计及物联网数据传输速率约束的LightGBM电能质量扰动高效识别

作者：黄南天; 赵文广; 蔡国伟; 戚佳金; 陈淑琦; 陈庆珠; 张良

来源：中国电机工程学报, 2021, 41(15): 5189-5201.

DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.200374

• 电能质量
• 扰动识别
• 边缘计算
• 时域分割
• 轻量级梯度提升机

配电网海量电能质量数据难以通过有限数据传输速率物联网信道传输至上位系统。为此,该文提出一种计及多物联通信方式数据传输速率约束与边缘设备成本的电能质量高效边缘特征提取与扰动识别方法。首先,在边缘侧对扰动信号进行基于时域分割的扰动特征高效提取。然后,在以Split重要度确定高维特征排序基础上,以轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,Light GBM)分类准确率为决策变量,开展前向特征选择,确定最优分类特征子集。最后,根据最优特征子集,构建LightGBM分类器。实验证明,该方法边缘特征提取方式较时–频分析等方法时间复杂度显著降低,且上传最优特征子集方法较上传原始信号通信数据量显著降低;同时,基于LightGBM构建的分类器可高效、准确识别包括8种复合扰动在内的17种扰动信号。该方法能够在物联通信数据传输速率约束下,满足海量电能质量扰动事件识别精度与效率需求。

• 单位
  东北电力大学