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摘要：随着各种动态电能质量问题的出现，电能质量扰动检测和定位已成为电能质量研究领域的热点之一。针对电能质量扰动检测中存在的问题，提出一种基于Dyn测度的实时扰动检测方法。由于扰动信号中畸变点的Dyn测度与峰谷点的Dyn测度有较大差异，根据这些差异可以检测信号的畸变点。基于Dyn测度的扰动检测方法是一种有效的电能质量扰动检测方法，能够实时、准确地检测多种电能质量扰动，包括各种暂态扰动、电压暂降和周期性扰动。
关键词：电能质量；Dyn测度；MATLAB；极值
中图分类号：TM711文献标识码：A 文章编号：1000－8136（2011）36－0035－02
电能质量扰动检测和定位一直以来都是国内外学者关注的课题之一，最早应用的检测方法通过对波形相邻周期点对点（point－to－point）的比较直接判断和检测波形的畸变点。该方法概念清晰，计算简单，但不足之处在于它不能有效地检测周期性波形畸变。
近年来，小波技术在电力系统领域得到了应用和推广，小波变换特有的尺度伸缩功能使其具有很强的时频局部化能力，能有效地检测到非平稳信号的瞬时成分。不少文献应用小波技术对暂态扰动进行检测和定位，取得很好的效果。但小波变换在实际应用中还存在着一些不足，小波变换的分析结果与小波函数的选取密切相关，当函数选取不当时，分析结果会产生很大的误差甚至错误，小波变换对各类噪声和微弱信号的识别也都非常敏感，在实际应用中必须与去噪方法结合，实现较复杂。
法国学者M. Grimaud在地形学的基础上提出了一种极值点评价测度——Dyn测度（Dynamics），以解决噪声环境下的极值点提取问题。随后，Dyn测度在图象处理和数学形态学（MM）领域得到了推广和应用。最近，基于Dyn测度的数学形态学工具已获得了商业化应用。
本文将Dyn测度有关概念进行拓展，从波形畸变的角度出发，提出一种基于Dyn测度的电能质量扰动实时检测方法，该方法利用电压或电流扰动信号畸变点的Dyn测度与信号峰/谷点的Dyn测度的差异进行扰动检测，可以实时、有效地检测暂态扰动、电压暂降、周期性扰动等多种电能质量扰动。
在了解Dyn测度定义之前，首先要了解两点之间的路径的概念。两点之间的路径：设m，n为f（t）上不同的两点，则f（t）上这两点之间的部分称为路径P（m，n），其中，P1为m，PN为n。路径P（m，n）的Dyn测度定义为路径上最高点和最低点的高度差。下面介绍极小点的Dyn测度，设M为f（t）的一个极小点，如果存在比其更低的极小点，则极小点M的Dyn测度等于由点M通向同高度点的所有路径中最小的路径Dyn测度。如图1所示，极小点M两侧各有一个或多个比点M更低的极小点时，点M两侧也一定存在两个与点M等高度的点N1和N2。由极小点M通向点N1的路径记为P1，由极小点M通向点N2的路径记为P2，分别用实线和虚线表示。极小点M的Dyn测度等于路径P1的Dyn测度和路径P2的Dyn测度中较小者。图中路径P1的Dyn测度小于路径P2的Dyn测度，所以极小点M的Dyn测度应该等于路径P1的Dyn测度。即：
值得注意的是，极小点M的Dyn测度与路径或路径P2的长度无关。
极小点M的一侧存在比点M更低的极小点时，意味着只存在路径P1或路径P2，则极小点M的Dyn测度等于路径P1或路径P2的Dyn测度。极小点M为信号的最小点时，设置其Dyn测度等于信号最高点和最低点的高度差。这样，最低点的Dyn测度比其他极小点的Dyn测度都大。极大点的Dyn测度与极小点Dyn测度的定义相仿。
本文将Dyn测度引入电力信号分析领域，进行扰动检测的理论基础在于，Dyn测度能够反映信号极值点的结构特征，并可识别信号的畸变极值点。这一特点使其非常适合电能质量扰动检测。对于图2所示的正常信号，很容易检测到信号的两个极大点，而对于图3所示的畸变信号，除了原有的两个极大点外，信号中又出现了多个畸变极大点，采用一般的极大点搜索方法无法将这两种极大点区分开，而利用测度可以很好地解决此问题。
图2正常信号
图3畸变信号
下面通过图4和图5对Dyn测度进行说明。对正常的无畸变信号f1（t），两个极大点（峰值）的Dyn测度幅值较大，见图4。对畸变信号f2（t），所有畸变极小点的Dyn测度幅值很小；而两个重要极小点的Dyn测度较大，见图5。这说明Dyn测度表征的是含有极大点的信号结构，而非极大点本身。利用Dyn测度可以识别不同结构的信号极大点。自然，Dyn测度同样适合于极小点，利用极小点的Dyn测度可将不同结构的极小点区分开。
图4正常信号极大点的Dyn测度
图5畸变信号极大点的Dyn测度
由上述分析可知道，对于波形发生一定畸变的电力信号，信号的峰谷点对应的Dyn测度幅值较大，而信号的畸变点对应的Dyn测度幅值要小得多，根据Dyn测度差异可以识别信号的畸变点，基于此原理，我们提出了电能质量扰动检测方法。
Dyn测度检测法的步骤如下：①利用Dyn测度算法检测信号的所有极值点，并计算其Dyn测度；②通过设定阈值丢信号峰谷点对应Dyn测度；③利用保留的Dyn测度检测信号的畸变点。
暂态扰动（如电容器投切暂态）是电力系统最常见的电能质量扰动之一。图6中为受到暂态扰动的畸变信号，此信号的Dyn测度如图6所示。
由图6可看出，不同位置出现了幅值不等的Dyn测度，但其分布有一定的规律性：一部分Dyn测度的幅值较大，且均匀分布在每个周期：另一部分Dyn测度的幅值较小，分布在16.8～34.35 ms时刻之间。比较两图可以知道，均匀分布，幅值较大的Dyn测度对应的信号的峰（或谷）点；而幅值较小的Dyn测度对应信号的畸变点。
取阈值为信号峰/谷点的Dyn测度的1/2，得到如图7所示的检测结果。在16.8～34.35 ms时刻之间出现多个Dyn测度，
其幅值逐渐减小，而t＝16.8 ms时刻Dyn测度的幅值最大，为22 595。这说明原始信号在t＝16.8 ms时刻发生了严重畸变，随后畸变程度逐渐减弱，直到t＝34.35 ms波形恢复正常。显然，16.8 ms正是暂态扰动的发生时刻。该算例表明基于Dyn测度的暂态扰动检测方法对实测暂态信号扰动是有效的。
图6暂态扰动信号检测结果
图7调节阈值后的检测结果
在应用该方法进行扰动检测时，需注意以下问题：①如果被分析的信号含有噪声，应该先对信号进行消噪处理；②针对不同的扰动信号，选取的阈度也不同。对于暂态扰动信号，一般选择阈度为正常信号峰（或谷）点Dyn测度的50%；而对于周期性扰动和电压暂降选取的阈度仅为正常信号峰/谷点Dyn测度的5%～10%（为了找到所有畸变点，有时可能会稍微大点）；③在测试中，有的扰动信号采用标么值，有的采用有名值，这对检测结果没有影响。
参考文献
1 袁之泉.电能质量分析系统研究［D］.东北大学，2005
2 宋晓芳.电能质量分析技术研究与实现［D］.南京理工大学，2005
3 刘应梅.电能质量扰动检测和分析的研究［D］.中国电力科学研究院，2003
4 张华.油田电网电能质量监测系统研究［D］.浙江大学，2006
5 康平.电能质量监测装置的研究［D］.东南大学，2007
The Transient Disturbance Analysis of Power Quality based on Dyn Measure
Zhao Cuiqi, Kong Huilan
Abstract: With the appearance of a variety of dynamic power quality problems, disturbances detection and localization of power quality has become one of the hot area of research. A new power quality disturbances detection approach based on the Dynamics is proposed. Through the analysis of the waveform of power quality disturbance signals, it is found that the Dynamics of distortion point is great different from the Dynamics of the peak or valley of the signal, so the distortion point can be detected easily. Then the new approach is tested by several simulation disturbance signals and measurements. The new method is effective, which can accurately detect several kinds of disturbances, such as transient disturbances, voltage sags and harmonic distortion.
Key words: Power Quality; Dynamics; MATLAB; extreme value
关键词：电能质量；Dyn测度；MATLAB；极值
中图分类号：TM711文献标识码：A 文章编号：1000－8136（2011）36－0035－02
电能质量扰动检测和定位一直以来都是国内外学者关注的课题之一，最早应用的检测方法通过对波形相邻周期点对点（point－to－point）的比较直接判断和检测波形的畸变点。该方法概念清晰，计算简单，但不足之处在于它不能有效地检测周期性波形畸变。
近年来，小波技术在电力系统领域得到了应用和推广，小波变换特有的尺度伸缩功能使其具有很强的时频局部化能力，能有效地检测到非平稳信号的瞬时成分。不少文献应用小波技术对暂态扰动进行检测和定位，取得很好的效果。但小波变换在实际应用中还存在着一些不足，小波变换的分析结果与小波函数的选取密切相关，当函数选取不当时，分析结果会产生很大的误差甚至错误，小波变换对各类噪声和微弱信号的识别也都非常敏感，在实际应用中必须与去噪方法结合，实现较复杂。
法国学者M. Grimaud在地形学的基础上提出了一种极值点评价测度——Dyn测度（Dynamics），以解决噪声环境下的极值点提取问题。随后，Dyn测度在图象处理和数学形态学（MM）领域得到了推广和应用。最近，基于Dyn测度的数学形态学工具已获得了商业化应用。
本文将Dyn测度有关概念进行拓展，从波形畸变的角度出发，提出一种基于Dyn测度的电能质量扰动实时检测方法，该方法利用电压或电流扰动信号畸变点的Dyn测度与信号峰/谷点的Dyn测度的差异进行扰动检测，可以实时、有效地检测暂态扰动、电压暂降、周期性扰动等多种电能质量扰动。
在了解Dyn测度定义之前，首先要了解两点之间的路径的概念。两点之间的路径：设m，n为f（t）上不同的两点，则f（t）上这两点之间的部分称为路径P（m，n），其中，P1为m，PN为n。路径P（m，n）的Dyn测度定义为路径上最高点和最低点的高度差。下面介绍极小点的Dyn测度，设M为f（t）的一个极小点，如果存在比其更低的极小点，则极小点M的Dyn测度等于由点M通向同高度点的所有路径中最小的路径Dyn测度。如图1所示，极小点M两侧各有一个或多个比点M更低的极小点时，点M两侧也一定存在两个与点M等高度的点N1和N2。由极小点M通向点N1的路径记为P1，由极小点M通向点N2的路径记为P2，分别用实线和虚线表示。极小点M的Dyn测度等于路径P1的Dyn测度和路径P2的Dyn测度中较小者。图中路径P1的Dyn测度小于路径P2的Dyn测度，所以极小点M的Dyn测度应该等于路径P1的Dyn测度。即：
值得注意的是，极小点M的Dyn测度与路径或路径P2的长度无关。
极小点M的一侧存在比点M更低的极小点时，意味着只存在路径P1或路径P2，则极小点M的Dyn测度等于路径P1或路径P2的Dyn测度。极小点M为信号的最小点时，设置其Dyn测度等于信号最高点和最低点的高度差。这样，最低点的Dyn测度比其他极小点的Dyn测度都大。极大点的Dyn测度与极小点Dyn测度的定义相仿。
本文将Dyn测度引入电力信号分析领域，进行扰动检测的理论基础在于，Dyn测度能够反映信号极值点的结构特征，并可识别信号的畸变极值点。这一特点使其非常适合电能质量扰动检测。对于图2所示的正常信号，很容易检测到信号的两个极大点，而对于图3所示的畸变信号，除了原有的两个极大点外，信号中又出现了多个畸变极大点，采用一般的极大点搜索方法无法将这两种极大点区分开，而利用测度可以很好地解决此问题。
图2正常信号
图3畸变信号
下面通过图4和图5对Dyn测度进行说明。对正常的无畸变信号f1（t），两个极大点（峰值）的Dyn测度幅值较大，见图4。对畸变信号f2（t），所有畸变极小点的Dyn测度幅值很小；而两个重要极小点的Dyn测度较大，见图5。这说明Dyn测度表征的是含有极大点的信号结构，而非极大点本身。利用Dyn测度可以识别不同结构的信号极大点。自然，Dyn测度同样适合于极小点，利用极小点的Dyn测度可将不同结构的极小点区分开。
图4正常信号极大点的Dyn测度
图5畸变信号极大点的Dyn测度
由上述分析可知道，对于波形发生一定畸变的电力信号，信号的峰谷点对应的Dyn测度幅值较大，而信号的畸变点对应的Dyn测度幅值要小得多，根据Dyn测度差异可以识别信号的畸变点，基于此原理，我们提出了电能质量扰动检测方法。
Dyn测度检测法的步骤如下：①利用Dyn测度算法检测信号的所有极值点，并计算其Dyn测度；②通过设定阈值丢信号峰谷点对应Dyn测度；③利用保留的Dyn测度检测信号的畸变点。
暂态扰动（如电容器投切暂态）是电力系统最常见的电能质量扰动之一。图6中为受到暂态扰动的畸变信号，此信号的Dyn测度如图6所示。
由图6可看出，不同位置出现了幅值不等的Dyn测度，但其分布有一定的规律性：一部分Dyn测度的幅值较大，且均匀分布在每个周期：另一部分Dyn测度的幅值较小，分布在16.8～34.35 ms时刻之间。比较两图可以知道，均匀分布，幅值较大的Dyn测度对应的信号的峰（或谷）点；而幅值较小的Dyn测度对应信号的畸变点。
取阈值为信号峰/谷点的Dyn测度的1/2，得到如图7所示的检测结果。在16.8～34.35 ms时刻之间出现多个Dyn测度，
其幅值逐渐减小，而t＝16.8 ms时刻Dyn测度的幅值最大，为22 595。这说明原始信号在t＝16.8 ms时刻发生了严重畸变，随后畸变程度逐渐减弱，直到t＝34.35 ms波形恢复正常。显然，16.8 ms正是暂态扰动的发生时刻。该算例表明基于Dyn测度的暂态扰动检测方法对实测暂态信号扰动是有效的。
图6暂态扰动信号检测结果
图7调节阈值后的检测结果
在应用该方法进行扰动检测时，需注意以下问题：①如果被分析的信号含有噪声，应该先对信号进行消噪处理；②针对不同的扰动信号，选取的阈度也不同。对于暂态扰动信号，一般选择阈度为正常信号峰（或谷）点Dyn测度的50%；而对于周期性扰动和电压暂降选取的阈度仅为正常信号峰/谷点Dyn测度的5%～10%（为了找到所有畸变点，有时可能会稍微大点）；③在测试中，有的扰动信号采用标么值，有的采用有名值，这对检测结果没有影响。
参考文献
1 袁之泉.电能质量分析系统研究［D］.东北大学，2005
2 宋晓芳.电能质量分析技术研究与实现［D］.南京理工大学，2005
3 刘应梅.电能质量扰动检测和分析的研究［D］.中国电力科学研究院，2003
4 张华.油田电网电能质量监测系统研究［D］.浙江大学，2006
5 康平.电能质量监测装置的研究［D］.东南大学，2007
The Transient Disturbance Analysis of Power Quality based on Dyn Measure
Zhao Cuiqi, Kong Huilan
Abstract: With the appearance of a variety of dynamic power quality problems, disturbances detection and localization of power quality has become one of the hot area of research. A new power quality disturbances detection approach based on the Dynamics is proposed. Through the analysis of the waveform of power quality disturbance signals, it is found that the Dynamics of distortion point is great different from the Dynamics of the peak or valley of the signal, so the distortion point can be detected easily. Then the new approach is tested by several simulation disturbance signals and measurements. The new method is effective, which can accurately detect several kinds of disturbances, such as transient disturbances, voltage sags and harmonic distortion.
Key words: Power Quality; Dynamics; MATLAB; extreme value