上海海事大學電氣自動化系的研究人員卓金寶、施偉鋒、蘭瑩等，在2017年第17期《電工技術學報》上撰文，針對強噪聲背景下微電網(wǎng)電能信號擾動定位和識別困難的問題,提出一種基于改進形態(tài)濾波器和弧長差分序列的擾動定位與識別方法。

首先,將交替混合形態(tài)濾波器中的膨脹和腐蝕函數(shù)改進為均值膨脹和均值腐蝕函數(shù),再對電能擾動信號進行濾波。然后,在分析擾動波形變化規(guī)律和三個典型擾動算例的基礎上,定義并計算濾波后擾動信號的弧長差分序列。最后,利用弧長差分序列定位準確擾動時間,從弧長差分序列和濾波后信號中提取幅值特征和波峰特征,輸入到已定義識別規(guī)則的擾動識別器,實現(xiàn)擾動識別。

仿真試驗和實際微電網(wǎng)數(shù)據(jù)試驗結果表明,該方法能夠精確定位和識別混入不同強度噪聲的5種單一擾動和3種復合擾動,適用于實際微電網(wǎng)電能信號擾動的定位與識別。

為保證微電網(wǎng)電能質量優(yōu)質可靠，需要對因受輸電線路故障、大功率負荷投切、電力電子裝置等干擾，而在微電網(wǎng)中出現(xiàn)的擾動進行高效準確地時間定位與類型識別。但是，微電網(wǎng)的電能采樣信號中通常混有強噪聲，如工作環(huán)境中充斥大量強噪聲的船舶微電網(wǎng)。所以，在強噪聲背景下快速準確地檢測、定位和識別電能擾動是提高微電網(wǎng)電能質量的基礎工作。

微電網(wǎng)中經(jīng)常出現(xiàn)的電能質量擾動主要為電壓暫降、電壓暫升、中斷、諧波和暫態(tài)振蕩等類型。在擾動識別前對電能信號進行濾波處理是保證定位與識別準確性的前提。

作為一種基于集合論和數(shù)學形態(tài)學的時域非線性濾波器，形態(tài)濾波器是一種源于圖像特征提取的濾波方法，具有計算簡單、實時性強的特點，近年來受到較多的關注。

目前，形態(tài)濾波器研究主要圍繞兩個方面展開: 設計新型算子和選取自適應結構元素。這些研究雖然不同程度地改善了濾波效果，但是都增加了算法復雜性和計算量，泛化應用能力值得推敲。

回歸數(shù)學形態(tài)學定義本身，對形態(tài)濾波器中的最基本運算——膨脹和腐蝕運算進行改進，是一條改善形態(tài)濾波器濾波效果的可靠途徑。當前，電能質量擾動定位與識別方法大多通過時頻變換，提取擾動信號的頻域特征進行擾動識別，如S變換、小波變換和短時傅里葉變換等時頻變換，這將造成時域信息的低效利用或遺漏，同時計算時間較長，不便于實時應用。

同時，微電網(wǎng)電能信號采樣時電磁環(huán)境較為復雜，提取足夠顯著的頻域特征將變得更加困難。通過進一步地實驗和分析，發(fā)現(xiàn)不同電能擾動信號每四分之一和二分之一電能信號周期的弧長具有顯著區(qū)別的幾何特征。所以，充分利用信號出現(xiàn)擾動時波形的幾何變化規(guī)律，提取時域波形的幾何特征用于擾動的定位與識別是解決復雜環(huán)境中微電網(wǎng)電能信號擾動定位與識別問題的可行且有效的方案。

本文提出一種基于改進的形態(tài)濾波器和弧長差分序列的微電網(wǎng)電能質量擾動定位和識別新方法。首先將新定義的均值-膨脹和均值-腐蝕運算用于設計交替混合形態(tài)濾波器，對電能采樣信號進行濾波，獲得更優(yōu)光滑性的濾波后信號; 然后基于時域波形的幾何特征和擾動識別原理，將濾波后的電能擾動信號進行變換，形成弧長差分序列，定位擾動時間并提取序列中擾動的時頻域特征量; 最后經(jīng)過識別器識別擾動類型。通過仿真和實際數(shù)據(jù)試驗，證明此方法的有效性和準確性。


結論

本文設計了一種基于改進的形態(tài)濾波器和弧長差分序列的微電網(wǎng)擾動定位與識別方法。為改善濾波效果，采用均值—膨脹函數(shù)和均值—腐蝕函數(shù)對交替混合形態(tài)濾波器進行改進，濾波后擾動信號經(jīng)基于弧長差分序列的擾動定位與識別算法處理，可以有效實現(xiàn)擾動定位與識別。

仿真試驗表明改進的形態(tài)濾波器較傳統(tǒng)形態(tài)濾波器具有更好的濾波效果，擾動定位與識別算法可以有效定位和識別5種單一擾動和3種復合擾動。實際微電網(wǎng)信號試驗表明所提出的新方法適用于微電網(wǎng)電能擾動時間定位與識別。同時，所設計的算法中特征量的特征信息豐富，可以進一步用于微電網(wǎng)故障診斷研究。