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基于传递熵和小波神经网络的电子式电压互感器误差预测
基于传递熵和小波神经网络的电子式电压互感器误差预测
摘要：电子式电压互感器是电力系统中非常重要的测量设备之一，但是由于各种因素的影响，其输出误差可能会增加，导致测量结果的不准确性。因此，对电子式电压互感器的误差进行预测和补偿具有重要的意义。本文提出了一种基于传递熵和小波神经网络的电子式电压互感器误差预测方法。首先，通过采集一定时间范围内的电子式电压互感器输出数据，构建了误差时间序列。然后，利用传递熵方法对误差时间序列进行特征提取，获取了误差序列的自相关和互相关信息。最后，将特征信息输入到小波神经网络进行训练和预测，得到了电子式电压互感器的误差预测结果。实验结果表明，该方法能够有效地预测电子式电压互感器的误差，并在一定程度上提高了测量的准确性。
关键词：电子式电压互感器；误差预测；传递熵；小波神经网络
引言
电力系统中准确的电压测量是实现电力系统自动化控制和保护的基础。而电子式电压互感器作为一种常用的电压测量设备，广泛应用于电力系统中。但是，由于各种因素的影响，如温度变化、剩磁效应等，电子式电压互感器的输出误差会增加，导致测量结果的不准确性。因此，对电子式电压互感器的误差进行预测和补偿具有重要的意义。
目前，对电子式电压互感器误差进行预测的方法有很多，例如基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等。然而，传统的统计模型方法需要对数据进行假设，且很难捕捉到数据之间的非线性关系。而神经网络方法虽然可以处理非线性问题，但是其训练过程复杂，对数据规模较大的问题不适用。因此，本文提出了一种基于传递熵和小波神经网络的电子式电压互感器误差预测方法，以提高误差预测的准确性和效率。
方法
1.数据采集与预处理
通过采集一定时间范围内的电子式电压互感器输出数据，构建了误差时间序列。对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据对齐等操作，以保证数据质量和一致性。
2.传递熵特征提取
传递熵是一种用于衡量时间序列数据之间的相关性的方法。在本文中，利用传递熵方法对误差时间序列进行特征提取，获取了误差序列的自相关和互相关信息。通过计算不同时间滞后下的传递熵值，得到了误差序列的传递熵矩阵。
3.小波神经网络模型训练与预测
将传递熵矩阵作为输入，将误差序列的下一个时刻的值作为输出，构建了小波神经网络模型。通过对模型进行训练，优化了网络权重和阈值，使其能够更好地预测误差序列的下一个时刻的值。经过训练后的网络可以用于对电子式电压互感器误差进行预测。
实验与结果
本文在某电力系统中的电子式电压互感器上进行了实验，采集了一段时间内的数据。通过数据采集和预处理，获得了误差时间序列数据。然后，利用传递熵方法对误差序列进行特征提取，并构建了小波神经网络模型。最后，将特征信息输入到模型中进行训练和预测。
实验结果表明，基于传递熵和小波神经网络的电子式电压互感器误差预测方法能够较为准确地预测电子式电压互感器的误差。与传统的统计模型方法和基于神经网络的方法相比，该方法具有更高的预测准确性和更快的预测速度。因此，该方法可以在实际应用中提高电子式电压互感器的测量准确性。
结论
本文提出了一种基于传递熵和小波神经网络的电子式电压互感器误差预测方法。通过对误差时间序列数据的特征提取和小波神经网络的训练，能够较为准确地预测电子式电压互感器的误差。实验结果表明，该方法在电子式电压互感器误差预测方面具有一定的优势，能够提高测量的准确性和效率。在未来的研究中，可以进一步探索其他特征提取方法和网络模型，以进一步提高误差预测的准确性和可靠性。