位置按式(9)更新：
[0034][0035]式中，其中是第k次迭代的全局最优位置；β作为步长控制参数，是服从均值为0，方差为1的正态分布的随机数；K∈[
‑
1,1]是一个随机数，f
i
则是当前麻雀个体的适应度值；f
g
是当前全局最佳的适应度值，f
w
是当前全局最差的适应度值；ε为常数。
[0036]本专利技术的有益效果是：
[0037]本专利技术基于Clark变换获取电压暂降特征量，并将麻雀群与随机森林算法相结合对电压暂降经济损失进行评估。本专利技术所提的电压暂降分类方法分为三步，首先对电压暂降事件中的三相电压做Clark变换，将由三相电压转换成一组正交的量。然后对获得的正交的量进行处理做进一步处理，得到表征电压暂降椭圆的特征量，即长轴、短轴与倾角。最后以这三个特征量为输入值，通过经SSA优化的RF算法建立特征量与电压暂降类型之间的模糊关系，对电压暂降进行分类。
[0038]本专利技术对三相电压进行Clark变换，对变换后的数据进行进一步处理，提取出电压椭圆的长轴、短轴和倾角三个特征，大大简化了电压暂降分类所需要的特征数。本专利技术的电压暂降椭圆参数可以有效体现不同电压暂降的特征，通过随机森林算法依据电压暂降特征对电压暂降进行分类，并以麻雀算法对随机森林算法的参数进行优化，使随机森林算法的分类精度进一步提升，提高了分类的准确度。
附图说明
[0039]为了更加清晰地描述本专利技术的具体实施，下面将对本专利技术实施方案所需使用的附图作简单介绍。
[0040]图1为本专利技术中电压暂降椭圆的示意图。
[0041]图2为本专利技术的流程示意图。
具体实施方式
[0042]下面将结合本专利技术实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SSA
‑
RF算法的电压暂降分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对包含电压暂降发生时段在内的三相电压数据进行处理，得到均方根值，然后进行Clark变换，将其由三相电压转换成一组正交的量；S2：对S1中获得的正交的量进行处理，得到电压暂降矢量椭圆的参数，包括长轴值d
m
、短轴值d
n
与倾角θ，以此为电压暂降的特征量；S3：以电压暂降的特征量作为输入值，通过经麻雀SSA优化的随机森林RF算法建立特征量与电压暂降类型之间的模糊关系，从而对电压暂降进行分类。2.根据权利要求1所述的基于SSA
‑
RF算法的电压暂降分类方法，其特征在于：步骤S1中，三相电压的处理，首先按式(1)获取三相电压各相在电压暂降事件中的最小幅值V：式中，f(t)为三相电压的电压信号，t为三相电压采样数据的时间信号，T为三相电压一个采样周期；得到三相电压在电压暂降事件中的最小幅值后，对三相电压做Clark变换；三相电压的表达式如式(2)所示：式中，u
a
、u
b
、u
c
分别表示A、B、C三相的电压，ω为三相电压角速度，U
A
、U
B
和U
C
分别为三相电压的幅值；对式(2)做Clark变换，如式(3)所示：式中，为经过Clark变换后的电压向量。3.根据权利要求2所述的基于SSA
‑
RF算法的电压暂降分类方法，其特征在于：步骤S2中，所述电压暂降矢量椭圆的参数的获取方式如下：首先对将式(3)展开，结果如式(4)所示：由式(4)按电压向量的正负两部分U
+
、U
‑
分别表示，得：
将式(5)展开后，得到电压暂降椭圆参数d
m
、d
n
、θ，如式(6)所示：、θ，如式(6)所示：、θ，如式(6)所示：4.根据权利要求1所述的基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：张亮，薛丁洲，水恒华，李荣，陈兵，王旭，陶以彬，胡安平，曹远志，吕干云，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：