基于改进LMD的电能质量扰动检测新方法

介绍了一种新的非线性、非平稳信号分析方法——局部均值分解(local mean decomposition,LMD),分析了LMD用于扰动信号检测时的优缺点及原因。在此基础上,提出一种改进的局部均值分解(improved local mean decomposition,ILMD)电能质量扰动检测及时频分析新方法,该方法由LMD和希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT)2部分组成。先用LMD提取信号的乘积函数(product function,PF),由PF分量的调幅函数可得信号瞬时幅值;再对PF分量进行HT求取瞬时频率。ILMD方法可有效定位发生扰动的起止时刻,克服LMD在定位能力上的不足。与采用希尔伯特黄变换(Hilbert Huang transform,HHT)方法相比,ILMD具有瞬时幅值函数端部失真小、瞬时幅频曲线波动小和幅值与频率检测精度高等优点。仿真信号和500 kV变电站电容器组投切时的电压信号分析结果证明所提方法的可行性和有效性。     

基于小波包能量相对熵的配电网单相接地故障区段定位

配电网发生单相接地故障时,故障点两侧暂态零序电流波形差异较大,在不同频率下的能量分布不同。结合信息熵和小波包分解,定义了具有对称性的小波包能量相对熵来识别此差异,实现故障区段定位。对馈线自动系统中沿线安装的FTU或其他测量装置获得的暂态零序电流进行小波包分解,获得其频谱能量分布特性,再计算各区段两端暂态零序电流的相对熵,比较计算结果,熵值最大的为故障区段。通过选用暂态零序电流能量最大的数据段来计算相对熵,可以避免采样不同步的影响。该区段定位方法不受过渡电阻、故障位置和故障角的影响,通过仿真分析验证了方法的有效性。     

基于多端故障电流匹配的配电网故障定位方法

为了克服配电网故障定位方法在高渗透率分布式电源（DG）接入下适应性较差的问题,提出了一种基于多端故障电流匹配的多源配电网故障区段定位方法。首先借助对称分量法分解电源端工频电流序分量,建立DG等效模型;然后利用电源提供的电流故障分量与故障距离有相关性的特性,建立特征匹配函数并依次遍历各节点;最后根据特征值最小的2个相邻节点实现对故障区段的辨识。针对故障信号微弱问题,提出了相对距离可信度权值与相对容量可信度权值对匹配函数进行改进,并提出区段融合规则,以提高定位准确率。在ETAP仿真平台搭建了4节点系统和IEEE 33节点系统进行仿真,结果验证了所提方法适用于高渗透率DG接入下的故障定位,且正确率较高。     

基于广义S变换能量相对熵的小电流接地系统故障区段定位方法

小电流接地系统发生单相接地故障后,系统中产生特征较为丰富的电气暂态量。针对健全区段两端的暂态零序电流相似度高,而故障区段两端暂态零序电流差异较大的特点,提出一种基于暂态零序电流的广义S变换能量相对熵的故障区段定位方法。首先,以暂态零序电流作为故障特征量,根据零序电流突变量确定各检测装置上传数据的起始时刻。然后,对馈线上各装置上传的暂态零序电流进行广义S变换,得到其时频矩阵。最后,利用能量相对熵表征各区段两端信号的差异,通过计算比较,确定熵值最大的区段为故障区段。该区段定位方法适用于不同故障点位置、不同故障角、不同过渡电阻情形下的故障定位,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于LCD能量相对熵的小电流接地故障选线方法

针对小波变换不具有自适应性、易受小波基种类影响的问题,及经验模态分解EMD（empirical modal deco-mposition）存在的模态混叠现象,提出了一种基于局部特征尺度分解LCD（local characteristic-scale decomposi-tion）和能量相对熵的故障选线新方法。首先利用具有自适应性、抗混叠性的LCD对各线路暂态零序电流进行分解,计算各频带暂态能量;再结合能量相对熵对信号间的细微差异进行识别放大,根据各条线路综合能量相对熵的大小进行选线。通过在Matlab仿真平台上搭建具有5回出线的10 kV线缆混合配电网发生单相接地故障的模型,验证了所提方法不受故障合闸角、故障距离和过渡电阻的影响,可实现正确选线。     

基于极点对称模态分解的配电网单相接地故障区段定位技术

配电网发生单相接地故障后,系统中将产生丰富的暂态电气量。利用故障点上游暂态零序电流幅值远大于故障点下游及正常线路的特征,提出一种基于暂态零序电流极点对称模态分解(ESMD)的配电网故障区段定位方法。基于实际配电网线路参数搭建典型缆-线混联仿真模型,对故障后暂态零序电流进行极点对称模态分解并构造相应的暂态能量函数,将构造所得的暂态能量函数作为评价各测点暂态零序电流幅值强弱的指标进行故障区段定位。仿真结果表明所提方法可有效提取故障特征,对各种故障工况适应性强,且各测点仅需上传1个暂态能量值,可有效降低通信要求、节约硬件投资成本。     

基于CEEMDAN能量相对熵的小电流接地系统故障区段定位方法

当配电网发生单相接地故障时,故障点同侧的暂态零序电流具有一致的主谐振频率,而故障点两侧的电流主谐振频率差异较大。根据这一特征,本文提出了一种基于自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)能量相对熵的故障区段定位方法来识别此差异,计算得到熵值最大的区段即可判断为故障区段。经仿真分析,该方法在不同的故障条件下均能定位出故障区段,且不受噪声影响,具有很高的准确性和可靠性。     

基于局部均值分解的暂态电能质量扰动检测方法

局部均值分解(LMD)是一种新的非线性、非平稳信号时频分析方法,可以将复杂的多分量信号分解为若干个乘积函数(PF)的线性组合,并通过所有PF分量的瞬时频率和瞬时幅值组合,得到原始信号的时频分布。采用波形匹配延拓对LMD进行改进,改善其端点效应问题,并用直接法求取PF分量的瞬时频率,将其应用于暂态电能质量扰动的检测分析。LMD可以有效地对扰动的起止时刻进行定位,具有较高的瞬时频率和瞬时幅值检测精度。仿真结果表明了LMD方法用于暂态电能质量扰动分析的可行性和有效性。     

基于暂态能量的小电流接地系统单相接地故障区段定位方法

国内配电网主要为小电流接地系统,单相接地故障占故障总数的80%以上,故障特征不明显且易受噪声信号影响,故障的辨识、选线和区段定位难度大。暂态录波故障指示器和配电网同步相量测量装置的推广应用为小电流接地故障区段定位提供了更全面的故障信息支撑。详细分析了零序网络的相频特性,提出一种基于零序电流首容性分量能量的小电流接地故障的区段定位方法。确定辨识暂态零序电流的首容性频段范围,并分析故障区段和健全区段的暂态零序电流的不同特性。计算零序电流首容性分量的暂态能量并用于设计故障区段定位方法。所述方法物理概念清晰,判据阈值不受系统和故障位置的影响。仿真模拟和现场实验验证了所提故障定位方法的有效性。     

基于改进局部均值分解和概率神经网络的电压扰动识别

随着新能源技术的发展和普及，大量非线性用电设备接入电网对其电能质量产生了严重影响。为解决谐波扰动信号对电力系统带来的影响，提出将改进的局部均值分解LMD（local mean decomposition）和概率神经网络相结合，构造一种电压扰动分类器，对电力系统中的电压扰动信号进行识别分类。通过构造三角波形自适应地延拓扰动信号的方法抑制LMD的端点效应，应用改进LMD算法对扰动信号进行3层分解，得到具有电压信号幅频信息的乘积函数PF（product function）分量，将由PF分量构造的信号能量作为概率神经网络的输入，以识别和分类电压干扰信号。通过建立训练模型对电压扰动信号进行仿真实验，结果表明，该方法可以准确识别电压扰动信号，有助于提高电力系统中电压扰动信号的识别精度。     

基于改进EEMD与GA-BP的谐振接地故障选线方法

针对谐振接地系统发生接地故障,存在暂态信号特征辨识度低,且单一特征作为选线判据易受故障条件影响等问题,提出一种基于改进EEMD与GA-BP神经网络的故障选线方法。首先使用边界局部特征尺度延拓法加集合经验模态分解和多尺度排列熵算法的混合算法（MEEMD）分解暂态电流信号,各项分解指标说明MEEMD能准确区分高频特征分量和基频分量并有效改进端点效应和抑制模态混淆。然后提取重构的高频分量能量、方向以及裕度因子等特征并将其用来训练、测试GA-BP神经网络。结果表明所提出的选线方法有较高的准确率且不受线路类型、接地电阻影响,有较强的鲁棒性和容错性。     

基于NGO-VMD-DE的单相接地故障信号特征提取

针对电力系统输配电线路发生单相接地故障时,电气设备的电磁环境干扰,故障零序电流成分复杂等原因导致故障特征信息提取困难,变分模态分解参数人为确定导致其对零序电流分解效果差,常用的熵运算慢,鲁棒性差,进而后续选线准确率低的问题,提出了一种新的基于NGO-VMD-DE的单相接地故障的零序电流故障特征提取方法。首先,通过北方苍鹰优化算法(NGO)优化变分模态分解(VMD)实现零序电流信号的自适应分解,建立了自适应相关系数的本征模态函数(IMF)分量选取准则选取有效分量,然后对选取的分量进行重构,最后对重构后的信号进行散布熵(DE)计算以提取单相接地故障的零序电流故障特征,通过搭建模型进行仿真实验,并与近似熵、样本熵、模糊熵、排列熵等其他特征熵值指标进行对比表明,所提出的故障特征提取方法可以更加准确、有效地表征发生单相接地故障线路的零序电流故障信息。     

基于零序特征量的配电网接地故障区段定位方法

针对现有配电网故障区段定位方法存在对不同接地故障的适应性不强、灵敏度低等问题,分析了谐振接地配电网在发生经不同过渡电阻接地故障时,故障点上、下游的零序电流和零序电压暂态分量的特征,得出了故障点上、下游零序电流在1个工频周期内的积分与零序电压差值的比值(零序特征量)存在较大差别的结论。基于这一结论提出一种能够适用于谐振接地配电网接地故障区段定位的方法。仿真结果表明所提故障区段定位方法在高阻接地故障、低阻接地故障和非线性弧光接地故障下都具有较好的可行性。     

基于GA优化BP神经网络的有源配电网高阻接地故障选线方法

当配电网发生高阻接地故障时,逆变型分布式电源的接入会向零序网络中注入不平衡的谐波电流,改变原有故障特征的分布规律,导致传统高阻故障选线方法失效。考虑光伏电源接入对配电网的影响,提出了一种基于GA优化BP神经网络通过融合多种故障特征的有源配电网高阻接地故障选线方法。首先,利用Matlab/Simulink搭建谐振接地系统仿真得到选定周波的故障零序电流,根据小波包变换从中提取小波包能量熵和模极大值,并将其作为数据样本。然后,将数据输入优化后的网络中进行训练,得到能够实现智能选线的机器学习模型。最后,算例分析表明该方法较传统算法提高了迭代速度和训练精度,在多种复杂故障条件下具有良好的选线容错率,且具有一定的抗噪能力。     

改进LMD在高压输电线路行波故障定位中的应用

鉴于传统局域均值分解(LMD)对行波信号进行分解时,由于过平滑处理导致获取局域均值函数和包络函数的误差较大,最终影响暂态故障信号的提取。采用波形匹配方法对测量点电流线模分量进行端点延拓,并利用线性插值求取局域均值函数与包络函数,然后根据首个PF分量的频谱图标定行波波头到达测点的时刻,最后根据双端行波故障测距原理计算出故障距离。仿真结果表明,提出的定位方法与传统LMD方法相比具有较高的定位精度。     

基于多信息融合的自适应单相接地故障在线定位研究与应用

为解决各种配电终端、故障指示器的故障信息、故障录波文件接入配电主站,实现配电主站配电网单相接地故障在线定位,根据配电网单相接地故障特征,提出应用相关系数、广义S变换提取零序电流、三相电流暂态录波的故障特征量以形成多源冗余信息,并采用模糊C均值聚类分析法融合多种故障特征量的在线定位的策略。仿真结果表明,该方案适用于各种接线方式、各种运行工况,定位准确率和可靠性高。     

基于LMD与Teager能量算子的VSC-HVDC输电线路故障定位

为保证电压源换流器型高压直流输电系统的可靠运行,克服传统高压直流输电行波定位具有易误动、受噪声影响大的缺点,提出了基于于局域均值分解(LMD)与Teager能量算子结合的故障定位新方法。通过Morlet小波时频分析确定了电压源换流器型直流输电,VSC-HVDC的边界特性,提出了基于PF分量能量比值的区内、外故障识别判据。利用故障极线路与非故障极线路中高频电流分量的差异构造了选极判据。对于区内故障将LMD与Teager能量算子结合进行故障测距。PSCAD仿真结果表明,该方法定位精度误差不超过0.124%且耐过渡电阻。通过增添噪声影响验证了该算法和判据的可靠性,故该方案可实现VSC-HVDC的全线、准确的故障定位。     

基于三点电流测量的输电线路行波故障定位新方法

鉴于输电线路在线监测取得了长足的进步,针对目前行波定位法中波头检测算法存在缺陷和波速测定精度差的不足,本文提出了基于导线电流三测量点局域均值分解(LMD)的行波故障定位新方法。该方法首先对测量点电流线模分量进行局域均值分解,然后根据分解得到的第一个PF分量瞬时频率曲线的首个频率突变点来确定行波波头第一次到达测量点的时刻。其次,根据相位差动保护原理判断出故障点所在线路段,并利用无故障段线路的长度和故障行波到达其两端测点的时间差之比计算出故障行波波速。最后,通过双端行波法的定位原理计算出故障距离。仿真结果表明,本文定位方法同基于小波变换或希尔伯特-黄变换的定位方法相比具有较高的定位精度。