一种基于SVD排列熵的电压暂降源分析方法

王子佳

（大唐环境产业集团股份有限公司，北京 100097）

0 引 言

电能质量是配电系统稳定运行的重点，减少电压暂降对系统的冲击是保证电能质量的重要指标之一。如何快速准确识别电压暂降源并采取相应措施，成为保证配电系统电能质量的难点[1]。近年来，众多学者通过大量研究后发现，引起电压暂降的工况不同，电压信号的突变程度各异。因此，准确提取电压突变信息是识别电压暂降源的关键。基于此，本文将奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）排列熵方法引入电压暂降分析，通过对电压暂降信号进行SVD分解得到一系列包含突变信息的信号分量，然后对信号分量求取排列熵，提取突变特征，实现对电压暂降源的分析和识别。

1 SVD排列熵

1.1 SVD理论

SVD是一种通过将信号信息展开，呈现信息特征的分析方法[2]。对于m×n阶矩阵A，存在正交矩阵U和V，使得：

式中：

式（1）为矩阵A的奇异值分解，其中σi为A的奇异值，数值依次递减。

由于电压信号为一维向量，因此选取合适的矩阵形式是利用SVD理论的前提[3]。本文采用连续截断的矩阵构成方式，取正整数m和n，构成连续截断矩阵A为：

电压信号的突变信息主要体现在奇异值的数值上，随着奇异值逐渐变小，包含的突变信息也越来越少。假设第k个开始数值明显趋于零，则可确定电压信号的突变信息包含在前k-1个奇异值中。选取前k-1个奇异值重构矩阵，得到排除原电压信号中干扰信息的矩阵A'，便于准确提取电压突变信号特征。

1.2 排列熵

排列熵是一种对信号突变特别敏感的非线性分析方法[4]。……