采用小波熵的串联型故障电弧检测方法

电力电子技术已广泛应用电力系统,一些电气设备正常工作时的电流特性与故障电弧电流的典型特性相似,当设备或线路发生串联型故障电弧时,使得故障电弧的可靠诊断与检测十分困难。在多分辨分析快速小波变换及基于非参数自适应估计理论的Birge-Massart策略阀值求解的基础上引入小波熵概念,提出一种利用小波熵来反应故障电弧电流信号的能量分布,并由此提取故障电弧电流中瞬变信号的方法,实现对故障电弧电流信号中低能量瞬变信号的有效提取,从而为串联型故障电弧的诊断提供依据。     

基于小波分析信号特征频段能量变比的故障电弧诊断技术研究

为了分析和研究故障电弧的特性,进而快速及时地检测出电弧故障,以便快速切断故障线路,笔者提出一种利用小波变换来分析故障电弧电流特征频段能量变比的诊断方法,通过采用db5小波基函数分别对线路正常工作情况下电流信号和串联型故障电弧电流信号进行6层小波分解,从而提取正常情况下和故障电弧发生情况下的频带能量值及其前后的能量变比,其中d4、d5细节信号所在的频段为故障电弧的特征频带。利用此故障电弧的典型特征可以准确地实现对故障电弧的诊断,且该分析结论对于线性负载情况下的故障电弧诊断研究具有普适应意义。     

基于电流特征提取的故障电弧识别方法

为了提高故障电弧识别的准确性,提出了一种基于电流特征提取的故障电弧识别方法。利用小波变换将原始电流信号进行分解,并计算各频段的信号能量,从而获得能量谱作为电流信号的特征向量。结合BP神经网络训练网络参数,实现对故障电弧的快速准确识别。电弧故障模拟试验的分析结果表明该方法具有较高的故障电弧识别率,验证了该方法的有效性与可行性。     

基于小波变换的交流系统串联电弧故障诊断

为实现对用电系统低压用户端中串联电弧故障的准确诊断,根据交流系统中低压串联电弧故障特性,通过自主搭建的电弧故障模拟实验平台及不同负载下的串联电弧故障模拟实验,本文提出一种基于小波变换的串联电弧故障诊断方法。该方法首先采用极大极小原理对信号进行降噪处理,并结合小波变换模极大值对信号进行多分辨分析;将三阶Daubechies小波基函数提取出的各频段细节信号模极大值作为网络输入的特征向量,利用基于阻尼最小二乘法改进的多层前馈(Back Propagation,BP)神经网络构建特征向量与电弧故障之间的映射关系进行故障诊断分类。测试结果表明,该方法可有效实现交流系统中串联电弧故障的诊断分类。     

基于小波变换与差值能量法相结合的串联故障电弧检测方法

由于低压用户端交流串联电弧故障回路电流幅值小、一些电力电子负载正常工作电流与串联电弧故障电流相似等原因,使得故障电弧的准确诊断十分困难。本文提出了一种基于小波变换与差值能量法相结合的串联电弧故障检测方法。对原始电流信号进行小波阈值去噪,运用Mallat快速算法对信号进行多分辨率分析,提取多分辨率分析结果中包含电弧信息较多、负载干扰信息较少的频段进行小波反变换;运用差值能量法对反变换后富含电弧信息的信号进行故障诊断。最后利用自制的实验设备验证了算法的准确性。     

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。     

基于谐波小波的风力发电并网电压故障信号特征检测

针对风力发电并网对电网电能质量产生影响的问题，深入分析风力发电并网特点及故障特征，提出一种采用谐波小波降噪与时频联合分析相结合的风力发电并网电压故障信号特征提取方法，该方法解决了采用传统的傅里叶变换无法对非平稳电压故障测试信号进行分析处理的问题，充分利用谐波小波降噪技术对强噪声背景下的非平稳电压故障测试信号进行提纯降噪处理，再对降噪后的纯净信号进行时频联合分析，利用时频联合分析结果对风力发电并网电压故障进行精确定位，从而为故障穿越提供必要的参考决策，最后通过仿真和实验验证了该方法的有效性。     

基于聚类分析和电磁辐射信号的电弧故障识别

当前非线性负载日益增多,基于故障电弧电流特征的故障检测存在信息源单一的不足,容易出现故障误判别。针对该问题,提出了一种基于聚类分析和电弧电磁辐射信号的故障电弧识别方法。该方法在分析电弧电磁辐射理论的基础上,分析不同负载条件下的电弧电磁辐射信号,首先对信号进行低通滤波降噪,提取降噪后故障电弧时域信号的模极大值作为特征值,最后利用模糊c-均值聚类方法进行电弧故障识别。试验结果表明该方法能够有效提高故障电弧的识别准确率。     

基于多特征融合的交流系统串联电弧故障诊断

为实现对用电系统低压端串联电弧故障的准确诊断,根据交流系统中低压串联电弧故障的奇异性、能量特性及不确定性,通过自主搭建的电弧故障模拟实验平台及不同负载下的串联电弧故障模拟实验,提出一种基于多特征融合的串联电弧故障诊断方法。该方法根据信号不同特性,结合小波变换理论对经降噪预处理后的采样信号进行主成分分析,提取各频段特性对信号的贡献率,并以信号3种特性中最大贡献率所在频段的空间位置关系作为特征向量构成1?3阶信号特性分布矩阵;将此矩阵作为网络的输入向量,利用改进多层前馈神经网络构建特征向量与电弧故障之间的映射关系。测试结果表明,该方法可减小电弧燃烧对诊断结果的影响,实现对串联电弧故障的诊断分类。     

基于小波包能量分析和信号融合的异步电机转子故障诊断

为提高异步电机转子故障诊断的可靠性,文中介绍了一种基于小波包能量分析和信号融合的异步电机转子故障诊断方法。采用定子电流信号和振动信号的频谱特征融合作为转子断条以及气隙偏心故障的诊断依据,首先对信号进行小波包分解,获得不同小波包频带节点下对应的能量分布,并与正常电机信号进行比较,进而对能量异常的信号频段进行小波包节点重构,最后通过快速傅里叶变换识别故障特征频率,诊断电机故障是否发生。通过仿真分析,验证了该方法的有效性和实用性,对于电机运行状态的准确监测具有重要意义。     

光伏系统直流串联电弧故障检测研究

搭建了光伏系统电弧故障实验平台,采集系统运行时的电流作为电弧检测的依据,利用时频域分析相结合的方法对电弧故障进行检测.分析发现系统正常运行和发生电弧故障时的电流信号在时域上的平均值变化特征明显,而在频域上利用小波对电弧电流及正常电流做5层分解,利用d5频段能量可有效对正常、阴影遮挡及故障运行状态进行区分.最后,采用将时...     

基于小波包变换和高阶累积量的电弧故障识别方法

当低压配电系统接入混合负载或在支路中出现电弧故障时,电弧故障识别难度大幅提升。针对此类电弧故障,提出一种基于小波包变换与高阶累积量相结合的电弧故障识别方法。首先采集不同负载、支路电弧故障下的电压、电流数据,建立电弧故障波形数据库;然后利用小波包变换对电弧电流信号进行分析,通过对多种试验数据进行分析,确定了通用电弧特征频带,对电弧电流波形进行重构作为电弧特征信号;通过分析故障电弧特征信号的4阶累积量值,提出了一种能够在时域中识别电弧故障的判据。该判据可以准确、快速地识别单一负载、混合负载以及支路电弧等情况下的电弧故障,且能够较为准确地检测电弧故障发生的时刻,为复杂电弧故障识别及起弧时刻的研究提供参考。     

低压串联电弧故障通用诊断方法的研究

低压串联电弧故障是引发电气火灾的重要原因之一。利用MATLAB软件,建立基于CASSIE模型的低压串联电弧故障仿真电路,对单一和混合负载下的串联电弧故障电流波形进行小波变换的可视化分析,结合实测电弧故障电流研究了不同负载下电弧故障的共同特征,提出了基于小波分解细节分量阈值的通用诊断方法并利用LabVIEW软件编制了诊断程序,在线路供电端实现了对各类串联电弧故障的识别,为电弧故障通用诊断的实现和应用提供了理论依据和实验方法。     

基于平稳小波变换的光伏直流串联电弧故障检测

光伏系统直流串联电弧故障具有随机性和隐蔽性的特点,且容易受到外部环境和光伏系统内部噪声的影响,难以检测。利用小波变换提取的电流时频域特征对电弧故障有很好的辨识度,但面临小波基选取的问题。在采集大量电弧故障数据的基础上,通过小波变换分析和对比实验,提出一种针对常用电弧故障特征指标提取的最优小波基选取方法。通过此方法确定bior4.4小波基为提取电弧故障特征的最优小波基,并由此构建基于bior4.4平稳小波变换的时频域特征。通过对比试验发现,基于bior4.4的时频域特征对电弧故障的辨识度明显提高,且表现出对正常噪声信号的抑制作用。为从多角度反映电弧故障特征,补充时域特征,并与时频域特征结合构成电流特征库,利用随机森林算法实现电弧故障的诊断。电弧故障检测准确率达到98.58%,正常信号的误判率仅为0.76%。     

基于自组织特征映射网络的电弧故障检测方法

一般利用故障电弧产生时的电流波形特性进行电弧故障检测。随着线路负载种类的日益增多,故障电弧产生时的电流波形与某些负载无弧情况下的电流波形十分相似,难以通过简单的电流时频域特征进行电弧故障检测,影响电弧故障检测的准确性。针对该问题,提出一种自组织特征映射网络与滑窗法相结合的电弧故障检测方法,在自组织特征映射网络自主挖掘电流数据内在特征的基础上,利用相邻周期电流样本之间的关联性与连续性,对电流信号进行连续检测,提高电弧故障检测准确率。所提方法能有效实现电弧故障检测,电弧故障检测准确率可达99 %。     

基于小波变换的变压器励磁涌流鉴别的新方法

为正确鉴别变压器励磁涌流和匝间短路电流以防止变压器保护装置的误动作,提出了一种基于小波变换鉴别励磁涌流和匝间短路电流的新方法。该法利用小波分析能准确捕捉信号突变的特征,选用B样条小波对Matlab仿真产生的样本数据进行分析,通过分解后的局部模极大值处对应的小波系数求得表征信号奇异度大小的李氏指数值,用此值的大小作为识别量来区分励磁涌流和短路电流。分析表明励磁涌流的李氏指数值较小,而短路电流的李氏指数值较大,通过对不同参数的变压器及其不同类型故障的仿真,找出了其定量参考值。结果表明该方法可在采得一个周期数据后实现正确鉴别。     

基于小波变换和奇异值分解的串联电弧故障检测方法

根据线路中电流信号的变化来检测电弧故障,小波变换是一种常用的检测方法,但是单纯利用小波变换对于正常情况和电弧故障的区分并不明显,而且其结果存在很大的冗余。针对这一问题,提出了采用一种基于小波变换和奇异值分解的串联电弧故障检测的方法。利用电弧模拟发生装置产生串联故障电弧,采集在多种负载下线路正常工作和发生串联电弧故障时的电流。首先对采集的电流信号进行离散小波变换,得到离散小波系数序列,构造特征矩阵;然后对特征矩阵进行奇异值分解,并定义电流信号的特征参数,利用特征参数作为串联电弧故障检测的依据。试验结果表明:正常情况和电弧故障下的特征参数区分明显且没有交叉,易于确定阈值,利用该方法进行串联电弧故障检测的准确率较高,且大大压缩了小波变换结果的冗余性。     

利用暂态幅值故障测度的谐振电网故障选线

为了准确检测出谐振电网单相接地故障,提出一种基于暂态幅值故障测度的故障选线方法。通过模量变换,分析发生故障后的故障馈线和正常馈线,利用电流的小波模极大值特性得出零模初始电流小波模极大值的规律。结合此规律和一般故障测度的定义,定义了暂态幅值故障测度。故障馈线的暂态幅值故障测度最大,正常馈线的暂态幅值故障测度大于0且接近于0,据此检测出故障馈线。理论分析和ATP仿真结果表明,该方法能有效准确地检测出谐振电网单相接地故障,不受消弧线圈的影响,证明了该方法的正确性。