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電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別方法綜述

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電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別方法綜述

葉鵬^1，2，宋弘³，吳浩^1，2，邱函^1，2

(1 四川輕化工大學(xué) 自動(dòng)化與信息工程學(xué)院，四川宜賓 644000；

2 人工智能四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川宜賓 644000；

3 阿壩師范學(xué)院，四川阿壩 624000)

摘要：隨著新能源發(fā)電設(shè)施的快速發(fā)展，電能質(zhì)量擾動(dòng)(PQDs)問(wèn)題愈發(fā)嚴(yán)峻，對(duì)其高效檢測(cè)與準(zhǔn)確識(shí)別提出了更高要求。梳理了 PQDs 研究中包括信號(hào)特征檢測(cè)精度不足、特征選擇冗余及擾動(dòng)類(lèi)型識(shí)別能力有限等關(guān)鍵問(wèn)題，對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果進(jìn)行歸納總結(jié)，詳細(xì)闡述了電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別方法的最新研究進(jìn)展；探討了基于先進(jìn)信號(hào)處理技術(shù)的特征檢測(cè)方法和智能算法的特征提取策略，以及依托深度學(xué)習(xí)模型的分類(lèi)識(shí)別技術(shù)，分析了各類(lèi)方法的優(yōu)勢(shì)與不足。指出在電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別方面存在的問(wèn)題，并對(duì)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞： 電能質(zhì)量擾動(dòng)；擾動(dòng)檢測(cè)；擾動(dòng)信號(hào)；特征選擇；擾動(dòng)識(shí)別；深度學(xué)習(xí)模型

中圖分類(lèi)號(hào)：TM712 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-3175(2025)02-0001-09

A Review of Detection and Classification Methods for

Power Quality Disturbances

YE Peng^{1, 2}, SONG Hong³, WU Hao^{1, 2}, QIU Han^{1, 2}

（1 School of Automation and Information Engineering, Sichuan University of Science and Engineering, Yibin 644000, China;

2 Key Laboratory of Artificial Intelligence in Sichuan Province, Yibin 644000, China;

3 Aba Teachers College, Aba 624000, China）

Abstract: With the rapid development of renewable energy generation facilities, the issue of power quality disturbances (PQDs) has become increasingly severe, raising higher demands for efficient detection and accurate identification. This paper first identifies key issues in PQDs research, including inadequate detection accuracy of signal characteristics, redundancy in feature selection, and limited capability in identifying types of disturbances. It summarizes relevant research findings from both domestic and international sources and elaborates on the latest advancements in detection and identification methods for power quality disturbances. Next, it focuses on feature detection methods based on advanced signal processing techniques, feature extraction strategies using intelligent algorithms, and classification and recognition techniques relying on deep learning models, offering a comprehensive analysis of the strengths and weaknesses of various approaches. Finally,the problems in power quality disturbance detection and identification are pointed out, and the future development trend is outlooked.

Key words: power quality disturbance; disturbance detection; disturbance signal; featur selection; disturbance identification; deep learning model

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