本发明涉及配电网电能质量检测技术领域，具体的说是一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法。
背景技术：
电压暂降是电能质量问题中最严重的问题之一，它可能导致一些用电设备非正常工作，严重时引起设备的停运，从而使企业遭受巨大的经济损失，造成人民生活不便或引起相关的社会问题，而对电压暂降进行实时准确的检测是对抑制缓解电压暂降的重要前提。
s变换是地球物理学领域的学者stockwell等人于1996年提出的一种时频可逆分析方法。s变换因其良好的时频分析能力，能提取任意频率分量特征等，是众多数学分析方法中较好的一种提取电压暂降特征值的方法，但传统的s变换可能存在对暂降的误判、对噪声敏感等缺点，因此国内外专家提出了对于s变换的改进。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题是提供一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法，通过在原始s变换的高斯窗函数上添加两个调节因子，定义起止时刻误差、暂降深度误差、局部标准差、峰度和能量五个指标，并得到其与两个调节因子的关系曲线。利用多属性决策的最优组合赋权方法，得到最优决策方案，所对应的调节因子的数值即为最优取值，由此确定改进s变换的高斯窗函数，最后提取到更加精确的电压暂降特征量。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法，其特征在于：利用多属性决策的最优组合赋权方法，得到最优决策方案，所对应的调节因子的数值即为最优取值，进而确定改进s变换的高斯窗函数，最后提取到更加精确的电压暂降特征量；具体步骤如下：
步骤1，在原始s变换的高斯窗函数上添加两个调节因子，所述的两个调节因子为高斯窗幅度调节系数和高斯窗指数调节系数；
步骤2，定义起止时刻误差、暂降深度误差、局部标准差、峰度和能量五个评价指标；
步骤3，对两个高斯窗调节因子划定取值范围，并进行步进；根据两个调节参数的不同取值得到不同的s变换，利用每一次得到的s变换计算出步骤2中的五项指标，最终形成两个参数分别和五个指标的关系曲线；
步骤4，在两个参数变化时得到的不同指标值中随机选取302组数据组成决策矩阵a，分别得到主观赋权方法和客观赋权方法下的权重矩阵；
步骤5，根据多属性决策中的最优组合赋权方法对步骤4中的决策矩阵和权重矩阵分别进行运算，从而得到多属性综合评价值，其最大值所在的决策方案即为最优方案；
步骤6，由最优方案对应的参数值确定改进s变换的高斯窗函数，用该改进s变换能更加精确的提取电压暂降的基频幅值、起止时刻误差、相位跳变和暂降深度四个特征量。
所述的步骤1中，在原始s变换的高斯窗函数上添加两个调节因子，具体为
所述的步骤2中，起止时刻误差定义为由改进的s变换提取到的起止时刻与理论起止时刻分别相减所得到的的绝对值之和定义为起止时刻误差，即：
tr＝|ten-t1| |tst-t2|
式中，tr为起止时刻误差，ten为检测到的暂降终止时刻，tst为检测到的暂降起始时刻，t1为理论暂降终止时刻，t2为理论暂降起始时刻；
暂降深度误差为：
ur＝|mf-u|
式中，ur为暂降深度误差，u为理论电压暂降深度，mf为实际电压暂降深度；
局部标准差为：
式中，xi为扰动样本向量x中某点采样幅值，n为扰动样本包含的采样点数；
峰度为：
式中，xi为扰动样本向量x中某点采样幅值，n为扰动样本包含的采样点数；
能量为：
式中，xi为扰动样本向量x中某点采样幅值，n为扰动样本包含的采样点数。
所述的步骤3中，对两个高斯窗调节因子划定取值范围，并进行步进；参数高斯窗幅度调节系数a的取值范围为1～5，参数高斯窗指数调节系数b的取值范围为0.5～1.5，步进均为0.01。
所述的决策矩阵a通过计算得到规范化矩阵b和对称非负定方阵b1，分别选择一种主观赋权方法和客观赋权方法对决策矩阵进行运算，得到权重矩阵。
所述的步骤4中，主观赋权法采用专家调查法，客观赋权放采用熵值法，从而得到赋权向量。
所述的步骤5中采用最优组合赋权方法对决策矩阵和权重矩阵进行计算得到所有决策方案的多属性综合评价值。
该种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法能够产生的有益效果为：通过在原始s变换的高斯窗函数上添加高斯窗幅度调节系数和高斯窗指数调节系数两个调节因子，定义起止时刻误差、暂降深度误差、局部标准差、峰度和能量五个指标，并得到其与两个调节因子的关系曲线。利用多属性决策的最优组合赋权方法，得到最优决策方案，所对应的调节因子的数值即为最优取值。基于多属性决策的最优组合赋权方法下，得到改进s变换高斯窗函数调节因子的最优取值，从而更准确地提取电压暂降的特征量。
附图说明
图1为本发明一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法中电压暂降信号图。
图2为本发明一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法中起止时刻误差随参数a、b的变化曲线图。
图3为本发明一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法中暂降深度误差随参数a、b的变化曲线图。
图4为本发明一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法中局部标准差随参数a、b的变化曲线图。
图5为本发明一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法中峰度随参数a、b的变化曲线图。
图6为本发明一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法中能量随参数a、b的变化曲线图。
图7为本发明一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法中原始s变换的基频差分平方向量。
图8为本发明一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法中改进s变换的基频差分平方向量。
图9为本发明一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法中原始s变换的基频幅值。
图10为本发明一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法中改进s变换的基频幅值。
图11为本发明一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法中原始s变换的时间幅值平方和均值和采样点。
图12为本发明一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法中改进s变换的时间幅值平方和均值和采样点。
图13为本发明一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法中原始s变换的相位跳变。
图14为本发明一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法中改进s变换的相位跳变。
具体实施方式
以下结合说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述。
一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法，其特征在于：利用多属性决策的最优组合赋权方法，得到最优决策方案，所对应的调节因子的数值即为最优取值，进而确定改进s变换的高斯窗函数，最后提取到更加精确的电压暂降特征量；具体步骤如下：
步骤1，在原始s变换的高斯窗函数上添加两个调节因子，所述的两个调节因子为高斯窗幅度调节系数和高斯窗指数调节系数；
步骤2，定义起止时刻误差、暂降深度误差、局部标准差、峰度和能量五个评价指标；
步骤3，对两个高斯窗调节因子划定取值范围，并进行步进；根据两个调节参数的不同取值得到不同的s变换，利用每一次得到的s变换计算出步骤2中的五项指标，最终形成两个参数分别和五个指标的关系曲线；如图2至图6所示；
步骤4，在两个参数变化时得到的不同指标值中随机选取302组数据组成决策矩阵a，分别得到主观赋权方法和客观赋权方法下的权重矩阵；
步骤5，根据多属性决策中的最优组合赋权方法对步骤4中的决策矩阵和权重矩阵分别进行运算，从而得到多属性综合评价值，其最大值所在的决策方案即为最优方案；
步骤6，由最优方案对应的参数值确定改进s变换的高斯窗函数，用该改进s变换能更加精确的提取电压暂降的基频幅值、起止时刻误差、相位跳变和暂降深度四个特征量。如图8、图10、图12和图14所示。
本实施例中，步骤1中，在原始s变换的高斯窗函数上添加两个调节因子，具体为
本实施例中，步骤2中，起止时刻误差定义为由改进的s变换提取到的起止时刻与理论起止时刻分别相减所得到的的绝对值之和定义为起止时刻误差，即：
tr＝|ten-t1| |tst-t2|
式中，tr为起止时刻误差，ten为检测到的暂降终止时刻，tst为检测到的暂降起始时刻，t1为理论暂降终止时刻，t2为理论暂降起始时刻；
暂降深度误差为：
ur＝|mf-u|
式中，ur为暂降深度误差，u为理论电压暂降深度，mf为实际电压暂降深度；
局部标准差为：
式中，xi为扰动样本向量x中某点采样幅值，n为扰动样本包含的采样点数；
峰度为：
式中，xi为扰动样本向量x中某点采样幅值，n为扰动样本包含的采样点数；
能量为：
式中，xi为扰动样本向量x中某点采样幅值，n为扰动样本包含的采样点数。
本实施例中，步骤3中，对两个高斯窗调节因子划定取值范围，并进行步进；参数高斯窗幅度调节系数a的取值范围为1～5，参数高斯窗指数调节系数b的取值范围为0.5～1.5，步进均为0.01。
本实施例中，决策矩阵a通过计算得到规范化矩阵b和对称非负定方阵b1，分别选择一种主观赋权方法和客观赋权方法对决策矩阵进行运算，得到权重矩阵。
本实施例中，步骤4中，主观赋权法采用专家调查法，客观赋权放采用熵值法，从而得到赋权向量。
本实施例中，步骤5中采用最优组合赋权方法对决策矩阵和权重矩阵进行计算得到所有决策方案的多属性综合评价值。
通过仿真验证证明该种电压暂降检测方法的有益效果：
基于matlab/simulink建立三相短路故障引起的电压暂降的仿真模型并进行仿真实验。仿真时采样频率设定为1600hz，采样点数设定为512点，基频频率取工频50hz，暂降开始时间点为150，结束时间点为300，如图1所示。
从图2至图6可以看出，当参数a、b分别增加时，起止时刻误差逐渐变小，其最小误差为1；暂降深度下降到最小值附近后，便基本保持其值不变；局部标准差先增大，后减小，最后以微小幅度上身后基本保持不变；峰度基本处于1.5-2.1之间来回波动；能量随着参数a、b的增加而提高到最大值附近，后基本保持不变。
由图7至图14可明显看出，改进后的s变换与原始s变换相比，获得波形曲线特征信号更为明显，提取暂降信号特征向量更为准确。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。
1.一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法，其特征在于：利用多属性决策的最优组合赋权方法，得到最优决策方案，所对应的调节因子的数值即为最优取值，进而确定改进s变换的高斯窗函数，最后提取到更加精确的电压暂降特征量；具体步骤如下：
步骤1，在原始s变换的高斯窗函数上添加两个调节因子，所述的两个调节因子为高斯窗幅度调节系数和高斯窗指数调节系数；
步骤2，定义起止时刻误差、暂降深度误差、局部标准差、峰度和能量五个评价指标；
步骤3，对两个高斯窗调节因子划定取值范围，并进行步进；根据两个调节参数的不同取值得到不同的s变换，利用每一次得到的s变换计算出步骤2中的五项指标，最终形成两个参数分别和五个指标的关系曲线；
步骤4，在两个参数变化时得到的不同指标值中随机选取302组数据组成决策矩阵a，分别得到主观赋权方法和客观赋权方法下的权重矩阵；
步骤5，根据多属性决策中的最优组合赋权方法对步骤4中的决策矩阵和权重矩阵分别进行运算，从而得到多属性综合评价值，其最大值所在的决策方案即为最优方案；
步骤6，由最优方案对应的参数值确定改进s变换的高斯窗函数，用该改进s变换能更加精确的提取电压暂降的基频幅值、起止时刻误差、相位跳变和暂降深度四个特征量。
2.根据权利要求1所述的一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法，其特征在于：所述的步骤1中，在原始s变换的高斯窗函数上添加两个调节因子，具体为
3.根据权利要求2所述的一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法，其特征在于：所述的步骤2中，起止时刻误差定义为由改进的s变换提取到的起止时刻与理论起止时刻分别相减所得到的的绝对值之和定义为起止时刻误差，即：
tr＝|ten-t1| |tst-t2|
式中，tr为起止时刻误差，ten为检测到的暂降终止时刻，tst为检测到的暂降起始时刻，t1为理论暂降终止时刻，t2为理论暂降起始时刻；
暂降深度误差为：
ur＝|mf-u|
式中，ur为暂降深度误差，u为理论电压暂降深度，mf为实际电压暂降深度；
局部标准差为：
式中，xi为扰动样本向量x中某点采样幅值，n为扰动样本包含的采样点数；
峰度为：
式中，xi为扰动样本向量x中某点采样幅值，n为扰动样本包含的采样点数；
能量为：
式中，xi为扰动样本向量x中某点采样幅值，n为扰动样本包含的采样点数。
4.根据权利要求3所述的一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法，其特征在于：所述的步骤3中，对两个高斯窗调节因子划定取值范围，并进行步进；参数高斯窗幅度调节系数a的取值范围为1～5，参数高斯窗指数调节系数b的取值范围为0.5～1.5，步进均为0.01。
5.根据权利要求4所述的一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法，其特征在于：所述的决策矩阵a通过计算得到规范化矩阵b和对称非负定方阵b1，分别选择一种主观赋权方法和客观赋权方法对决策矩阵进行运算，得到权重矩阵。
6.根据权利要求5所述的一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法，其特征在于：所述的步骤4中，主观赋权法采用专家调查法，客观赋权放采用熵值法，从而得到赋权向量。
7.根据权利要求5所述的一种基于多属性决策和改进s变换方法的电压暂降检测方法，其特征在于：所述的步骤5中采用最优组合赋权方法对决策矩阵和权重矩阵进行计算得到所有决策方案的多属性综合评价值。
技术总结