基于DBSCAN聚类的电子式电流互感器谐波计量算法

摘要

针对目前电子式电流互感器谐波计量中谐波成分复杂，使实际测量中受噪声和异常值干扰，导致谐波计量结果准确性下降的问题，通过引入DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)聚类，提出一种基于DBSCAN聚类的电子式电流互感器谐波计量算法，以有效识别并排除数据集中的噪声点和异常值，从而提高谐波成分检测的准确性.首先，采集电子式电流互感器电流信号，根据时频能量峰值获取互感器中各电流信号峰值频率；其次，通过DBSCAN聚类算法计算各电流信号峰值频率之间的距离，根据距离确定噪声信号、非谐波信号以及不同类型的谐波信号，排除数据集中的噪声点和异常值；最后，利用最小二乘法对各类谐波信号的幅值和相位进行计量，得到电流互感器谐波计量结果.实验结果表明，当时间为2 s时，谐波相位的实际值为18°,该算法的谐波相位为18°,始终与实际结果一致，对谐波幅值和相位的计量准确性均较高，表明该算法能有效提升谐波计量精度，避免受噪声和异常值干扰.

关键词

DBSCAN聚类 / 电子式电流互感器 / 二次差分 / 谐波计量 / 最小二乘法