基于半小波变换的电力系统故障信号处理的新方法

提出了半小波函数及其相应的半小波变换。因半小波函数具有很好的时域特性,故以半小波分析检测故障信号特征的速度要比常规小波变换快一倍;利用半小波变换对电力系统某些故障信号进行了分析,并与其他小波变换进行了比较。其结果证明了半小波变换方法是一种非常有效的方法,因而,在提高电力系统的运行水平和供电质量方面,具有明显的社会经济效益。     

对称小波构造方法及其在电机故障信号处理中的应用

对称小波或反对称小波具有线性相位或广义线性相位，因而在信号的分解和重构中非常重要，它可以避免信号失真。在工程中广泛使用的Daubechies小波和Symmlet小波都不是对称小波，作者使用的对称小波构造方法是一种通用的方法，并就Db4和Sym4小波构造了对称小波，构造出的对称小波的计算量是原先小波的一半，提高计算速度。仿真结果表明，由Db4构造的对称小波包与Db4小波包相比，在信号分解与重构过程中具有频率泄漏少、能量集中、计算量小和实时性好等优点。     

非线性相位带限正交小波及其在电力系统故障检测中的应用

阐述了非线性相位带限正交在小波理论与工程实用方面的重要意义,介绍了作者提出的非线性相位带限正交小波－混合正交小波基的优点与构造方法,并以检测电力系统典型故障波形为例,证实了这种小波相对于常用的时域紧志小波的优越之外。     

小波分析及数学形态学在电力系统故障暂态信号处理中的应用

在介绍小波分析及数学形态学基本理论的基础上,综述了小波分析及数学形态学理论在电力系统故障暂态信号处理中的应用,主要包括输电线路故障暂态信号检测及发电机、变压器、电动机等电气设备故障早期检测及诊断。文章最后提出小波分析与数学形态学理论结合使用是电力系统故障暂态信号处理的发展方向。     

多信息量分布式小波神经网络在电力系统故障测距中的应用

提出了一种利用单端多信息量的测距方案。该方案采用分布式小波神经网络．通过模块化设计,充分考虑了高压线路中影响测距精度的各个因素．并针对常规测距中对于线路始端和终端测距精度不高的缺点。给出了运用泛化层解决的方案。实现了高压输电线路的高精度测距要求。该方案可以避免常规方案中出现伪根．迭代不收敛．以及消除对端系统运行方式和助增电流影响导致测距误差大等不足。该方法可以根据现场运行数据进行训练。具有再学习的能力。ATP和Matlab仿真表明．该方案测距精度高．适应性强．性能可靠。     

小波分析基础理论及其在电力系统中的应用

深入浅出地了小流方法在信号分析方面的基本思路、基本方法、基本过程和基本应用。文中不仅结合电力系统中的一些应用问题讨论了小波方法的应用特点，而且对其应用前景作了综合性 。     

小波分析基础理论及其在电力系统中的应用第3讲 应用综述

深入浅出地讨论了小波方法在信号分析处理方面的基本思想、基本方法、基本过程和基本应 用。文中不仅结合电力系统中的一些应用问题讨论了小波方法的应用特点，而且对其应用前 景作了综合性论述。     

小波分析基础理论及其在电力系统中的应用 第2讲 信号小波分解与回复的快速算法

深入浅出地论述了小波理论的本质，通俗易懂地讲解了小波函数的构造方法，具体讨论了用 小波方法对信号进行分解和回复的原理及方便实用的快速小波算法。     

小波熵理论及其在电力系统故障检测中的应用研究

电力系统暂态信号经小波变换后数据众多，且对故障的判别缺乏定量的手段，所以，挖掘和融合出一个或系列普适量来有效地检测电力系统故障或判别其稳定性至关重要。该文利用小波分析具有时频局部化特性和熵能对系统状态进行表征的特点，将小波分析和熵结合起来，定义了3种小波熵(小波能谱熵、小波时间熵、小波奇异熵)，并给出其算法，揭示了这3种小波熵对系统故障表征的机理，对两种理论信号和基于PSCAD／EMTDC仿真的输电线路故障信号的分析表明，这3种小波熵能反映系统变化，且不受噪声干扰，能够有效地检测出电力系统故障。     

小波分析基础理论及其在电力系统中的应用：第2讲 信号小波分散…

深入浅出地论述了小波理论的本质，通俗易懂地讲解了小波函数的构造方法，具体讨论了用小波方法对信号进行了解和回复的原理及方便实用的快速小波算法。     

基于半正交小波包的电机故障信号处理方法

B－样条小波是对称的半正交小波，基于它的小波包称为半正交小波包，它的算法简洁，准确，与Daubechies小波迭代算法不同，B－样条小波是对称的或反对称的小波，基于它的滤波器具有线性相位或广义线性相位，因而可避免信号的相位失真，实验结果表明半正交小波包对故障信号的分解，压缩，重构比Daubechies小波包效果明显，另外对故障信号的小波包分解的不同频带的特征值与正常信号的特征值进行比较，可以对故障信号进行谐波检测和定位。     

基于小波神经网络的电力系统振荡和故障识别

目前距离保护中的振荡闭锁元件都不同程度地导致振荡中故障的延时及无选择切除，基于此，文中综合小波变换以及神经网络的突出优点，构建了一种新型的小波神经网络模型，并给出了其相应的算法，以此小波神经网络实现了高压输电线路距离保护中基于暂态信号的系统振荡闭锁元件。理论分析及大量EMTP仿真实验表明：充分训练学习后的小波网络能够正确、快速地识别系统振荡和各种故障情况，即使是系统振荡时最不利情况下的线路轻微故障，亦能获得比较满意的结果，且此方法具有较高的可靠性。     

基于小波神经网络的在线警报处理系统

利用小波变换在信号处理方面的时频分析能力和神经网络对任意非线性函数的普通的逼近能力，提出了一个基于小波神经网络的电力系统故障段辨别方法。故障诊断系统依据保护继电器和断路器的采样信息估计电力系统中故障段的位置。仿真结果显示，小波神经网络故障诊断系统能正确估计电力系统单一故障和多重故障的位置，即使在电力系统中存在保护继电器和断路器误动或拒动的情况下，小波神经网络也能给出合理的结果。测试结果表明，小波神经网络在电力系统警报处理系统中有良好的应用前景。     

基于小波变换的信号相关技术在电力电缆故障测距中的应用

提出了一种基于小波分解的信号相关技术.针对以往应用冲闪法的电力电缆故障测距技术普遍存在故障时刻检测不准确的问题,提出将小波分解与信号相关技术相结合,先对采集到的信号进行多层小波分解,去掉低频信号中的高频分量,应用信号相关技术计算出粗略的奇异点,然后运用搜索模极大值线的方法找到高频分量中的奇异点,从而得到精确的脉冲到达时刻.数字仿真结果验证了该方法的有效性.     

平均插值小波在故障检测中的应用

现有小波基,如Symmlet小波、Meyer小波等在应用时,普遍存在边界效应,在实际应用中必须增加数据采集窗的宽度,即增加分析信号的数据量,才能加以消除。文中根据Donoho提出的构造平均插值小波基的方法,构造出2,4,6,8阶平均插值小波,利用其边界校正的优点,在对信号进行分析时,可自动消除“边界”现象,而且故障信号在变换域内能量更集中,可大大提高故障检测的准确性。实例证明,平均插值小波能较好地用于电力系统故障实时检测。     

小波重构算法在配电网接地选线中的应用

当配电网单相接地故障发生在相电压过零点附近时,故障线路零序电流中含有大量的暂态感应电流直流分量.文章提出了利用小波的分频特性和重构算法,分别求取各线路零序电流中直流分量和基频分量的重构信号,根据故障线路和非故障线路零序电流中二者的能量比的不同,来确定故障线路的方法.应用电磁暂态程序(ATP)仿真也表明,用该方法实现配电网相电压过零点附近发生故障的故障选线,具有较高的灵敏度和可靠性.     

小波熵理论及其在电力系统中应用的可行性探讨

电力系统采集的丰富实时数据包含系统模型的复杂性和不确定性,从这些数据中挖掘和融合出一个或系列普适量来检测系统的故障或稳定性至关重要。章分析了小波熵(Wavelet Entropy)在电力系统故障检测与判别中应用的可行性,探讨了基于小波分析理论的小波熵概念,提出了两种小波熵的定义和计算方法,仿真验证了小波熵可以用在输电线路的故障检测中,探讨了小波熵理论在电力系统故障检测与判别、系统故障分类等应用中的前景。     

电力系统暂态信号的小波分析方法及其应用(二)电力系统暂态信号的小波分析方法探讨

小波变换在电力系统一些领域的成功应用，展示了其应用前景，作为电力系统应用的一个重要分支－暂态信号分析，尚需深入研究和探索，基于此，本文从小波分析应用所面对的基本问题，采用，小波基选择（小波基构造）、后处理（特征提取）出发，系统探讨和综述了电力暂态信号的小波分析方法，为小波在电力系统暂态信号分析和暂态保护中的应用。     

解析信号小波分析及其在电力系统中的应用

利用解析信号小波变换方法,将小波变换的时频局部性与信号的解析形式相结合,提取暂态信号的奇异点及各尺度分量的幅值包络、相位、瞬时频率等特征信息。通过理论推导和仿真分析,指出解析信号小波分析可以提取暂态信号更为丰富的特征信息,为电力系统故障诊断和继电保护提供新的方法。