基于小波能量差与PCA-SVM的电能质量扰动分类系统

资 源 简 介

该项目旨在实现对电力系统电能质量扰动信号的高效识别与分类。系统首先采用小波变换对输入的原始信号进行多尺度分解，根据重构后的各层小波系数计算信号的能量值，并进一步求取相邻尺度的能量差，从而准确提取出反映信号扰动特征的敏感分量。这种方法能有效突出信号在发生暂降、暂升或中断等突变时的能量变化情况。为了降低计算复杂度并消除特征间的相关性冗余，系统引入主成分分析（PCA）对提取的高维能量特征向量进行降维处理，提取对分类贡献最大的主成分特征。最后，将处理后的低维特征向量输入支持向量机（SVM）分类器中，利用其非线性映

详 情 说 明

电能质量扰动分类系统 (基于小波能量差与PCA-SVM)

项目介绍

本项目实现了一个基于小波变换、主成分分析（PCA）与支持向量机（SVM）的电能质量扰动自动分类系统。电能质量扰动（PQD）识别是智能电网运行监测的重要组成部分。系统能够针对电力系统中常见的多种扰动信号（如电压暂降、暂升、中断、谐波和闪变）进行特征提取与精准分类，旨在提供一种高抗噪性和高识别率的自动化解决方案。

功能特性

1. 实验数据自动化合成：系统内置扰动信号发生器，可模拟生成涵盖正常状态及五类典型扰动（电压暂降、暂升、中断、谐波、电压波动与闪变）的随机样本，并允许加入高斯白噪声以模拟真实环境。
2. 敏感特征提取：系统结合了小波多尺度分解与能量分布分析。通过提取各尺度分量的平均能量，并计算相邻尺度间的能量差，能显著捕捉到信号在扰动发生瞬间的突变特征。
3. 数据降维与去冗余：引入主成分分析（PCA）技术，将高维的小波能量特征向量映射到低维特征空间，在消除特征间相关性的同时通过选取关键主成分降低后续分类器的计算开销。
4. 高性能分类器：采用基于径向基函数（RBF）核的多分类支持向量机，能够处理非线性特征分布，实现对各类扰动的快速且准确的分类。
5. 全方位结果可视化：系统可全自动生成典型扰动波形图、PCA特征空间三维分布图以及分类混淆矩阵，便于直观评估模型的分类性能。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
2. 必备工具箱：

- Wavelet Toolbox (小波工具箱) - Statistics and Machine Learning Toolbox (统计与机器学习工具箱)

使用方法

1. 打开 MATLAB 软件。
2. 确保已将主脚本及相关逻辑放置在当前工作路径下。
3. 在命令行窗口直接运行主脚本。
4. 程序将依次执行信号生成、特征提取、PCA降维、模型训练及测试环节。
5. 运行结束后，系统会弹出一系列图形界面用于展示分析结果，并在命令行窗口输出最终的分类准确率统计。

逻辑实现细节

1. 信号生成逻辑

系统通过数学建模生成采样频率为 6400Hz 的电力信号。每一类扰动信号均包含随机化的扰动发生时间点和扰动幅值。

• 正常信号：标准的 50Hz 正弦波。
• 暂降/暂升/中断：在指定时间跨度内对幅值进行衰减或增益处理。
• 谐波：在基频基础上叠加 3、5、7 次谐波分量。
• 波动与闪变：通过低频正弦包络对基频信号进行调幅。

2. 小波特征提取算法

系统采用 db4 小波基函数对原始信号进行 5 层多尺度分解。

• 特征构造：计算第 1 至第 5 层的细节分量（D1-D5）以及第 5 层近似分量（A5）的平均能量（平方和除以系数长度）。
• 能量差计算：使用 diff 函数求取上述能量项在相邻尺度间的绝对值差值。这种做法增强了对电压突变点（如暂降起始点）的捕捉能力。
• 特征融合：将原始能量向量与能量差向量拼接，构成综合特征向量。

3. PCA 降维处理

为了优化分类器性能，系统对提取的综合特征进行以下处理：

• 标准化：将特征缩放至均值为 0、方差为 1 的分布。
• 主成分提取：执行 PCA 变换，并选取前 3 个最具代表性的主成分。这不仅实现了数据压缩，还为后续的三维特征分布可视化提供了可能。

4. SVM 分类器设计

• 数据集划分：系统利用随机采样原理，将 70% 的数据作为训练集，30% 作为测试集。
• 分类策略：采用 fitcecoc 函数实现“一对多”（One-Vs-All）的多分类框架。
• 核函数：选用高斯（Gaussian/RBF）核函数，通过将特征映射到高维空间来解决原始低维空间中的线性不可分问题。

5. 绩效评价

系统通过对比测试集的真实标签与预测标签，计算整体分类准确率。混淆矩阵详细展示了每一类扰动被误分类的具体情况，为优化特征提取算法提供了数据支持。