结合ICEEMDAN与融合分类模型的宽频振荡辨识方法  

A New Method for Identification of Broadband Oscillations Based on ICEEMDAN and Fusion Classification Model

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作  者:李朋波 朱晓峰 沈明慷 沙浩源 何茂慧 邓凯 许瑨 LI Pengbo;ZHU Xiaofeng;SHEN Mingkang;SHA Haoyuan;HE Maohui;DENG Kai;XU Jin(EHV Branch Company,State Grid Jiangsu Electric Power Company,Nanjing,Jiangsu 211102,China)

机构地区:[1]国网江苏省电力有限公司,超高压分公司,江苏南京211102

出  处:《数据与计算发展前沿(中英文)》2025年第2期161-174,共14页Frontiers of Data & Computing

基  金:国网江苏省电力有限公司科技项目(J2023144)。

摘  要:【目的】为提高电力系统宽频振荡辨识的准确率,本文提出一种融合ICEEMDAN-KPCAKAN的宽频振荡辨识方法。【方法】首先,对于随机性、波动性强的原始序列,采用改进的自适应噪声完全集合经验模态分解(ICEEMDAN),将原始宽频振荡信号分解成多个本征模态分量(IMFs)与残差分量,以减小模态混叠现象、凸显各分量时频域特性。其次,针对分量数目多、总特征维数高存在冗余的问题,采用皮尔逊相关系数法,从这些IMFs中筛选出与原始信号相关性最强的5个IMF。进一步地,针对每个IMF,提取其在时域和频域的特征参数,根据相关系数的大小,将特征最终确定为其时频域特征或其本身。针对特征为其本身的IMFs,采用CNN与LSTM融合模型作为分类器;针对特征为其时频域的IMFs,使用核主成分分析(KPCA)技术,对这些高维特征向量进行非线性降维,形成适用于电力系统宽频振荡辨识的特征集,并将降维后的低维向量送入Kolmogorov-Arnold网络(KAN)进行分类辨识。最终,使用LightGBM模型整合各分类器输出,生成融合分类概率,得到最终的分类结果。【结论】通过仿真算例测试表明,该融合方法能够快速、准确地辨识的宽频振荡信号,辨识率达到99.73%。[Objective]To enhance the accuracy of wideband oscillation identification in power systems,this paper proposes a method that integrates ICEEMDAN-KPCA-KAN for wideband oscillation identification.[Methods]Firstly,for the original sequence with strong randomness and volatility,we use ICEEMDAN to decompose the original wideband oscillation signal into multiple intrinsic mode functions(IMFs)and a residual component,thereby reducing modal aliasing and highlighting the time-frequency characteristics of each component.Secondly,For each IMF,we extract time and frequency domain features and determine whether to use the IMF itself or its time-frequency features based on correlation.IMFs used directly are classified using a combined CNN-LSTM model.For those that need time-frequency features,we use KPCA to reduce the dimensions of high-dimensional data and create a feature set.This reduced data is fed into the Kolmogorov-Arnold Network(KAN)for classification.Finally,a LightGBM model combines the outputs from both classifiers to produce the final classification result.[Conclusions]Simulation examples demonstrate that this integrated method can quickly and accurately identify wideband oscillation signals with an identification rate of 99.73%.

关 键 词:宽频振荡辨识 ICEEMDAN KPCA Kolmogorov-Arnold网络 

分 类 号:TM712[电气工程—电力系统及自动化]

 

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