本發(fā)明屬于電氣化鐵路系統(tǒng)自動(dòng)化
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體涉及一種電鐵牽引負(fù)荷電能質(zhì)量分布特性高斯模型分析方法，其作為一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，可用以支撐電氣化鐵路系統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的高級(jí)應(yīng)用。
背景技術(shù)：
：電氣化鐵路的優(yōu)良性能為世界各國(guó)所認(rèn)知，我國(guó)近十年來(lái)加快了鐵路電氣化建設(shè)和改造的步伐，中國(guó)高鐵的發(fā)展也成為舉世矚目且引領(lǐng)世界的特色優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)。隨著我國(guó)高速客運(yùn)專線及重載貨運(yùn)鐵路的大規(guī)模投產(chǎn)運(yùn)行，針對(duì)電氣化鐵路大規(guī)模接入地區(qū)，電鐵牽引負(fù)荷對(duì)電網(wǎng)電能質(zhì)量的管理和控制，提出了新的挑戰(zhàn)。本發(fā)明所涉及的一種電鐵牽引負(fù)荷電能質(zhì)量分布特性高斯模型分析方法，通過(guò)對(duì)典型高速客運(yùn)鐵路專線、重載貨運(yùn)鐵路的電能質(zhì)量進(jìn)行測(cè)試，收集大規(guī)模電鐵負(fù)荷接入后的電網(wǎng)電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)裝置中的電壓有效值、電流有效值、有功功率、無(wú)功功率、視在功率、基波功率因數(shù)、全功率因數(shù)、諧波、閃變等數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，建立電鐵牽引負(fù)荷電能質(zhì)量分布特性高斯混合模型，并分析不同種類電鐵牽引負(fù)荷對(duì)電能質(zhì)量的影響。該方法作為一種大數(shù)據(jù)處理方法，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘與分析，更好地服務(wù)于電氣化鐵路線路規(guī)劃以及設(shè)備升級(jí)改造等方面。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明利用電網(wǎng)電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)裝置采集到的不同負(fù)荷下電網(wǎng)電壓有效值、電流有效值、有功功率、無(wú)功功率、視在功率、基波功率因數(shù)、全功率因數(shù)、諧波、閃變等數(shù)據(jù)，建立大規(guī)模電鐵負(fù)荷接入后電能質(zhì)量分布特性高斯混合模型，實(shí)現(xiàn)不同負(fù)荷接入對(duì)電網(wǎng)電能質(zhì)量影響的分析，為電氣化鐵路運(yùn)行與線路升級(jí)改造中新線路對(duì)電網(wǎng)的沖擊提供理論依據(jù)。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案包括如下步驟：(1)采集電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)裝置中的電壓有效值、電流有效值、有功功率、無(wú)功功率、視在功率、基波功率因數(shù)、全功率因數(shù)、諧波、閃變等數(shù)據(jù)，均為三相電的原始測(cè)量值，通過(guò)對(duì)此數(shù)據(jù)進(jìn)行小波去噪等操作，構(gòu)造原始數(shù)據(jù)集x；(2)基于上述數(shù)據(jù)特征集x，利用帶有合并算子Figueiredo-Jain(F-J)算法學(xué)習(xí)高斯混合模型，得到輸出模型參數(shù)，即不同負(fù)荷下電網(wǎng)電能質(zhì)量的特征參數(shù)以及各負(fù)荷的先驗(yàn)概率；(3)在應(yīng)用階段，基于上述建立的改進(jìn)高斯混合模型，對(duì)實(shí)時(shí)采集到的反映電鐵牽引負(fù)荷電能質(zhì)量分布特性的電壓、電流、功率、諧波等數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和分析，獲得對(duì)應(yīng)的負(fù)荷類別；對(duì)于新建線路，根據(jù)其所屬的負(fù)荷類型，分析其對(duì)電網(wǎng)電能質(zhì)量的影響。在步驟(1)中，原始數(shù)據(jù)集x的構(gòu)造應(yīng)包括：①采集電網(wǎng)電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)裝置提供的電壓有效值、電流有效值、有功功率、無(wú)功功率、視在功率、基波功率因數(shù)、全功率因數(shù)、諧波、閃變等全部數(shù)據(jù)用于分析；②將篩選出的數(shù)據(jù)進(jìn)行小波去噪，得到不含離群點(diǎn)的數(shù)據(jù)。在步驟(2)中，基于原始數(shù)據(jù)x，建立基于改進(jìn)F-J算法的GMM模型，具體如下：①訓(xùn)練特征集x包含n個(gè)訓(xùn)練樣本，是一個(gè)m維的非高斯數(shù)據(jù)，由于非高斯過(guò)程可以表示為多個(gè)高斯元的組合，因此x的概率密度函數(shù)可以表示為其中K是高斯元的數(shù)量，ωi是第i個(gè)高斯元Ci的權(quán)重，(μi,σi)是Ci的均值和協(xié)方差。對(duì)于Ci，x的相應(yīng)的多變量高斯密度函數(shù)是混合概率密度函數(shù)是幾個(gè)高斯元的加權(quán)，其中權(quán)重ωi反映樣本屬于第i個(gè)高斯元的先驗(yàn)概率。對(duì)于混合高斯模型，密度函數(shù)的積分滿足因?yàn)槊總€(gè)高斯元的概率密度的積分也是1，所以②假設(shè)GMM模型中的初始參數(shù)值是其中K0是初始高斯元的數(shù)量，每個(gè)高斯元的初始權(quán)重是1/K0；③計(jì)算其中p(s)(Ck(s)|xj)是在第s次迭代中第j個(gè)樣本屬于第k個(gè)高斯元Ck(s)的后驗(yàn)概率。④計(jì)算其中和分別是在第(s+1)次迭代中高斯元Ck(s+1)的均值、協(xié)方差和權(quán)重，m是樣本點(diǎn)的維數(shù)。⑤令步驟④中的Ci(s)表示第s次迭代中具有最小權(quán)重的高斯元，是Ci(s)的權(quán)重，在此次迭代中高斯元的數(shù)量是Ks：i.如果那么就計(jì)算Ci(s)和其他高斯元的距離并記做接著將高斯元Ci(s)和距離它最近的高斯元Cj(s)合并，更新權(quán)重如下：將高斯元Cj(s)與Ci(s)合并之后，重復(fù)步驟③。ii.如果所有的那么檢查兩次迭代中參數(shù)的變化，如果變化大于一個(gè)特定的非常小的值，重復(fù)步驟③。iii.當(dāng)所有高斯元的權(quán)重大于等于1/K0并且兩次迭代之間參數(shù)的變化小于這個(gè)特定的非常小的值，迭代終止，輸出最終的GMM模型參數(shù)。在步驟(3)中，對(duì)于新建線路，根據(jù)其所屬的負(fù)荷類型，基于其反變換后的電網(wǎng)電壓有效值、電流有效值、有功功率、無(wú)功功率、視在功率、基波功率因數(shù)、全功率因數(shù)、諧波、閃變等數(shù)據(jù)的特征值，分析其對(duì)電網(wǎng)電能質(zhì)量的影響。本發(fā)明的特點(diǎn)在于：針對(duì)采集到的反應(yīng)電鐵牽引負(fù)荷電能質(zhì)量數(shù)據(jù)時(shí)不同種類電鐵負(fù)荷下的混合數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，基于同種電鐵負(fù)荷下的數(shù)據(jù)服從高斯分布的特點(diǎn)，利用改進(jìn)高斯混合模型(GaussianMixtureModel，GMM)作為電能質(zhì)量的建模工具，建立多個(gè)高斯模型，并得到不同負(fù)荷的先驗(yàn)概率。在建模過(guò)程中，利用基于帶有合并算子Figueiredo-Jain(F-J)算法進(jìn)行訓(xùn)練，一方面可自動(dòng)調(diào)整高斯元的數(shù)目，另一方面可解決部分高斯元重疊時(shí)帶來(lái)的迭代效率下降的問(wèn)題。本發(fā)明具有以效果：本發(fā)明作為一種基于大數(shù)據(jù)處理方法的電鐵牽引負(fù)荷電能質(zhì)量分析方法，能夠?qū)﹄姎饣F路運(yùn)行中電網(wǎng)電能質(zhì)量數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行提取與優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)不同負(fù)荷類型下電網(wǎng)電能質(zhì)量的聚類分析，從而指導(dǎo)電氣化鐵路線路改建與擴(kuò)建對(duì)電網(wǎng)電能質(zhì)量的影響，實(shí)現(xiàn)線路改建前的理論分析，更好地未電氣化鐵路的規(guī)劃與運(yùn)行提供輔助服務(wù)。附圖說(shuō)明下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式來(lái)詳細(xì)說(shuō)明本發(fā)明；圖1為本發(fā)明提供的基于改進(jìn)高斯混合模型的電鐵牽引負(fù)荷電能質(zhì)量分布特性計(jì)算分析方法的流程圖；圖2為本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的不同電鐵牽引負(fù)荷下電能質(zhì)量分布特征的聚類結(jié)果。具體實(shí)施方式下面結(jié)合說(shuō)明書(shū)附圖和實(shí)施范例對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步詳細(xì)闡述。本發(fā)明提供了一種電鐵牽引負(fù)荷電能質(zhì)量分布特性高斯模型分析方法，其流程如圖1所示，包括以下步驟：步驟1:本實(shí)施范例結(jié)合電鐵牽引負(fù)荷對(duì)山西電網(wǎng)電能質(zhì)量影響的監(jiān)測(cè)裝置中收集的15000組數(shù)據(jù)進(jìn)行說(shuō)明，每個(gè)數(shù)據(jù)我們選取表1中的變量作為我們的變量，主要電壓有效值、電流有效值、有功功率、無(wú)功功率、視在功率、基波功率因數(shù)、全功率因數(shù)、諧波、閃變等數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)此數(shù)據(jù)進(jìn)行小波去噪等操作，并將小波去噪后的數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)化，構(gòu)造原始數(shù)據(jù)集x。表1電鐵牽引負(fù)荷電網(wǎng)電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)裝置監(jiān)控變量序號(hào)變量名序號(hào)變量名1A相基波功率因數(shù)2B相基波功率因數(shù)3C相基波功率因數(shù)4總基波功率因數(shù)5A相電流有效值6B相電流有效值7C相電流有效值8A相有功功率9B相有功功率10C相有功功率11總有功功率12A相全功率因數(shù)13B相全功率因數(shù)14C相全功率因數(shù)15總?cè)β室驍?shù)16A相無(wú)功功率17B相無(wú)功功率18C相無(wú)功功率19總無(wú)功功率20A相視在功率21B相視在功率22C相視在功率23A相視在功率24A相電壓有效值25B相電壓有效值26C相電壓有效值27A相總功28B相總功29C相總功30總功31負(fù)序電流32正序電流33零序電流34負(fù)序電壓35正序電壓36零序電壓38A相閃變39B相閃變40C相閃變41A相電流三次諧波絕對(duì)值42B相電流三次諧波絕對(duì)值43C相電流三次諧波絕對(duì)值44A相電流五次諧波絕對(duì)值45B相電流五次諧波絕對(duì)值46C相電流五次諧波絕對(duì)值47A相電流七次諧波絕對(duì)值48B相電流七次諧波絕對(duì)值49C相電流七次諧波絕對(duì)值(2)基于上述數(shù)據(jù)15000*48的原始數(shù)據(jù)集x，利用帶有合并算子Figueiredo-Jain(F-J)算法學(xué)習(xí)高斯混合模型，得到輸出模型參數(shù)，即不同負(fù)荷下電網(wǎng)電能質(zhì)量的特征參數(shù)以及各負(fù)荷的先驗(yàn)概率，具體如下①原始樣本集x包含15000個(gè)訓(xùn)練樣本，是一個(gè)48維的非高斯數(shù)據(jù)，假設(shè)GMM模型中的初始參數(shù)值是其中K0＝8是初始高斯元的數(shù)量，每個(gè)高斯元的初始權(quán)重是1/K0＝1/8；②計(jì)算第s次迭代中第j個(gè)樣本屬于第k個(gè)高斯元Ck(s)的后驗(yàn)概率③計(jì)算在第(s+1)次迭代中高斯元Ck(s+1)的均值、協(xié)方差和權(quán)重和其中m是樣本點(diǎn)的維數(shù)。④令步驟③中的Ci(s)表示第s次迭代中具有最小權(quán)重的高斯元，是Ci(s)的權(quán)重，如果將權(quán)重過(guò)小的高斯元與和其距離最近的高斯元合并，重復(fù)步驟②；否則，計(jì)算兩次迭代中參數(shù)的變化，如果變化大于一個(gè)特定的非常小的值，重復(fù)步驟②。當(dāng)所有高斯元的權(quán)重大于等于1/K0并且兩次迭代之間參數(shù)的變化小于這個(gè)特定的非常小的值，迭代終止，輸出最終的改進(jìn)GMM模型參數(shù)，即改進(jìn)GMM模型中每個(gè)每個(gè)高斯元的最終權(quán)重ω、最終均值μ和最終協(xié)方差σ，如表2所示。從表格中我們可以看出系統(tǒng)被分為無(wú)負(fù)荷、交直型、交直交三種不同的類型，并給出了各個(gè)類型的權(quán)重，即先驗(yàn)概率以及各個(gè)類型標(biāo)準(zhǔn)化后的均值和協(xié)方差。通過(guò)反變換，我們可以得到各個(gè)類型負(fù)荷發(fā)生時(shí)電網(wǎng)電壓有效值、電流有效值、有功功率、無(wú)功功率、視在功率、基波功率因數(shù)、全功率因數(shù)、諧波、閃變等數(shù)據(jù)的特征值。圖2為迭代過(guò)程中權(quán)重ω個(gè)數(shù)的變化以及各次迭代中均值和協(xié)方差的變化過(guò)程。表2電鐵牽引負(fù)荷電能質(zhì)量的改進(jìn)GMM模型參數(shù)(3)在應(yīng)用階段，基于上述建立的改進(jìn)高斯混合模型，對(duì)實(shí)時(shí)采集到的反映電鐵牽引負(fù)荷電能質(zhì)量分布特性的電壓、電流、功率、諧波等數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和分析，獲得對(duì)應(yīng)的負(fù)荷類別；對(duì)于新建線路，根據(jù)其所屬的負(fù)荷類型，基于其反變換后的電網(wǎng)電壓有效值、電流有效值、有功功率、無(wú)功功率、視在功率、基波功率因數(shù)、全功率因數(shù)、諧波、閃變等數(shù)據(jù)的特征值，分析其對(duì)電網(wǎng)電能質(zhì)量的影響。以上實(shí)施范例僅用于幫助理解本發(fā)明的核心思想，不能以此限制本發(fā)明，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員，凡事依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上所作的任何改動(dòng)，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3