本發(fā)明涉及電力系統領域，確切地說是指一種孤島移動式電力系統健康狀態(tài)監(jiān)測傳感器部署方法。

背景技術：

國內外關于電力系統健康狀態(tài)監(jiān)測傳感器部署方法方面的研究主要有兩類：一類是shafaqb.c.，juane.t.和李強懿等研究的無線傳感器網絡的傳感器部署方法，無線傳感器網絡所要部署的傳感器節(jié)點僅能采用供電方式的能量非常有限，然而傳感器節(jié)點的能量又決定著無線傳感器網絡的性能和使用壽命，這類傳感器部署策略僅考慮如何有效利用有限的能量來最大限度地延長網絡的壽命，而沒有考慮傳感器所能部署的實際幾何位置；另一類是krausea.，stolkinr.和martinw.n.等研究的基于最佳部署幾何位置的傳感器部署方法，這類的傳感器部署策略能為傳感器選定最佳的幾何位置，但它們沒有考慮部署的傳感器能傳輸的信息量。由于孤島移動式電力系統的工作空間如船舶和飛機機艙特殊的環(huán)境，采集監(jiān)測孤島移動式電力系統健康狀態(tài)的傳感器部署方法不僅要根據選定的傳感器數量和類型在有限的空間內為每個傳感器選定最佳的幾何位置，還要使選定部署方案中的傳感器傳輸的信息量達到最大。為此，存在移動載體機艙空間有限與采集電力系統工作數據需要裝置過多傳感器之間的矛盾。

技術實現要素：

針對上述缺陷，本發(fā)明解決的技術問題在于提供一種孤島移動式電力系統健康狀態(tài)監(jiān)測傳感器部署方法，全面反映電力系統健康狀態(tài)的信息能從更少傳感器中獲取，并解決移動載體機艙空間有限與采集電力系統工作數據需要裝置過多傳感器之間的矛盾。

為了解決以上的技術問題，本發(fā)明提供的一種孤島移動式電力系統健康狀態(tài)監(jiān)測傳感器部署方法，包括如下兩大步驟：

步驟1、面向孤島移動式電力系統的傳感器部署步驟；其中，步驟1分為如下步驟完成：

s11、根據孤島移動式電力系統健康狀態(tài)演變以及狀態(tài)的形成機理和應力分析模型，構建反映電力系統基本部件的物理信號、子系統工作狀態(tài)和整體系統健康狀態(tài)三者之間的邏輯關系的邏輯樹；

s12、根據健康狀態(tài)演變時反應敏感牡蠣信號是否采集的原則，得到不同采集物理信號的組合方案；

s13、選定傳感器類型和數量，根據孤島移動式電力系統的具體工作環(huán)境的特征，確定傳感器可能部署的位置；

s14、根據步驟s13給定的傳感器類型、數量和可能部署的位置進行排列組合得到不同的候選部署方案；

s15、根據蒙特卡羅樣本抽取方法利用仿真軟件產生孤島移動式電力系統不同工作狀態(tài)下幾部部件的模擬信號，并以部件的物理信號能否反映子系統狀態(tài)和整體系統健康狀態(tài)為依據，統計步驟s12不同采集方案出現的頻率及計算出相應的出現概率；

s16、以步驟s11構建的邏輯樹和貝葉斯理論為推理機，計算步驟s14所有部署方案中所需傳感器對應的出現概率；

s17、計算步驟s14每種部署方案中傳感器所能傳輸反映電力系統健康狀態(tài)信息量的熵值，該熵值為每種部署方案中所有傳感器所能傳輸信息量的數學期望值；

s18、以步驟s17計算的熵值最大為原則，確定出最優(yōu)的傳感器部署方案；

步驟2、基于欠定復數盲源分離的孤島移動式電力系統健康狀態(tài)信號分離實現步驟；其中，其中步驟2分為如下步驟完成：

s21、對傳感器采集信號進行時-頻變換，獲得這些信號的復數形式；

s22、利用基于聚類分析的欠定源數估計機理估計出隱含在傳感器采集信號中的孤島移動式電力系統信號的源數；

s23、根據步驟s22估計隱含在傳感器采集信號中孤島移動式電力系統信號的源數，由基于牛頓迭代和差分峰度的欠定復數盲源分離算法分離隱含在傳感器采集信號中的電力系統信號。

本發(fā)明的基于欠定復數盲源分離的傳感器部署策略，首先要確定具有最佳幾何位置和最大傳輸信息量采集孤島移動式電力系統健康狀態(tài)演變時反應敏感信號的傳感器部署方案；然后利用欠定復數盲源分離算法提取出隱含在傳感器采集信號中表征電力系統工作屬性的信號。與現有技術相比，本發(fā)明提供的孤島移動式電力系統健康狀態(tài)監(jiān)測傳感器部署方法，全面反映電力系統健康狀態(tài)的信息能從更少傳感器中獲取，并解決移動載體機艙空間有限與采集電力系統工作數據需要裝置過多傳感器之間的矛盾。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施例中孤島移動式電力系統健康狀態(tài)監(jiān)測傳感器部署方法中步驟1的流程圖；

圖2為步驟1中步驟s16基于貝葉斯理論的邏輯樹推理機計算部署的傳感器對應出現概率的流程圖。

具體實施方式

為了本領域的技術人員能夠更好地理解本發(fā)明所提供的技術方案，下面結合具體實施例進行闡述。

請參見圖1和圖2，圖1為本發(fā)明實施例中孤島移動式電力系統健康狀態(tài)監(jiān)測傳感器部署方法中步驟1的流程圖；圖2為步驟1中步驟s16基于貝葉斯理論的邏輯樹推理機計算部署的傳感器對應出現概率的流程圖。

本發(fā)明實施例提供的孤島移動式電力系統健康狀態(tài)監(jiān)測傳感器部署方法，包括如下兩大步驟：

步驟1、面向孤島移動式電力系統的傳感器部署步驟；

步驟2、基于欠定復數盲源分離的孤島移動式電力系統健康狀態(tài)信號分離實現步驟。

步驟1不僅要根據選定的傳感器數量和類型在移動載體機艙有限的空間為每個傳感器選定最佳的幾何位置，還要使選定部署方案中的傳感器傳輸反映電力系統健康狀態(tài)的信息量達到最大。其中，步驟1分為如下步驟完成：

s11、根據孤島移動式電力系統健康狀態(tài)演變以及狀態(tài)的形成機理和應力分析模型，構建反映電力系統基本部件的物理信號、子系統工作狀態(tài)和整體系統健康狀態(tài)三者之間的邏輯關系的邏輯樹；

s12、根據健康狀態(tài)演變時反應敏感牡蠣信號是否采集的原則，得到不同采集物理信號的組合方案；

s13、選定傳感器類型和數量，根據孤島移動式電力系統的具體工作環(huán)境的特征，確定傳感器可能部署的位置；

s14、根據步驟s13給定的傳感器類型、數量和可能部署的位置進行排列組合得到不同的候選部署方案；

s15、根據蒙特卡羅樣本抽取方法利用仿真軟件產生孤島移動式電力系統不同工作狀態(tài)下幾部部件的模擬信號，并以部件的物理信號能否反映子系統狀態(tài)和整體系統健康狀態(tài)為依據，統計步驟s12不同采集方案出現的頻率及計算出相應的出現概率；

s16、以步驟s11構建的邏輯樹和貝葉斯理論為推理機，計算步驟s14所有部署方案中所需傳感器對應的出現概率；

s17、計算步驟s14每種部署方案中傳感器所能傳輸反映電力系統健康狀態(tài)信息量的熵值，該熵值為每種部署方案中所有傳感器所能傳輸信息量的數學期望值；

s18、以步驟s17計算的熵值最大為原則，確定出最優(yōu)的傳感器部署方案。

在步驟s16中，首先，由s16的蒙特卡羅方法產生出一系列電力系統的各種健康狀態(tài)；其次，根據s11建立的邏輯樹，分析哪些電力系統的基本部件(電力設備或元件)物理信號可以表征蒙特卡羅方法產生出電力系統的各種健康狀態(tài)，從而統計出每種部署方案中每個傳感器出現的次數；最后，由貝葉斯網絡理論計算采集表征蒙特卡羅方法產生出電力系統的各種健康狀態(tài)物理信號每種部署方案中每個傳感器出現的概率。

其中，其中步驟2分為如下步驟完成：

s21、對傳感器采集信號進行時-頻變換，獲得這些信號的復數形式；

s22、利用基于聚類分析的欠定源數估計機理估計出隱含在傳感器采集信號中的孤島移動式電力系統信號的源數。欠定盲源分離的混合模型為：x(k)＝as(k)；x(k)為觀測信號，s(k)為源信號，而a為混合矩陣，它反映了混合系統或信道的傳輸特性，如果將觀測信號x(k)和源信號s(k)的維數分別記為m和n，當m<n時，即a行數少于列數，稱為欠定。源數估計就是在s(k)和a都為“盲”信息，僅已知觀測信號的前提下將隱含在x(k)中s(k)的個數n估計出來。

如果將傳感器采集到的信號視為x(k)，則相應地s(k)為隱含在傳感器采集信號中的移動電力系統源信號，并記x(t,f)為時-頻變換后傳感器采集到的混合觀測信號，t和f分別為時域和頻域的采樣點，如果某一時頻點(t,f)的x(t,f)為單源點(在該時頻點只有一個隱含的源信號不為零，其余的源信號均為零)且存在x(t,f)的一個元素xi(t,f)≠0(i＝1,2,…,m)，那么x(t,f)中所有的元素均由某一個相同的源信號與混合矩陣a中的元素相乘獲得，因此為純實數向量；如果(t,f)不為單源點時，那么為復數向量。根據這一思想構造選擇具有單源性的觀測信號表達式為：

||·||為frobenius范數的運算符，re[·]和im[·]分別為取實部和取虛部運算，具有單源特性的觀測信號x(t,f)的實部或虛部與對應的a中的列向量之間具有相同的絕對方向，又由于a列數為源數n，因此利用非監(jiān)督模式分類的聚類分析對具有單源特性的觀測信號進行聚類估計源數。基于聚類分析的欠定源數估計機理：根據不同的聚類數(聚類數c＝2,3,…,cmax)對單源性元素進行ψs聚類以達到自動對數據樣本進行分類的目的，并以為驗證準則對不同c的聚類結果進行評估得到最優(yōu)聚類數，scat(c)和sep(c)分別表示聚類數為c的聚類緊湊性和描述聚類數為c時聚類中心分布情況的聚類分離度，它們不僅與聚類數c有關，還與單源性觀測信號集合ψs中的元素和聚類中心相關，當聚類緊湊性越好時scat(c)的值將越小，當聚類中心分布越合理時sep(c)的值也將越小，而當驗證準則函數為最小時，便可獲得ψs的最佳聚類數，即確定隱含在傳感器采集信號中移動電力系統信號的源數n。

s23、根據步驟2估計隱含在傳感器采集信號中孤島移動式電力系統信號的源數，由基于牛頓迭代和差分峰度的欠定復數盲源分離算法分離隱含在傳感器采集信號中的電力系統信號。復數盲源分離混合模型為：x(k)＝as(k)；x(k)為觀測信號，s(k)為源信號，它們均為復數，而a為混合矩陣，它反映了混合系統或信道的傳輸特性。復數盲源分離就是在僅已知x(k)的前提下，依靠復數信號的統計特性從x(k)分離或恢復出s(k)。將x(k)記為傳感器采集到在時頻域的混合觀測信號(即如果記x(k,f)為在頻域點f的觀測信號，則x(k)＝x(k,f)，f＝fmin,…,fmax)，s(k)為隱含在傳感器采集信號中能表征孤島移動式電力系統健康狀態(tài)的信號，當a行數少于列數，即欠定情況。本項目引入基于欠定復數盲源分離技術的孤島移動式電力系統健康狀態(tài)監(jiān)測數據采集傳感器部署策略的目的就是要利用更少的傳感器獲得監(jiān)測電力系統工作更全面的數據。由于表征電力系統健康狀態(tài)的信號s(k)為服從不同分布的復值信號，本項目又提出基于牛頓迭代和差分峰度的欠定復數盲源分離算法。

逐次盲源分離的表達式可描述為：y(k)＝wix(k)，wi為抽取權向量，i＝1,2,…,n；y(k)為在s(k)中一個源信號的恢復或估計，以此通過多次提取最終獲得所有源信號的估計。在信號處理中復值信號的分布類型依據信號的峰度值來界分，復值信號y(k)的峰度定義為：

式中的上標“*”為取共軛復數的運算，e[·]為求期望運算符。如果記ky(k1)和ky(k2)分別為信號y(k)在時域點k1和k2的峰度，那么將復值信號y(k)的差分峰度定義為：

式中，和分別為源信號si(k)在時域點k1和k2的峰度。當si(k)為平穩(wěn)信號時，它的而源信號si(k)為非平穩(wěn)信號時，那么因此，dky(k1,k2)是由非平穩(wěn)的si(k)元素組成的。如果令q為非平穩(wěn)源信號si(k)的序號i集合，則y(k)的差分峰度又可寫成：如果源信號特性滿足假設條件時，那么欠定的問題將可以退化(簡化)為非定的問題。dky(k1,k2)的絕對值為一個嚴格的凸函數，如果源信號si(k)的差分峰度當盲分離si(t)的抽取向量wi達到最優(yōu)值時，y(t)的差分峰度dky(k1,k2)將達到最大值(最小值)，此時將存在唯一一個ri(i∈q)不為零，而它對應的某源信號si(k)將可以被恢復出來。不失一般性，將源信號si(k)相關函數的值約束在單位球面上，可得到||wi||²＝1。由上述的分析可得到如下兩個結論：其一，差分峰度絕對值可以作為求解盲抽取權向量wi的代價函數，即通過最大化差分峰度絕對值可以恢復出混合在欠定觀測信號中的復值源信號；其二，wi受到||wi||²＝1項的約束。它們具體可以描述為：z(k)＝bx(k)，(約束條件為||wi||²＝1)，y(k)＝wi^hz(k)，b為白化矩陣?；谂ｎD迭代和差分峰度的欠定復數盲源分離算法的思想為：以差分峰度的絕對值作為目標函數，利用牛頓迭代尋優(yōu)機理進行優(yōu)化得到最優(yōu)權抽取向量wi，在優(yōu)化過程中只有當|dky(k1,k2)|達到最大值時的wi被認為是最優(yōu)的，并由此獲得一個源信號的估計y(k)，以此通過多次的提取過程最終獲得所有源信號的估計。這種算法不需要對復值源信號做任何限制或約束性的假設前提，適用于處理服從任意分布的復值信號，并且項目組前期的研究證明了利用牛頓迭代尋優(yōu)機理迭代計算具有很好的收斂性能和穩(wěn)定性。其算法實現過程：首先，由z(k)＝bx(k)計算白化觀測信號z(k)；然后利用牛頓迭代式求解最優(yōu)的wi，并采用和去相關處理以避免代價函數收斂后得到兩個相同的解(即兩次分離出同一個信號)；最后利用y(k)＝wi^hz(k)得到復值源信號s(k)的一個si(k)估計值，源信號s(k)將按差分峰度絕對值的降序逐次地恢復出來。

本發(fā)明的基于欠定復數盲源分離的傳感器部署策略，首先要確定具有最佳幾何位置和最大傳輸信息量采集孤島移動式電力系統健康狀態(tài)演變時反應敏感信號的傳感器部署方案；然后利用欠定復數盲源分離算法提取出隱含在傳感器采集信號中表征電力系統工作屬性的信號。

與現有技術相比，本發(fā)明提供的孤島移動式電力系統健康狀態(tài)監(jiān)測傳感器部署方法，全面反映電力系統健康狀態(tài)的信息能從更少傳感器中獲取，并解決移動載體機艙空間有限與采集電力系統工作數據需要裝置過多傳感器之間的矛盾。

對所公開的實施例的上述說明，使本領域專業(yè)技術人員能夠實現或使用本發(fā)明。對這些實施例的多種修改對本領域的專業(yè)技術人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實施例中實現。因此，本發(fā)明將不會被限制于本文所示的這些實施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點相一致的最寬的范圍。