[发明专利]一种基于稀疏表示的剩余电流波形自动识别方法

说明书

本发明公开了一种基于稀疏表示的剩余电流波形自动识别方法。方法为：利用剩余电流互感器(RCD)采集N种不同设备出现漏电故障的剩余电流信号，进行去噪预处理得到N种预处理信号，作为样本集；分别提取样本集中信号的时频域特征，得到特征向量，并进行归一化处理；将归一化特征向量组成所有信号的特征矩阵，作为N种剩余电流信号的过完备字典；利用RCD采集待测漏电故障时剩余电流信号，去噪预处理得到测试样本，提取其特征向量；将提取的特征向量利用过完备字典进行稀疏表示；将各信号的稀疏表示输入到稀疏表示分类器，即可得到待测剩余电流信号类型的识别结果。本发明能提高剩余电流波形识别的有效性和准确性。

技术领域

本发明涉及电力系统剩余电流信号模式识别技术领域，具体涉及一种基于稀疏表示的剩余电流波形自动识别方法。

背景技术

随着科技进步和智能电网不断发展，城乡低压电网中电力电子设备类型不断增多，线路发生漏电故障时，产生的剩余电流不再是单一工频正弦电流，而是具有脉动直流分量、高频交流分量，甚至是平滑直流分量等复杂波形。这种情况下，传统的AC型剩余电流动作保护器已经无法对这种复杂的交直流剩余电流进行有效保护，因此A型、B型剩余电流动作保护器成为漏电保护的研究热点。

剩余电流动作保护器在漏电保护过程中为了能对剩余电流的准确判断和进行电源脱扣保护，其要根据不同剩余电流波形选择不同的阈值进行脱扣，避免过额动作或拒动作现象的发生，保证不同漏电负载产生剩余电流时，可以在达到安全阈值时可靠脱扣动作。因此，剩余电流波形类型的准确识别是剩余电流动作保护器准确脱扣，高效运行的前提。

目前，剩余电流波形识别方法仅局限于对信号的单一特征进行判断，易受到环境噪声影响和剩余电流互感器的差异导而致波形误识别，使保护器误动作或拒动作。随着模式识别与分类技术的快速发展，稀疏表示分类(Sparse Representation basedClassification，SRC)已成功应用于图像分类和目标识别跟踪问题，具有较好的鲁棒性和稳定性。基于稀疏表示分类方法可以很好的解决上述传统剩余电流波形识别方法带来的问题，对环境噪声有较强的抗干扰能力，识别精度高。

发明内容

本发明的目的是提出了一种剩余电流波形自动识别方法，本方法基于稀疏表示理论，通过对剩余电流波形进行特征提取，构建过完备字典，采用稀疏表示分类器(SRC)对待测试剩余电流信号进行识别分类，具有较强的抗干扰能力，能高效、准确识别剩余电流信号类型，具有较高的识别精度。

为达到上述目的，本发明的技术方案提供一种基于稀疏表示的剩余电流波形自动识别方法，所述方法包括以下步骤：

1)利用剩余电流互感器(RCD)分别采集N种不同设备负载漏电故障的剩余电流信号，进行去噪预处理，将经过预处理后的N种漏电故障的剩余电流信号作为预处理信号样本集；

2)对预处理信号样本集中每种剩余电流信号分别提取其时域和频域统计特征，得到特征向量，并对特征向量进行归一化处理，得到每种剩余电流信号归一化特征向量；

3)将上述步骤所得到的归一化特征向量组成所有信号的特征矩阵，作为N种不同类型剩余电流信号的过完备字典；

4)利用剩余电流互感器采集待测漏电故障时剩余电流信号，进行去噪预处理得到测试样本，按照步骤2)所述过程，提取测试样本的特征向量；

5)将所提取的测试样本的特征向量利用步骤3)所得过完备字典进行稀疏表示；

6)分别将信号的稀疏表示输入到稀疏表示分类器(SRC)中，即可得到待测剩余电流信号类型的分类识别结果。