形态学与HHT检测相结合的行波波头准确标定方法

由于长输电线路高阻故障和线路色散等因素使得故障行波波头高频成分衰减较大,提出并实现了一种将形态学与 Hilbert-Huang 变换(HHT)相结合的行波检测及其波头到达时刻准确标定方法.行波暂态信号经形态学滤波之后,再对其做经验模态分解(EMD)提取其高频部分IMF1和IMF2分量,藉此实现对行波波头到达时刻的精确标定.若由于线路雷电冲击电晕和线路参数频变等因素引起行波波头较大衰减,使得故障行波反射波头在IMF1表现不明显时,则可采用IMF2分量对其反射波头到达时刻进行准确标定.该方法对行波波头的时间标定可以精确到采样点.电磁暂态仿真数据和实际工程数据验证表明,该方法正确、有效,并已应用于故障行波分析与测距装置.     

应用于含有线-缆混合线路配电网的行波故障测距新方法

故障行波波头的准确辨识是提高配电网行波故障测距精度的关键因素之一,文中提出基于改进希尔伯特-黄变换(HHT)的行波波头标定方法,首先利用自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)方法对故障信号进行分解,再利用希尔伯特变换求取高频固有模态函数分量的瞬时幅值,根据瞬时幅值的突变点确定行波波头的到达时刻。针对配电网的单一线路,利用该方法标定行波波头后,采用D型测距原理实现测距;针对线-缆混合线路,提出了基于接点时差的双端测距原理实现故障测距。对不同故障时间、故障位置、接地电阻等情况的故障进行仿真实验,结果表明,该方法可精确标定行波波头,且具有较高的测距精度。     

经验模态分解奇异性检测的配电网混合线路测距方法

含架空线和电缆的配电网混合线路发生故障时,故障行波信号传播复杂,波头识别困难。提出一种分形维数与经验模态分解（EMD）奇异性检测结合的配电网混合线路单端行波测距方法。对故障产生的行波信号进行分形滤波后,利用经验模态分解方法提取出高频信号的固有模态函数（IMF）,进行奇异性检测实现行波波头的准确标定,最后利用A型行波测距原理实现配电网混合线路的故障测距。PSCAD仿真结果表明,该方法具有较高的准确性和可靠性,能够有效识别出混合线路中故障点反射波和对端母线反射波,实现故障测距。     

基于ARIMA的矿山电网故障暂态行波波头辨识及故障测距

由于矿山电网含有大量的整流设备及非线性负载,运行时含有稳定的高次谐波分量和高频噪声,同时矿山电网多为短距离线路,故障后产生的暂态信号与原有高次谐波混叠严重,给行波故障测距带来了极大的困难。通过分析矿山电网故障行波的时域特征,提出基于整合移动平均自回归模型(ARIMA)对行波波头到达前的高频周期信号进行预测,并结合波头到达时刻的真实波形得到波形残差,同时对残差进行平稳性校验,通过行波波头到达时刻前后残差平稳性的不同确定准确的波头到达时刻,进而实现行波故障测距。利用低压电缆网络仿真实现矿山电网故障,仿真结果表明:与小波变换与经验模态分解相比,所提方法能够准确辨识行波波头,且不易受故障状况和噪声的影响,能有效提升行波可行性及精度,尤其适用于含有整流设备及非线性负载矿山电网故障测距。     

高压直流输电线路单端故障测距组合算法

行波波速的选取和反射波头的识别是影响单端行波测距精度和可靠性的主要因素。基于故障行波的时频域特征,提出一种行波法和固有频率法相结合的单端故障测距算法。利用行波固有频率计算出故障点位置的粗略值,确定故障反射波达到母线测点的时间范围。利用集成经验模态分解算法提取的行波高频分量,对反射波头进行有效识别并获取测距所需的精确时间参数,同时将该高频分量对应的行波波速利用到行波测距中,解决了波速选取的难题。PSCAD仿真结果表明,该测距算法可有效识别行波波头,且测距的精度得到明显提高。     

基于FEEMD-NTEO的风电场送出线路故障定位

针对集合经验模态分解(EEMD)用于双馈风电场送出线路行波故障定位中行波检测精度不高,存在模态混叠、抗噪能力弱及故障定位实时性不好等问题,提出了一种基于快速集合经验模态分解(FEEMD)与改进Teager能量算子(NTEO)结合的行波故障定位方法。该方法利用FEEMD对故障电流行波信号进行分解,分解为平稳的固有模态分量和残差分量,消除噪声成分,保留信号的完整性;然后采用NTEO算法对分解的高频信号再次去噪,增强故障行波突变特征,精确标定行波波头。仿真结果表明,所提方法能够快速将故障行波波头精确标定,且去噪效果好,与FEEMD-TEO、EEMD-NTEO行波检测方法相比,提高了故障定位的精度和速度。     

基于VMD-Hilbert变换的故障行波定位研究

针对现有行波检测方法中小波变换和希尔伯特黄变换的不足,提出一种基于VMD-Hilbert变换的故障行波检测方法。通过对行波传感器采集到的故障行波信号进行VMD分解,利用Hilbert变换提取模态分量的特征量来标定初始波头的到达时间。针对行波定位精度受波速不确定性影响的问题,基于故障初始行波零模分量和线模分量波头的到达时刻,提出一种与波速无关的双端定位算法。ATP/EMTP仿真结果表明,VMD-Hilbert行波检测方法能有效标定行波波头时间,定位算法无需知道故障发生时刻和故障反射行波波头的到达时刻,进一步提高了故障定位的精度。     

一种新型的输电线路双端行波故障定位方法

针对行波故障测距技术中行波检测准确性和行波波速对测距精度的影响,提出一种新的双端行波故障定位方法。首先,介绍了变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和 Teager能量算子(Teager Energy Operator,TEO)的特点,并将VMD与TEO相结合应用于故障行波波头的检测。其次,在双端行波故障测距原理的基础上,根据故障行波的传播路径,推导出一种不受行波波速和线路实际长度变化影响的行波故障测距新算法。该算法不需要检测行波反射波的波头,测距原理简单。最后,通过EMTDC仿真验证方法的正确性和准确性。大量的仿真结果表明该方法行波波头检测效果较好,测距准确度较高。     

基于零模行波衰减特性的配电线路单相接地故障测距方法

零模行波在传播过程中发生衰减,且高频分量衰减快,低频分量衰减慢。随着故障距离的增加,零模行波波头中高频分量幅值与低频分量幅值的比值单调减小。本文提出利用测量点处零模行波首波头中不同频率分量的幅值比来判断故障点距离。由于暂态信号中特定频率的幅值难以直接求得,本文提出采用连续小波变换获得两个特定尺度下行波首波头信号小波系数的模极大值,求取其模极大值比。利用人工神经网络以确定该模极大值比和两个尺度对应的中心频率分量幅值比的对应关系,从而通过该网络求取任意故障距离时的频率分量幅值比。最终利用频率分量幅值比与故障距离之间的对应关系确定故障点位置。在电磁暂态仿真软件ATP-EMTP软件中搭建模型,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于图像特征的输电线路故障行波存续性判别

故障行波波头的持续存在是输电线路行波测距和行波保护等得以实施的关键。实际中存在弱故障,现有行波测距与保护缺乏自动判别故障初始波头是否存在和持续,导致行波装置产生错误结果。针对该问题,该文基于初始浪涌波形图像特征及行波在输电线路往复传播规律,提出一种输电线路故障行波波头存续性的判别方法。首先分析了故障行波波头阶跃性和后续行波的产生规律,进而提出构造与初始波头具有良好紧密型的包围盒,计算包围盒内故障行波和外切线构成面积与整个包围盒面积的饱和度,由饱和度判定初始波头的存在。进而对存在初始行波波头的情况,基于后续波头到达时序、波头幅值、斜率等相对特征,实现后续行波持续性判别。大量仿真和现场实测数据表明,该方法能够可靠判定故障行波的存续性,有效避免波头不存在的情况下行波装置的误动。     

基于小波阈值去噪和CEEMD的混合三端直流输电线路故障测距

针对行波法测距精度受波速、行波波头标定的精度以及噪声的影响,提出一种基于小波阈值去噪和CEEMD-HT结合的混合三端直流输电线路测距方法.首先利用小波阈值去噪对故障信号滤噪,然后对滤噪后的信号使用互补集合经验模态分解和希尔伯特变换标定初始波头的到达时间.再根据故障行波到达测量端时间比值识别故障支路.最后考虑到行波波速难...     

基于HHT一化迭代的输电线路故障测距研究

针对目前行波测距法中波速测定精度差的不足和波头检测算法存在的缺陷,通过分析行波波速随频率的变化规律,推导出波速稳定时的频率区间范围,从而消除波速对测距结果的影响;在研究高压直流输电线路故障行波到达时刻与行波特定瞬时振幅关系的基础上,分析瞬时振幅影响行波测距的机理,提出一种基于瞬时振幅的输电线路故障测距方法,利用希尔伯特黄变换(HHT)一化迭代的方法形成高频电流故障信号的一化时幅图,依据一化时幅图确定波头时刻与该时刻特定的瞬时振幅,形成高压直流输电线路故障测距算法。MATLAB/Simulink仿真结果表明,该方法的相对误差在0.3%以内,且该方法与HHT变换的定位方法相比,具有更高定位精度,基本不受故障距离、过渡电阻的影响。     

基于Hilbert-Huang变换的行波法高压输电线路故障定位

输电线路发生短路故障时,产生的故障暂态行波是一种非线性、非平稳信号。准确提取行波波头信号,是行波法故障定位的关键。将Hilbert-Huang变换这一非平稳信号处理工具应用于故障行波波头的检测,实现故障定位。利用GPS同步采集输电线路双端故障前后一段时间的电流数据,对其进行经验模态分解,将得到的高频模态分量进行Hilbert变换,得到相应的时间-频率谱图。时频图上的频率突变时刻即为行波波头的到达时刻。Matlab仿真结果表明,该方法能准确捕捉行波波头的到达时刻,有较高的定位精度。     

Hilbert-Huang变换应用于高压输电线路故障测距

为提高故障测距的精度、增强自适应性、提高对于低频信号的分辨,提出使用Hilbert-Huang方法进行故障测距。将故障点的行波信号首先进行经验模态分解(EMD),再对分解得到的IMF1进行HilbertHuang变换得到信号瞬时频率图,进而找出频率突变点的时间进行行波波头的识别。在介绍了HilbertHuang变换基本概念和原理的基础上,进行仿真算例分析,处理行波参数,得出测距结果并进行误差分析,并与小波变换进行对比。实验表明,本方法有效且精度较高。     

（20期已排）基于聚类经验模态分解和差分熵的输电线路故障测距研究

为提高输电线路的故障测距精度,本文提出了一种基于聚类经验模态分解(EEMD)和差分熵(DE)的输电线路故障行波测距方法。首先利用改进的差分熵信号处理方法对输电线路电流进行熵值计算,通过与正常电流熵值的对比,判断电流是否发生突变。然后采用EEMD分解对发生突变的故障电流进行处理,有效去除故障信号中的噪声,避免模态混叠,获取准确反映故障信息的IMF分量。随后对分量实行差分熵方法中的差分分析,将电流的变化幅度进行有效量化,并建立每个信号点的变化程度与时间的对应关系,从而解决波头位置难以确定的问题,获得故障初始行波到达每个监测点的准确时间。最后利用行波双端法,实现输电线路的故障测距。仿真结果表明,该方法能够较好地解决故障测距时存在的信号噪声和波头测量时间不准确的问题,有效提高故障测距的精度。     

Hilbert Huang变换应用于高压输电线路故障测距

为提高故障测距的精度、增强自适应性、提高对于低频信号的分辨,提出使用Hilbert Huang方法进行故障测距。将故障点的行波信号首先进行经验模态分解（EMD）,再对分解得到的IMF1进行Hil-bert Huang变换得到信号瞬时频率图,进而找出频率突变点的时间进行行波波头的识别。在介绍了Hil-bert Huang变换基本概念和原理的基础上,进行仿真算例分析,处理行波参数,得出测距结果并进行误差分析,并与小波变换进行对比。实验表明,本方法有效且精度较高。     

计及波速变化的反行波直流输电线路故障测距方法

行波法、故障分析法、固有频率法是高压直流输电故障测距中常用的3种方法。行波法因其波头识别问题导致可靠性不高,波速的选择也影响了测距精度的大小;故障分析法受模型精度的影响测距精度不高;固有频率法在线路终点发生故障时存在死区。直流线路故障时第一个反行波一般不受反射系数频变的影响,基于反行波波头容易识别的特性,采用反行波进行故障测距,波头的识别采用奇异性检测效果优异的à trous算法,针对直流线路采用不同型号导线导致波速不一致的情况,对不同型号线路段采用不同的波速进行计算,进一步提高测距精度。相较于现有的故障测距算法,本算法波头识别的可靠性得到提高,且由于计及了波速的变化,在直流线路采用不同型号导线时测距精度进一步提高。     

微弱行波下多分支配电网故障定位

为了解决多分支配电网在故障行波微弱时行波波头标定困难和传统行波定位法无法适应多分支复杂结构的问题，提出一种基于多分辨率奇异值分解(MRSVD)-变分模态分解(VMD)的行波波头检测方法和一种基于行波到达时刻的多分支配网故障定位方法。利用MRSVD对微弱行波进行降噪处理，以奇异值差值决定分解尺度，然后对降噪后的信号进行VMD分解，并重构中高频段的模态分量，最后用对称差分能量算子(SDEO)标定重构信号的行波波头，获取行波到达时间；利用行波到达时刻构造故障发生时间矩阵，搜索故障所在分支区段，然后构造故障定位时间矩阵，根据线路长度与时间的比值关系，实现精准测距。仿真结果表明，所提方法能有效标定微弱行波波头，实现多分支配网的故障区段定位和精准测距。     

CSC-HVDC输电线路单端行波自动故障定位方法

传统行波故障定位方法有行波波头难以识别,无法实现自动化的固有缺点,为此,基于直流线路发生故障时,线路两侧的直流滤波器和平波电抗器组成的物理边界会对电压行波中的高频信号产生全反射,而且高频电压行波在故障点折射强于反射的特点,采用线路的分布参数模型,提出了一种高压直流输电线路单端行波自动故障定位方法。该方法用线路高频电压分量和高频电流分量计算沿线电压分布,识别出前行波和反行波的最强叠加点即可实现故障定位。此方法避免了传统行波测距中需要人工识别行波波头的缺点,所需数据窗短,测距特征明显易于实现自动化,仿真验证表明该方法定位精度高,1 000 km线路最大测距误差仅为800 m,且不受过渡电阻的影响。     

基于SR-VMD的微弱故障行波检测方法

为解决配电网行波波头检测困难的问题,提出一种基于随机共振-变分模态分解(SR-VMD)的行波信号检测方法。利用粒子群优化的变尺度SR对行波信号进行预处理,有效提高输出信号的信噪比。利用VMD算法将输出信号进行自适应分解,应用到故障定位中。用Teager能量算子(TEO)对行波波头进行标定,代入测距公式得到故障距离。仿真结果表明,该方法能在噪声背景下实现故障信息的提取,有效提高了故障测距的精度,尤其是高阻接地和电压过零附近接地的精度。