应用小波熵的小电流接地系统故障区段定位方法

提出了一种利用暂态零序电流小波包能谱相对熵的小电流接地系统故障区段定位方法。该方法根据小电流接地系统发生单相接地故障时,接地点两侧暂态电流在不同频段下能量值及能量分布存在较大差异的特点,通过馈线上安装的FTU等检测设备,计算并上传特定数据窗内的暂态零序电流小波包节点能量,主站结合网络拓扑计算相邻两检测点改进能谱相对熵,以确定故障区段。提出了小波包能谱熵的改进方法,能够进一步提高故障辨识的灵敏度;提出了利用模极大值选取分析数据窗的方法,能够避免对时误差的影响。通过数字仿真验证了该方法的可行性。     

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。     

利用全频带综合小波能量相对熵的配网故障选线方法

谐振接地系统故障选线是配电网故障选线的难点,其中缆-线混合线路出线的故障选线尤为困难,是选线研究的热点问题。谐振接地系统缆-线混合线路发生单相接地故障时,各馈线的小波能量分布不同,为此提出综合小波能量相对熵新概念,并利用综合小波能量相对熵实现故障选线。对各馈线故障零序电流首个1/4周期波形进行小波分解,并对各尺度下的小波分解系数进行单支重构,利用重构系数计算各馈线在各个频带下的小波能量。结合相对熵对信号间细微差别的超强识别能力,计算各馈线在各个频带下的小波能量相对熵并求取每条馈线的综合小波能量相对熵,通过比较各馈线全频带的综合小波能量相对熵大小选出故障线路。理论分析和大量仿真表明,该方法有效避开了TA饱和间断角对选线的影响,对于缆-线混合线路、纯电缆线路和纯架空线路,该方法均适用。     

基于S变换特征频率序列的小电流接地系统故障区段定位方法

提出了一种基于特征频率序列经多重组合方式判定的小电流接地系统单相接地故障区段定位方法。该方法对一条馈线上各检测点的暂态零模电流纯故障分量经S变换,以暂态能量最大时对应的频率点为基准,选取出特征频率序列。将一整条馈线作为系统,求取出任意相邻两检测点的暂态零模电流能量相对熵值。采用多重组合方式对求取的的熵值进行比较,待所有组合方式比较完毕后,将出现次数最多的“可能故障区段”判定为故障区段。采用相对熵值衡量波形的差异性,特征效果明显;运用多重组合方式进行判定,可提高定位结果的可信度。     

基于S变换特征频率序列的小电流接地系统故障区段定位方法

提出了一种基于特征频率序列经多重组合方式判定的小电流接地系统单相接地故障区段定位方法。该方法对一条馈线上各检测点的暂态零模电流纯故障分量经S变换,以暂态能量最大时对应的频率点为基准,选取出特征频率序列。将一整条馈线作为系统,求取出任意相邻两检测点的暂态零模电流能量相对熵值。采用多重组合方式对求取的的熵值进行比较,待所有组合方式比较完毕后,将出现次数最多的"可能故障区段"判定为故障区段。采用相对熵值衡量波形的差异性,特征效果明显;运用多重组合方式进行判定,可提高定位结果的可信度。     

小波包与样本熵相融合的PMSM失磁故障诊断

为了研究永磁同步电机失磁故障最为敏感的特征量和区分故障频率来源,提出采用小波包与样本熵相融合的失磁故障诊断方法,研究该诊断方法的数学机理,并给出小波包分析定子电流频谱的详细步骤和小波包变换后最大能量频率子带样本熵的计算过程,通过比较样本熵的大小,确定故障频率来源。搭建实验平台,采集不同工况下的永磁同步电机定子电流数据,用该诊断方法进行分析,其结果表明,永磁同步电机失磁故障宜取5次、7次谐波作为故障特征量;样本熵的大小因电机运行状态不同而不同,可以确定故障频率来源于永磁同步电机失磁故障。     

基于小波包变换的母差保护

TA饱和时,母线大差电流波形发生严重畸变,传统全电流比较原理母线差动保护很难判定区内或区外故障。基于小波包变换原理提出一种母线差动保护新方法。该方法应用小波包对大差电流进行变换,提取高频小波包系数来判定区内或区外故障。大量的仿真结果表明,该母线差动保护方案准确可靠。     

暂态零序电流波形差异的单相接地故障选线

配电网结构日趋复杂,系统发生单相接地故障的概率较高。文中在选定频段(SFB)内配电网零序电流分布特征研究的基础上,提出了基于暂态零序电流波形差异的配电网单相接地故障选线新方法。该方法利用小波包变换引入基于SFB的馈线零序电流特征分量的概念,定义符号化处理后的各馈线零序电流特征分量的互差绝对值之和为馈线零序电流波形差异系数,并根据故障馈线零序电流波形差异系数最大的特点进行选线,凸显了故障馈线与健全馈线之间的差异。PSCAD仿真表明文中方法选线准确率和可靠性高,不受故障电阻、故障距离、中性点接地方式、电弧和噪声的影响。     

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。     

基于Adaboost的配电网单相接地故障选线

及时准确地检测出故障馈线在谐振接地系统中一直是研究的热点,传统的检测方法一般采用单一故障馈线检测方法,如小波变换法、暂态能量法、五次谐波电流法等。但是这些方法只考虑了部分故障信息,选线的可靠性较低。本文提出了一种基于离散小波包变换(DWPT)和机器学习的故障选线新方法。对采集到的各馈线暂态零序电流信号做DWPT处理获取时频矩阵,采用统计量对时频矩阵做特征量提取。通过不同故障条件下的大量训练样本形成Adaboost分类器实现故障选线,利用基于PSCAD/EMTDC软件搭建10kV配电网模型。测试结果表明,所提故障选线方法具有较好的识别率。     

基于最大熵原理的馈线谐波概率评估方法

母线谐波电流是各馈线谐波电流的矢量和。由于各馈线谐波电流占比并不平均,可能出现母线谐波监测正常但实际上个别馈线谐波含量已经超标的情况。为此,提出一种馈线谐波概率评估方法,对馈线谐波状况进行快速评估。基于最大熵原理,推导了馈线谐波电流分配系数的联合概率密度函数,建立了反映下级各馈线谐波电流均未超标的数学模型,求解并绘制了至少存在一条馈线谐波电流超标的概率的曲线图。与拟Mente-Carlo积分比较及实例分析的结果表明了该方法的有效性。     

谐振接地系统暂态波形差异性识别法接地选线

利用谐振接地系统发生单相接地故障时,故障线路与非故障线路间的暂态零序电流波形差异性大于非故障线路间的暂态零序电流波形差异性的特点,提出一种基于暂态波形差异性识别的接地选线新方法。对各线路故障暂态零序电流波形进行小波包分解、重构及信号增强处理,根据各频带频率大小确定该频带的时间窗的划分数量,求取各组时间窗波形的分布特征矩阵及其相互间的相对熵,用于衡量同组时间窗波形间的差异程度,采用等权重投票法统计各频带各组时间窗的初步选线结果并确定故障线路。大量仿真结果表明该选线方法选线准确、可靠。     

基于五次谐波特征数据的配网单相接地故障识别方法

针对配网经常发生的单相接地故障,提出了一种基于五次谐波特征数据的故障识别方法.首先分析了配网接地故障的特点以及故障相和非故障相五次谐波相量的关系.对小波包能量计算进行了说明,提出了基于小波包能量的利用五次谐波电压和电流的接地故障辨识方法,通过提取零序电流中的五次谐波,并对小波包分解得到总能量值,从而实现对故障线路的选线.最后针对具体算例对所提方法进行了仿真,说明了所提方法的有效性.     

基于EWT能量熵的直流短路故障辨识

针对现有直流牵引供电系统短路故障辨识中列车过分段导致电流变化率和电流增量(DDL)保护误动作的问题,提出基于经验小波变换能量熵的方法识别列车过分段电流与远端短路故障电流。该方法采用经验小波将电流信号自适应地分解为多个紧支撑的经验模态函数,基于经验模态函数的能量权重构建能量熵,定量地描述了馈线电流信号的能量在时频分布的复杂性。采用大量列车过分段电流和远端短路电流数据对该方法进行验证,证明了该方法与DDL保护配合可以提高短路故障识别的正确率。     

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。     

基于波形相似度的小电流接地故障选线

提出一种基于零序电流波形相似性的配网小电流接地系统故障选线方法,以解决小波等暂态方法难以确定能量频段等问题。通过对小电流接地系统零序电流分析,发现非故障线路零序电流波形相似,而与故障线路电流波形有明显差别。提出了基于互近似熵的选线方法,通过直接计算同一母线的两条出线之间零序电流采样值的互近似熵值,判断两条线路零序电流波形的相识度,从而筛选出故障线路。仿真结果表明,该方法实现简单、选线准确率高,且不易受高电阻接地、电网结构和故障初始条件差异等复杂因素的影响。     

基于小波包谱能量的母线差动保护

母线区外故障时,TA可能发生饱和,电流采样波形发生严重畸变,饱和的TA不能提供电流来平衡其他TA提供的电流而出现差动电流,微机母线保护装置有可能不正确判断故障位置。基于差电流在TA饱和时的特点提出了一种新型母线差动保护。该方案应用小波包对故障暂态分量差电流和故障暂态分量和电流进行变换,根据暂态信号中的几个特定频段的谱能量的平方和来实现区内、外故障的判定。大量的仿真结果表明,在不同故障时刻该方案能够正确地区分故障区间,提高了母差保护的灵敏度和可靠性,具有很强的实用价值。     

基于能谱熵测度的自适应单相接地故障选线方法

根据单相接地的故障特性,将小波包和信息熵结合对故障暂态电流进行分析,定义能谱熵作为单相接地故障的暂态普适特征量,定量量度暂态的不确定性。分析了故障暂态信号频谱分布的特性规律,定义能谱熵测度及饱和熵来统计信号能量的复杂度。提出基于多尺度能谱熵测度的故障模式分类方法,将单相接地故障分为强故障、小角故障、弱故障3类模式。在此基础上,提出了基于故障模式识别的自适应选线方法。仿真和故障录波数据验证了该方法的有效性。     

Tsallis小波包奇异熵与功率谱分析在电力谐波检测的应用

针对Shannon小波能量熵在电力谐波检测过程中的局限性,提出一种基于Tsallis小波包奇异熵与功率谱(PSD)分析结合的电力谐波检测新方法。从Shannon熵和Mallat算法理论入手,论证Shannon小波能量熵在电力谐波复杂度表征及频率辨析中存在的不足。在分析Tsallis熵与Shannon熵的区别与联系的基础上,将Tsallis非广延熵理论和小波包算法结合,构造具有非广延性的Tsallis小波包奇异熵。根据Tsallis小波包奇异熵对电力谐波复杂度的表征结果,对谐波信号进行分段PSD分析。理论分析及仿真结果证明:该方法在正确表征电力谐波复杂度的同时,能对电力谐波的具体频率和功率进行具体量化。     

串联故障电弧检测方法的研究

提出了一种基于小波包能量熵的故障电弧检测方法,该方首先计算电流信号的小波包能量熵对故障电弧电流信号的能量分布进行定量描述,然后,提取故障电弧电流与正常工作电流的能量熵比值,并将其作为故障发生的判据。结果表明,该方法能有效提取串联故障电弧电流的时频特征,为串联故障电弧的诊断和检测提供了一种新途径。