第29卷第3期电工电能新技术Vol.29，No.32010年7月AdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergyJuly2010基于混合小波包的电能质量数据压缩算法郑伟彦，吴为麟(浙江大学电气工程学院，浙江杭州310027)摘要:经典小波算法在分解电力系统监测系统的录波数据时，单一小波基难以与电能质量事件复合特征达到最优匹配，为了进一步提高电能质量数据小波压缩算法的效率，本文在单小波分解的基础上，针对电力系统数据特性提出混合小波包算法:首先通过MATLAB仿真产生不同类型的电网故障录波数据，再将仿真数据所对应的熵函数作为遗传算法寻优的代价函数，优化混合小波包基结构，最后利用新算例验证优化好的混合小波包。仿真实验的结果表明本文算法获得的压缩效果优于经典小波压缩算法。关键词:电能质量;混合小波包;熵函数;遗传算法中图分类号:TM769文献标识码:A文章编号:1003-3076(2010)03-0008-04现代电力系统管理和控制越来越依赖于实时监证明了混合小波基的存在。文献［6］在混合小波基测系统的传输各个网点的录波数据。为了存储和传的基础上提出混合小波包(CombinedWaveletPack-输海量的电网录波数据，首先要解决的问题就是研ets，CWP)。本文在此基础上优化混合小波包的算发高效的压缩算法。而电力系统数据压缩不同于其法:利用自定义的信息代价函数，通过遗传算法优化他领域的数据压缩［1］，压缩的数据必须保留故障诊小波函数族，使得电网故障数据可以用最合适的混断所需的扰动特征量。很多文献都采用了小波压缩合小波包基来分解。与传统的小波包相比，在保持算法:首先将录波信号进行小波分解，再筛选出特征原有算法复杂度基本不变的情况下，获得更好的时系数，在保证重构波形不丢失的特征信息的前提下，频域特性和压缩性能。要求保留的小波系数所占的存储空间必须尽可能的1混合小波包小。小波变换相对于傅里叶变换的不同点在于小波1.1小波包算法分解可以根据信号特征选取不同的小波函数:选用经典小波算法具有小尺度大频窗，大尺度小频恰当的小波函数，可以很好地分析信号的特征;相窗的时频分布规律，而电力系统中故障数据的暂态反，若小波函数选取不正确，分解系数很可能淹没信或稳态扰动通常只出现在特定频带，为了更好去除号的特征。目前经典小波中的小波空间和尺度空间冗余，希望故障存在频带具有最大化时/频域分辨是由对同一母小波函数进行伸缩，平移得到的［2］，率，解决办法是在小波算法基础上推广小波包分解，构造起来简单，但单小波基难以与复杂数据的特征使得频谱窗口进一步细化，以便找到合适的小波包波形匹配。为此，文献［3］［4］提出了多小波电能质树结构，用最少的小波系数提取出电力系统故障信量压缩算法，将小波的光滑性，正交性，紧支性等完息。美结合起来，提高了压缩效果，但多小波计算需要对构造小波包是从长度的2N的滤波器h(n)和g信号进行预处理，且需进行多次的小波分解构，大大()开始，定义函数族{()}，，，，当nwntn=013…n=增加了算法的复杂度时，()是尺度函数，()是小波函数，。0w0=tw1=ψt为了获得多小波基的灵活性同时避免多小波计小波包WP1可以由下列递推式生成:算量大的问题，文献［5］提出混合小波基的概念，并收稿日期:2009-11-15作者简介:郑伟彦(1981-)，男，福建籍，博士研究生，从事电能质量数据分析和挖掘研究;吴为麟(1944-)，男，浙江籍，教授/博导，研究方向:电能质量、电力电子在电力系统中的应用。第3期郑伟彦，等:基于混合小波包的电能质量数据压缩算法92N－1间中，混合小波包有k种选择来构成其正交基。()()()w2nt=槡2Σhnwn2t－nn=0以电压暂降数据为算例，分别采用db1小波包，(1)2N－1电力系统压缩最常用小波db4小波包以及混合小波()()()w2n+1t=槡2Σgnwn2t－n［7］n=0包做2层分解，得到小波系数，其中W20为低频1.2混合小波包系数，W21为细节系数。计算系数W21的能量集中［7］不同小波函数具有不同时频特性:电网监测性作为评价值1，具体原理见文献［6］，获得的数值系统录波数据的低频基波部分通过高正则性，高消越小表示能量越集中;计算W21系数的频带混叠性失矩的光滑小波基将最大部分信号能量集中;针对作为评价值2，具体原理见文献［9］，幅值越大表示故障扰动，选用具有良好的时频局部性短支撑的小频带混叠现象越严重。从表1可知混合小波包分解波基进行特征匹配，可以有效地表示系统故障的突性能优于db4小波包。变特征。混合的小