基于轨迹特征关键点匹配的电压暂降同源数据精确检测算法

沙浩源; 郑建勇; 梅飞; 朱克东; 张宸宇; 史明明

doi:10.7500/AEPS20210830009

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基于轨迹特征关键点匹配的电压暂降同源数据精确检测算法

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于轨迹特征关键点匹配的电压暂降同源数据精确检测算法
- Accurate Detection Algorithm for Homologous Voltage Sag Data Based on Matching of Feature Key Points for Trajectories
- 电力系统自动化 2022年46卷第6期页码：109-116
- 作者机构：
  
  1.东南大学电气工程学院，江苏省南京市 210096
  2.河海大学能源与电气学院，江苏省南京市 211100
  3.中国电力科学研究院有限公司（南京），江苏省南京市 210003
  4.国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，江苏省南京市 211103
- 作者简介：
  
  沙浩源(1990—)，男，博士研究生，主要研究方向：电能质量数据分析。E-mail：230189232@seu.edu.cn
  郑建勇(1966—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力大数据分析等。E-mail：jy_zheng@seu.edu.cn
  梅飞(1982—)，男，博士，讲师，主要研究方向：电力大数据分析。E-mail：meifei@hhu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2018YFB1500800)
- DOI：10.7500/AEPS20210830009
  中图分类号：
- 收稿：2021-08-30，
  
  修回：2021-09-21，
  
  网络出版：2022-01-10，
  
  纸质出版：2022-03-25
- 稿件说明：
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沙浩源,郑建勇,梅飞等.基于轨迹特征关键点匹配的电压暂降同源数据精确检测算法[J].电力系统自动化,2022,46(6):109-116.

SHA Haoyuan,ZHENG Jianyong,MEI Fei,et al.Accurate Detection Algorithm for Homologous Voltage Sag Data Based on Matching of Feature Key Points for Trajectories[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(6):109-116.
沙浩源,郑建勇,梅飞等.基于轨迹特征关键点匹配的电压暂降同源数据精确检测算法[J].电力系统自动化,2022,46(6):109-116. DOI： 10.7500/AEPS20210830009.

SHA Haoyuan,ZHENG Jianyong,MEI Fei,et al.Accurate Detection Algorithm for Homologous Voltage Sag Data Based on Matching of Feature Key Points for Trajectories[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(6):109-116. DOI： 10.7500/AEPS20210830009.

摘要

为弥补现有电压暂降同源检测算法的不足，提高同源检测算法的精度，提出了一种基于轨迹特征关键点匹配的电压暂降同源数据精确检测算法。首先，将电压暂降数据有效值(RMS)波形转换为灰度轨迹图片，基于尺度不变特征转换算法对电压暂降灰度轨迹图片进行分析，提取RMS轨迹的特征关键点；然后，利用特征关键点的梯度方向信息与待检测电压暂降数据的RMS轨迹进行匹配计算；最后，以匹配规则作为电压暂降同源数据判断的标准。所提算法可以很好地弥补现有同源检测算法中的不足，降低了对检测数据集的客观要求，具有更强的工程适用性及实际应用价值。

Abstract

To make up for the shortcomings of the existing homologous voltage sag detection algorithms and improve the accuracy of the algorithms

this paper proposes an accurate detection algorithm of homologous voltage sag data based on the matching of feature key points for trajectories. Firstly

the root mean square (RMS) waveform of the voltage sag data is converted into a grey-scale trajectory image. Then

the gray-scale trajectory image of the voltage sag is analyzed based on the scale-invariant feature transform (SIFT) algorithm

and the feature key points of the RMS trajectory are extracted. Secondly

the gradient direction information of feature key points is used to match the RMS trajectories of voltage sag data to be detected. Finally

the matching rule is used as the criterion for the judgment of homologous voltage sag data. The proposed algorithm can make up for the shortcomings of the existing homologous detection algorithms

reduce the requirements for the detection data set

and have better engineering applicability and practical application value.

关键词

Keywords

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