基于改进算法的粗糙集理论故障选线装置研究

针对KA系列模糊智能选线装置中小波包多频带选线算法所出现的误选问题,提出了基于粗糙集理论的小波包多频带的选线算法。该算法主要是应用粗糙集理论对故障样本的数据挖掘能力来确定低频衰减信号的增强比例,并在此基础上进一步利用粗糙集理论的信息融合功能对单相接地故障电流信号中所蕴藏的各种暂态及稳态信息进行融合。动模仿真实验结果表明基于粗糙集理论的选线算法能更有效地解决小波包选线算法所出现的误选问题,且较模糊选线算法精度更高、抗干扰能力更强、运行更稳定。     

基于改进算法的粗糙集理论故障选线装置研究

针对KA系列模糊智能选线装置中小波包多频带选线算法所出现的误选问题,提出了基于粗糙集理论的小波包多频带的选线算法.该算法主要是应用粗糙集理论对故障样本的数据挖掘能力来确定低频衰减信号的增强比例,并在此基础上进一步利用粗糙集理论的信息融合功能对单相接地故障电流信号中所蕴藏的各种暂态及稳态信息进行融合.动模仿真实验结果表明基于粗糙集理论的选线算法能更有效地解决小波包选线算法所出现的误选问题,且较模糊选线算法精度更高、抗干扰能力更强、运行更稳定.     

基于多频带分量重构的小电流接地系统自适应选线新方法

在分析小电流接地系统中传统小波包选线方法的优势与不足的基础上,提出一种基于多孔算法小波包变换的多频带分量重构自适应选线新方法:首先根据系统运行方式和线路参数确定出选择频带(selected frequency band,SFB)的范围,然后利用多孔算法小波包变换良好的分频特性与保持线性相位的性质,对故障零序电流采样数据...     

基于相关分析和小波包的配网选线方法的研究

配网系统发生单相接地故障时,单一选线算法都存在着一定的动作死区。基于此提出了融合相关系数分析和小波包单频带分析的双重判据的综合选线算法。通过PSCAD/EMTDC仿真软件,搭建了一个35kV的配网模型验证了2种选线算法的可行性,并通过一次接地实例验证算法的准确性。     

利用小波包分解系数实现配电网单相接地故障选线

配电网单相接地故障时因故障电流小,其选线问题一直未能得到很好的解决。应用具有时频局部化特性的小波包技术来分析配电网单相接地故障暂态过程,首次提出应以“暂态量突变特征最明显的频带”作为选线频带的新观点,并巧妙利用小波包分解系数,给出以小波包分解系数突变量最大值来确定特征频带的实用判据。并对小波母函数的选取、采样频率和分解尺度的选择做了说明,给出了详细的故障选线步骤,该方法无需定值整定,MATLAB仿真实验表明,该方法不受故障发生时刻、接地电阻的影响,抗干扰能力强,选线准确、可靠性高。     

利用小波包分解系数实现配电网单相接地故障选线

配电网单相接地故障时因故障电流小,其选线问题一直未能得到很好的解决.应用具有时频局部化特性的小波包技术来分析配电网单相接地故障暂态过程,首次提出应以"暂态量突变特征最明显的频带"作为选线频带的新观点,并巧妙利用小波包分解系数,给出以小波包分解系数突变量最大值来确定特征频带的实用判据.并对小波母函数的选取、采样频率和分解尺度的选择做了说明,给出了详细的故障选线步骤,该方法无需定值整定,MATLAB仿真实验表明,该方法不受故障发生时刻、接地电阻的影响,抗干扰能力强,选线准确、可靠性高.     

配电网单相接地故障选线的一种新方法

为了提取故障暂态信号的相位谱特征以进行配电网单相接地故障选线，引入了零序电流解析信号的小波包分解。信号的解析表达形式可以更好地描述信号的幅值、相位和瞬时频率随时间变化的规律；它有着比原信号增大一倍的幅值谱、和原信号相同的相位谱和瞬时频率。小波包克服了小波变换不能对高频序列进一步分解的缺陷，在时域和频域上皆具有良好的局部化特性，可以聚焦被分析信号不同频带的时域特性。通过对构造的零序电流解析信号进行小波包分解，提取在适当频带的信号相位谱，依据故障线路和非故障线路相位谱的不同进行故障选线。理论分析和仿真结果表明：这种基于零序电流解析信号的小波包分解所提取暂态信号相位谱的选线判据具有很高的灵敏性和可靠性。     

结合小波包变换和5次谐波法的谐振接地系统综合故障选线方法

为了提高谐振接地系统单相接地故障选线的可靠性和准确性,提出了一种充分利用故障暂态信息的选线方法,综合考虑了故障线路与非故障线路零序暂态电流小波包分解系数的极性关系和模值关系,定义并计算了各条线路的故障特征值。在各特征频带相同时,可通过比较各线路的故障特征值直接得到选线结果;特征频带不一致时,结合5次谐波法和小波分析自适应地进行故障选线。随机设定了20种单相接地故障,并应用该选线算法进行选线,选线准确率达100%。说明该选线方法不受故障点位置、接地点过渡电阻和故障时刻的影响,具有很高的可靠性和准确度,且在有多回线-缆混合馈线的情况下,具有较高的选线效率。     

基于多频带相关分析的小电流接地系统故障选线新方法

提出了一种综合应用小波包分解和相关分析进行小电流接地系统故障选线的新方法。应用小波包变换对各线路暂态零序电流进行分解,再对所有线路在各频带的能量比分别求和,确定能量比最大和次大的频带为特征频带。根据故障线路与健全线路暂态电容电流在特征频带相似性最弱的特点,分别求取两特征频带下各线路的综合相关系数。用两特征频带的能量比作为权系数,加权求得各线路的故障测度系数,并按大小排序,其中最小值对应的线路即为故障线路。PSCAD仿真结果表明:该选线方法具有良好的自适应性,能在各种情况下准确、可靠选出故障线路。     

基于特征频带小波包分析的小电流接地故障选线研究

分析了小电流接地系统单相接地故障时基波稳态零序电流、暂态零序电流和谐波零序电流的故障特征,并在此基础上确定了在进行小电流接地故障选线时应从零序电流暂态信号中提取故障特征量,提出了基于故障暂态电流特征频带小波包极性的选线算法,结合PSCAD仿真试验数据对选线算法进行了算例分析,并验证了算法的准确性。     

基于小波包分析的配电网故障选线新方法

分析了小电流接地系统中基于小波包分析的故障选线方法的优势和不足,提出了基于小波包分析的故障选线新方法。首先对采样的零序暂态电流信号做增强处理,然后利用小波包分析方法进行故障选线。基于上述原理研制了配电网接地选线装置,给出了装置的硬件结构及软件流程,试验结果表明,该方法有效地提高了小电流接地选线的准确性。     

基于五次谐波和小波重构能量的配电网单相接地故障的选线方法研究*

对配电网经常发生的单相接地短路故障,因为故障点电流非常小,很难通过五次谐波幅值比较来准确地判断故障线路。提出了五次谐波和小波包能量相结合的方法。利用小波包对各线路的零序电流的五次谐波进行三层小波包分解,对第三层重构系数进行能量计算求出总的能量值。通过比较各线路零序电流五次谐波的能量值判断出故障线路。搭建了10 kV中性点经消弧线圈接地的小电流单相短路接地系统的仿真模型,结果表明五次谐波与小波包能量结合的分析方法能够准确地进行故障选线。     

边缘检测在HVDC系统故障诊断中的应用

为了及时分辨HVDC系统故障类型并快速恢复,对直流输电标准测试系统在各种故障,包括交流系统发生故障、逆变换相失败故障以及直流线路故障下的典型响应特性进行了分析。采用劋trous小波方法将行波信号分解成不同尺度下的小波面,其中包含了该尺度下细节信息,实现对故障的边缘检测;提出了3种故障判别准则,推出了模极大值能量的概念,并利用反射行波信号的小波变换模极大值的幅值、极性及模极大值能量等变化规律对不同HVDC系统故障进行诊断,实现逆变器换相失败和交流系统单相故障的识别。MATLAB仿真结果表明提出的方法能很好地完成HVDC系统的故障诊断。     

基于小波分析的PLC信号处理

电力线载波通信系统中,对接收信号的处理是非常重要的。文章介绍了基于小波和小波包变换这样2种信号处理方式,它们均能有效地克服通信环境中的干扰,提高信噪比。文章通过试验和理论分析,对这2种信号处理后的效果进行了比较,得出结论:由于小波包具有更高的频率分辨率,因此更加适合于对被噪声严重污染的电力线信号的分析处理。     

基于小波变换和小波包变换的间谐波检测

通过研究小波变换中基函数选取和小波分解过程两个关键问题,针对小波变换在间谐波检测方面的应用,对比分析不同基函数的检测性能,重点分析小波变换与小波包变换对于稳态和暂态谐波的相位、幅值特性检测精度。仿真结果表明,小波包变换具有良好时频局部化特性能聚焦信号细节,选取dmey小波基函数的小波包分解方法可实现对电力系统中稳态或时变间谐波信号更精确的检测和分析,对于小波变换电力谐波检测中的实际应用具有指导意义。     

基于频域内插抗混叠Shannon小波包的谐波检测研究

提出了一种基于频域内插抗混叠Shannon小波包变换的谐波检测技术,首先分析了小波混叠的物理本质,然后选择分频严格的Shannon小波函数构造了频域内插方法,并利用线性调频Z变换进行快速求解,最后给出了小波包变换算法.仿真实验表明该方法可有效消除谐波检测中的小波混叠现象.     

基于灰关联分析的配电线路故障诊断方法

中性点不接地系统的短时接地故障诊断十分困难,本文依据故障特性提出了一种基于最优小波包基特征提取的故障诊断新方法.该方法应用小波奇异性检测功能,确诊故障过程;以最优小波包基提取故障信息,确定特征频段;然后,建立特征频段下各线路灰关联分析的数学模型,运用灰关联分析确诊故障线路.通过对4条10kV线路的仿真分析,验证了本方法的可行性及适应性.     

基于纵横交叉算法的神经网络配电网故障选线研究

为了提高小电流接地系统单相接地故障选线的精度,提出一种基于纵横交叉算法优化RBF神经网络的故障选线新方法。利用Matlab/Simulink仿真单相接地得到一组零序电流信号,通过小波包变换和傅里叶变换从中提取出暂态特征值、有功分量以及五次谐波分量。再将提取得到的特征量作为神经网络的输入,用纵横交叉算法优化后的神经网络对故障特征值进行训练,实现故障选线。仿真中建立100组不同的故障样本,其中80组作为训练集,20组作为测试集。实验结果表明,与传统神经网络相比,CSO-RBF方法训练效果好,准确性高。     

小电流接地系统单相接地故障选线方法的研究

针对小电流接地系统中的故障选线问题,指出了利用暂态量进行故障选线的研究方法。利用小波包的良好的频域分频特性,通过比较各线路暂态零序电流在所确定的频段下的小波包重构的高频分量的极性来实现故障选线。针对电压过零值附近时,该方法容易误判,应用小波奇异性检测功能,获取故障引起的电压、电流突变量的极性和大小来选线。两种方法扬长避短,从而达到最佳选线目的。通过MATLAB仿真结果表明此方法可以准确地实现单相故障选线,为实际工程应用提供了理论指导。