2.5 仿真与实测信号压缩实验

为全面验证本文方法的电能质量数据压缩能力，采用仿真信号与实测10kV配电网电能质量信号分别验证该方法的压缩效果。

2.5.1 仿真实验

参考文献［5］建立电压暂降、暂升、中断、尖峰、切痕、振荡、谐波、闪变8类常见电能质量信号的模型。为保证ADN内电能质量分析需要，仿真信号采样率设置为25.6kHz。记录的电能质量数据能够满足最高频次100次谐波和10000Hz以上高频振荡分析需要。表2-1为不同噪声环境下，采用本方法压缩8类仿真电能质量信号的压缩效果。通过均方误差百分比（PRD）分析信号恢复后与原始信号相似程度，通过压缩比（CR）衡量信号压缩能力［2］。其计算公式如下：

式中，d（i）是原始信号;f（i）是数据压缩后重构得到的信号;N为信号采样点数。

式中，S_in是原始信号数据量；S_out是压缩后数据量。

分别生成信噪比为30~50dB、20~30dB范围的仿真信号，每类不同噪声环境下随机生成100组，记录时间1s。其压缩结果见表2-1。

由表2-1可知，本方法在低噪声环境下具有良好的CR与PRD；在高噪环境下，由于噪声影响，PRD有所提高，且由于存在少量正常信号被误识别成故障信号，导致CR略有下降。在各类电能质量信号中，谐波信号可通过第1周期信号记录整个谐波信号，同时，额外统计实验证明，本方法能够有效监测新的谐波的发生；闪变信号各周期之间均有波形变化，本方法不能压缩，但是能够有效地记录所有波形。从总体压缩效果看，本方法能够有效保留扰动起止处及不同波形畸变处的变化情况，即能够保留电能质量分析所需信号细节，因此能够满足ADN下电能质量信号压缩需要。

表2-1为高信噪比信号采用本方法与参考文献［1，3］方法的压缩对比结果，实验信号采用与表2-1相同信号。由表2-2可知，由于SNR较高，OCSVM未参与压缩进程，各类方法均能压缩相关信号。采用本方法与采用标准OCSVM压缩的方法相关性能一致；参考文献［1］方法PRD略高于本方法，但本方法CR更高；参考文献［3］方法具有平滑降噪环节且使用整周期相似度分析，因此，CR与PRD均低于本方法。综合分析，本方法具有较高的压缩性能，且保留了更多的原始信号细节。在各类常见扰动中，除闪变外，各类常见电能质量数据均可获得很高的CR；每类电能质量均可得到较好的PRD值，保留了扰动信号特征，能够支持后期的分析需要。

表2-3为30~20dB的噪声环境下压缩性能分析，信号仿真生成，每类100组。由于参考文献［1，3］方法无法应用于高噪声环境下，因此，表2-3中只比较采用不同OCSVM参数时的性能，包括PRD、CR与电能质量漏记录、误记录的实验结果。由表2-3可知，由于本方法采用的OCSVM参数偏向于强调准确记录电能质量，因此存在误记录情况（3次），CR有所下降，但是，采用本方法参数无漏记录，且误记录次数少，符合ADN内电能质量数据压缩记录需要。

综上统计实验可知，本方法能够实现高噪声环境下的电能质量信号记录与压缩，且具有良好的PRD与CR，更适用于ADN的电能质量记录需求。

2.5.2 实测电能质量数据压缩实验

为进一步验证本方法对实测信号的压缩效果，采用IEEE波形库［6］与葡萄牙电网实测电能质量数据［7］验证方法的有效性。图2-3为IEEE波形库中典型电能质量信号原始波形、压缩示意图与恢复后波形，信号采样率为每周期128点，在暂降起始处存在微弱振荡成分。

由图2-3可知，本方法能够有效地压缩与恢复实测信号，恢复后信号PRD值为1.40%，CR值为1.80。压缩信号能够完整、准确地保持原始信号中的暂态振荡、暂降起止处、暂降过程中等电能质量信号细节，能够支持后期的精细化分析需要。

图2-4为另外4组电能质量信号电压波形图，表2-4为各组数据压缩后的相关PRD值与CR值。图2-4中葡萄牙电网电能质量数据采样率为50kHz。由噪声估计环节确定，实测信号的信噪比为43~48dB范围。由表2-4可见，本方法还原波形与原始波形非常相似（PRD值低），实测数据压缩比虽然相对仿真数据较低，但其主要原因是由于实测数据记录周期数相对较少。整体看，本方法仍然起到了较好的压缩效果。

综上实测数据实验可知，本方法可有效应用于实测配电网数据压缩，满足实际工业要求。以上实测信号信噪比较高，未采用OCSVM参与压缩，未来实际工作中，将根据电能质量监控设备采样率等因素，具体修订OCSVM相关参数与ND阈值等压缩所需参数。