应用篇

第2章 主动配电网电能质量信号高效压缩

主动配电网获得的海量电能质量数据通过进行高效、低损的压缩，可以降低通信与存储压力。电能质量信号可通过周期间相似性测度进行高效压缩，但易受噪声干扰。为提高测度压缩方法在配电网内抗噪能力，本章提出一种基于单类支持向量机（One-Class Support Vector Machine，OCSVM）与归一化距离测度的电能质量信号压缩方法。首先，通过仿真实验，获取高噪声环境下故障样本，训练以1/4周期信号归一化距离测度和信号信噪比为输入的OCSVM，并改进OCSVM的误差限v和RBF核函数宽度参数c，以提高扰动检测能力；之后，通过噪声估计方法，估计待压缩信号的信噪比，如信噪比较高，则采用相邻2周期内对应1/4周期信号归一化距离测度阈值，进行周期化压缩，否则，采用OCSVM，判定低信噪比信号内是否新发生扰动并开展压缩。仿真与实测配电网电能质量信号实验表明，本方法能够在不同噪声环境下，有效地压缩电能质量信号。