采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法

配电开关振动信号具有非线性非平稳特性,蕴含有机械状态信息。提出一种采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法,对振动信号做希尔伯特-黄变换以进行带通滤波,构造其时频矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,可将振动信号的特征信息分解到不同的时频子空间,以得到的时频矩阵奇异值作为振动信号的特征量,用于表征配电开关的机械状态。对配电开关在正常及卸掉A相触头绝缘拉杆、机械结构卡涩、底座螺丝松动等3种典型故障情况下实测振动信号的时频矩阵奇异值做模糊c均值聚类,结果表明该特征量能够准确、有效地表征配电开关的机械状态。     

10kV配电网内部过电压录波起动判据分析

在10kV配电网中,常采用电压或相电压越限作为故障录波起动判据。但在电压幅值变化小或暂态过程不明显的故障下,采用电压越限作为录波起动判据可靠性不足。本文通过ATP/EMTP软件搭建配网线路模型,比较几种录波起动算法在发生各种内部过电压时的起动效果,得出采用小波极大值法的起动方法在内部过电压故障中都能可靠动作的结论。     

基于奇异值分解和多级支持向量机的配电网故障类型识别

对配电网故障类型的及时准确识别有助于故障定位和事故分析等。提出一种基于奇异值分解(SVD)和多级支持向量机(SVM)的配电网故障类型识别方法。首先通过希尔伯特-黄变换(HHT)带通滤波算法对三相电压/电流、零序电压等7个故障波形进行等频宽分解,构造时频矩阵。然后将时频矩阵SVD得到的部分有效奇异值作为特征量,输入到多级SVM进行训练和分类识别。利用PSCAD/EMTDC软件搭建10 k V配电网模型用于获取训练样本和测试样本。测试结果表明,该方法对配电网单相接地、两相接地、两相短路、三相短路等10种故障类型的识别正确率较高,且在噪声干扰、采样不同步、系统网络结构改变、负荷电流变化、系统中性点经消弧线圈接地、系统等值阻抗变化、分布式电源接入等情况下均有较好的适应性。     

基于振动信号分析的配电开关机械状态诊断系统

配电开关的振动信号包含有丰富的开关机械状态信息,可以通过合理有效的方法提取振动信号特征量,作为配电开关机械状态诊断的依据。根据数据采集的功能需求,设计了基于Lab VIEW的振动信号采集装置软硬件。利用经验模态分解(empirical mide decomposition,EMD)对振动信号进行时频分解,提取分解所得固有模态分量(intrinsic mode function,IMF)的样本熵作为特征量,最后通过模糊C-均值聚类(fuzzy C-means,FCM)进行机械状态诊断。通过实验,采集并分析了正常状态和典型故障状态下的配电开关振动信号,验证了基于振动信号分析的配电开关机械状态诊断系统的准确性和有效性。     

基于ZigBee技术的开关柜温度在线监测终端设计

设计了一种基于ZigBee无线技术`的开关柜发热点温度在线监测终端。无线测温终端由CPU模块、无线收发模块、温度采集模块以及电源模块组成。硬件设计上选择耐高温、可工作于低功耗模式下的元器件。软件设计上尽可能减少器件运行于工作模式时间和数据的发送频率,从而降低测温终端的功耗。测试及现场运行结果表明,具有安装方便、抗干扰性强、低功耗、可靠性高等优点,为开关柜内发热点温度的监测提供了便利。