基于判别字典学习的电能质量扰动识别方法

电能质量扰动识别方法通常是先通过数字信号处理工具对信号进行检测和特征提取,再采用人工智能方法对特征进行分类识别,增加了识别过程的复杂性和冗余性。提出一种基于判别字典学习(DDL)的稀疏表示电能质量扰动识别方法,可有效减少识别步骤、降低复杂性,并提高识别率。该方法首先采用主成分分析方法将K类扰动训练样本集降维为扰动降维特征训练样本集,由各类样本分别训练出冗余子字典,然后级联成判别字典。接着基于l0范数算法求解出降维测试信号在该判别字典下的稀疏表示矩阵,最后利用不同的冗余子字典重构测试样本,由冗余残差最小值确定目标归属类,实现对电能质量扰动信号的识别。仿真实验结果表明该方法能有效地对不同电能质量扰动进行识别,过程简单、数据量少、抗噪声鲁棒性好,在信噪比20 d B以上的噪声环境中电能质量扰动识别准确率达到95%以上。