基于自適應提升小波變換的電能質量檢測節點*

陳珍萍

(安徽理工大學 電氣與信息工程學院，安徽 淮南 232001)

隨著新型電網技術的發展以及用戶對電能質量PQ(Power Quality)要求的提高，電能質量問題受到越來越多的關注。要想治理電能質量問題，電能質量擾動信號的檢測和分類是很重要的一個基礎環節。

國內現有的電能質量檢測系統，其數據采集單元同控制中心之間的數據通信大都是通過有線方式進行的，底層通信大都采用現場總線 （如RS485、CAN總線等），遠程通信方式有光纖、電力載波、公網、有線電纜等[3]，給線路鋪設、設備檢修等工作帶來很大不便，建設成本和工程居高不下。無線傳感網絡的出現很好地解決了有線網絡存在的問題，它具有很大的靈活性，只需要在電力檢測區域合理地放置無線傳感器節點即可檢測電力運行狀態,省去了布線環節,節約大量的成本和精力[4]。本文在研究無線傳感網絡的基礎上，提出了一種基于自適應提升小波變換的電能質量檢測節點設計方案，實現了監控中心對檢測節點電能質量遠程實時、準確的檢測和識別，為電力系統的集中管護和檢修提供依據。

1 系統總體設計

由電力系統的運行環境和特點，檢測到電能質量檢測PQD(Power Quality Detection)信號不可避免地會包含一些噪聲信號。噪聲信號的存在會降低檢測的準確性，在噪聲信號強的場合，甚至會造成檢測的失效。為此，需要對PQD信號進行先去噪再分類。系統總體設計思路是將數據采集單元采集到的數據進行自適應提升小波去噪處理，提取PQD信號的特征矢量，再通過支持向量機進行電能質量擾動類型的識別，最后通過無線收發模塊將擾動類型、擾動波形發送給WSN網關,如圖1所示。

總的來說系統可分為以下各個功能模塊：DSP和ARM最小系統模塊、數據采集模塊、鍵盤和液晶顯示模塊、無線收發模塊和電源模塊，如圖2所示。

圖1 電能質量檢測節點實現過程

2 PQD去噪及識別原理

小波分析方法具有良好的時、頻局域性，是電能質量檢測中一個有力的工具，被廣泛應用于電能質量信號去噪和特征向量的提取。但小波變換的算法比較復雜，實現起來需要占用較多的系統資源，運算速度比較慢，不能很好地滿足電能質量信號檢測實時性要求。基于提升格式的第二代小波變換改進了傳統的小波變換算法，不依賴于傅里葉變換，具有運算速度快、完全本位計算、變換后系數與原信號長度相同等特點，適用于信號的實時處理。提升小波分解和重構如圖3(a)、圖3(b)所示。

一次簡單的小波提升分解包括分裂 (split)、預測(prediction)和更新(update)三個步驟。 dj[2n+1]和 sj[2n]分別為第j層的高頻細節分量和低頻近似分量。對低頻近似分量的遞歸進行提升小波分解，從而創建了多分辨率分解的多級變換。

圖3 提升小波變換過程

小波重構過程是分解過程的逆運算，與分解過程具有相同的計算復雜性，能大大提高序列分解和重構的運算速度，改善了小波變換的實時性，降低了算法硬件實現的復雜性。

自適應方法完全從信號的角度出發，根據信號的特點自適應選擇不同的濾波器。本文將自適應算法應用于更新算子和預測算子的設計中，實現了雙自適應提升小波變換，并且采用先更新后預測的方法，預測不會影響更新，提高算法的準確性。

電力系統的噪聲一般是高頻的白噪聲，采用加權閾值法對小波變換的高頻細節分量進行處理，得到去噪后的高頻細節分量，即：

其 中 ，dj(k)為第j層高頻細節系數，為 處理后的高頻細節系數，閾值為高斯白噪聲的標準差估計，βj為加權系數，在 0～1之間取值，目的是使最小，使估計出來的盡可能接近于 dj(k)。結合噪聲的細節系數在各尺度上的傳播特性，選擇

根據Parseval定理，輸入能量載入小波系數[5]，如下式：

3 系統硬件設計

其中，f(t)為待小波分解信號，cj(k)為小波分解第 j層的近似系數，dj(k)為小波分解第j層的細節系數。近似系數中所含能量為基波能量，而細節系數中所含能量是暫態能量。

本文在參考文獻[6]的基礎上，根據處理后的高頻細節分量和低頻近似分量，取小波各層暫態能量差和擾動持續時間為特征向量，用改進支持向量機進行PQD的識別。選擇高斯徑向基函數為SVM的內核函數，即：

3.1 DSP和ARM核心電路設計

本文采用ARM+DSP的主從式并行處理系統，把基于支持向量機的擾動類型識別、人機交互功能和無線通信功能集中在ARM子系統中，由主機完成對一切外設的控制。利用DSP的快速數據處理能力完成對三相電壓信號、三相電流信號的采集、小波去噪以及小波變換提取特征向量。ARM和DSP之間的數據通信通過一個雙口RAM來實現。

DSP芯片選用TMS320VC5402芯片,該芯片是TI公司針對低功耗、高性能需要而專門設計的定點DSP芯片；ARM芯片選擇Samsung公司的ARM9系列芯片S3C2420，結合相應的外設構成一個完整的ARM應用系統，具有體積小、功耗低、相對處理能力強等特點，能夠裝載和運行操作系統，實現了多任務調度，提高了PQD識別、無線通信的可靠性和快速性。

3.2 數據采集單元設計

數據采集單元設計方案是:采用小型交流互感器，將100 V、5 A的一次電壓、電流信號轉換成+5 V～-5 V之間的弱電信號，并通過高精度的運算放大器進行信號調理，經過低通濾波后，傳送給A/D轉換電路。為了準確快速地反映出電網的電能質量，要求該部分電路必須保證很高的線性度。本裝置選用了東升公司的超小型、高精密電流和電壓變換器。這種變換器線性度為0.1%，補償后相移小于70′，隔離電壓高達2 500 V，并且體積小、重量輕，可直接焊在印刷線路板上。選用ADS8346芯片完成模擬量到數字量的轉換。ADS8346是TI公司專為高速同步數據采集設計的一款16位A/D轉換芯片，由3個轉換速率為250 kS/s的ADC構成，每個ADC有2個模擬輸入通道，可同時實現6個通道的模擬量轉換。

3.3 無線收發模塊設計

ZigBee采用IEEE802.15.4標準，利用全球共用的公共頻率2.4 GHz，應用于監視、控制網絡時，其具有非常顯著的低成本、低耗電、網絡節點多、傳輸距離遠等優勢，目前被視為替代有線監視和控制網絡領域最有前景的技術之一。目前市場上支持2.4 GHz的無線射頻芯片的種類和數量比較多,主要有AP1110、nRF24L01、CC1100、CC2420、CC2430等芯片。CC2430芯片以強大的集成開發環境作為支持，內部線路的交互式調試以遵從IDE的IAR工業標準為支持，得到嵌入式機構的高度認可。本文選擇高集成、低功耗、支持ZigBee協議的芯片CC2430完成無線收發電路的設計。

4 系統軟件設計

4.1 嵌入式操作系統TinyOS

無線傳感網絡節點具有能量有限、計算能力有限、分布范圍廣、網絡動態性能強以及網絡中數據量大等特點[7]，決定了網絡節點的操作系統應滿足小代碼量、模塊化、低功耗、并發操作性和健壯性等要求，這是傳統的操作系統無法滿足的，如μCOS-II、Vx-Works等。

本文選用美國加州大學伯克利分校專為無線嵌入式傳感網絡定制的嵌入式操作系統TinyOS，力圖用最少的硬件支持網絡傳感器的并發密集型操作。TinyOS在任務調度上采用了非剝奪的先來先服務FCFS(First Come First Served)調度策略，一個任務一旦獲得CPU使用權就不會被除了中斷之外的其他任務打斷。這樣在建立任務時，就不用為每個任務都分配一個堆棧空間，所有的任務共用一個堆棧空間，節約了操作系統的內存空間，且在任務上下文切換時也節約了切換時間。

4.2 系統軟件流程

在系統軟件設計中，無線傳感網絡節點間的通信機制是重點，如何合理設計節點間的收發數據機制是整個設計方案必須要解決的關鍵問題。軟件功能主要包括數據采集和去噪、路由算法的實施以及無線傳輸。

現以無線通信為例說明系統軟件流程，見圖4。傳感器網絡采用廣播通信方式，每一個節點都被分配一個唯一ID，當節點收到一個數據包時，先取出該數據包包頭的ID與自己的ID相比較，若一致，則接收數據，否則丟棄。

圖4 無線通信流程圖

5 PQD識別結果

針對淮南某用電企業重要電力設備的布局以及本系統節點的通信距離，完成了WSN的網絡節點的部署。每一個網絡節點都被分配一個唯一的ID。用信號發生器模擬各檢測節點的實際PQD信號，檢測節點完成電力參數的采集、PQD類型的識別和發送，并進行類型的LCD顯示，節點識別結果如表1所示。

表1 檢測節點PQD識別測試結果

針對國內電能質量檢測裝置的現狀，提出了基于ZigBee技術的電能質量檢測節點的設計方案，為維護電網的穩定性、保證電網的經濟運行和用電企業的節能減排提供了可靠的依據，具有一定的實用價值。本文創新點：

(1)利用自適應提升小波變換對PQD信號去噪和特征向量的提取，能夠更準確地提取擾動特征向量，提高了擾動識別的速度和精度;

(2)基于ZigBee技術設計電能質量檢測節點，很好地解決了有線通信的缺點，實現了電能質量的無線遠程監控。

本文后續將進行以下工作：(1)為提高系統的實用性，需要到電力系統運行現場去采集樣本數據以縮短理論和實際之間的差距。(2)改進傳感器網絡的數據融合算法，減少數據傳輸過程中WSN網絡的能量損耗，提高WSN的使用壽命。

[1]IEEE.Std 1159-1995 IEEE Recommended Practice for Monitoring Electric Power Quality[S].IEEE,1995.

[2]高玉潔.風電場接入電網后的電能質量問題分析[J].南方電網技術，2009,3(4):69-72.

[3]黃緒勇，劉沛，苗世洪,等.無線傳感自組網在電力監控系統中的應用動態[J].電力系統自動化，2007,31(7):99-103.

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[5]王學偉,張宏財.基于S變換和最小二乘支持向量機的電能質量擾動識別[J].電測與儀表，2009,46(8):1-5.

[6]秦英林,田立軍.基于小波變換能量分布和神經網絡的電能質量擾動分類[J].電力自動化設備，2009,29(7):64-67.

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[8]Samsung semiconductor.S3C2410 32-Bit RISC Microprocessor[Z].Samsung,2004.