识别变压器励磁涌流和内部短路电流的小波能量谱图解法

基于小波多分辨率分析理论,提出了一种以能量变化率的比值作为判据,区分变压器励磁涌流和内部短路电流的新方法-小波能量谱图解法.它从信号的小波能量谱图中提取特征量,作为模式识别的依据来鉴别励磁涌流和内部短路电流.仿真计算表明该方法简单有效,具有一定的应用前景.     

基于小波神经网络的变压器励磁涌流和内部故障电流识别

小波神经网络(Wavelet Neural Network)结合了小波变换及神经网络的优点,即具有良好的时频局部性质,又有较好的自学习能力和容错能力.针对变压器励磁涌流与内部故障电流的识别问题,提出了一种基于小波神经网络的解决方案,阐述了基本的思想方法和具体的算法过程,EMTP仿真实验表明了该方案的有效性与可行性.     

基于小波神经网络的变压器励磁涌流和内部故障电流识别

小波神经网络 (WaveletNeuralNetwork)结合了小波变换及神经网络的优点 ,即具有良好的时频局部性质 ,又有较好的自学习能力和容错能力。针对变压器励磁涌流与内部故障电流的识别问题 ,提出了一种基于小波神经网络的解决方案 ,阐述了基本的思想方法和具体的算法过程 ,EMTP仿真实验表明了该方案的有效性与可行性。     

基于小波能量的变压器励磁涌流识别方法

提出了一种基于小波能量变化实现励磁涌流判别的新方法。由于励磁涌流和内部故障电流产生的机理不同,因此其能量分布是不同的。小波变换能够准确捕捉暂态信号的特征,且小波能量能够反映信号能量在时域的分布情况。采用db4作为母小波对电力系统仿真所产生的大量实验数据进行了小波变换,通过提取小波变换后的d4（第四层细节部分）并计算其能量变化情况,制定了合理的判据。实验结果表明,该方法能够准确、迅速地识别出变压器励磁涌流状态。     

基于小波理论的变压器励磁涌流和短路电流的判定

本文提出了一种基于小波理论的区分励磁涌流和短路电流的新原理。利用小波理论进行涌流特征提取，通过小波变换的模局部极大值的特性提取励磁涌流的间断角特征，在此基础上定性地区分励磁涌流和短路电流。     

基于能量成分的变压器励磁涌流识别法

变压器是变电站中最主要的设备,其励磁涌流制约了继电保护装置动作的准确性。针对涌流突变点处含有大量高次谐波的特点,利用小波变换提取其高频分量,将电流突变点的分布特征作为励磁涌流的识别依据。同时,从节约FPGA逻辑电路资源角度出发,分析了相邻窗口高频分量之间的关系,对逻辑电路的使用进行了优化,在廉价的EP2C35芯片上实现了对变压器励磁涌流的实时识别。利用RTDS对设计的励磁涌流识别器进行了实验,结果表明所提出的励磁涌流识别方法有效。     

基于小波分析的变压器励磁涌流和内部故障电流识别

探讨了一种基于离散小波变换(DWT)及其多分辨率分析(MRA)的识别励磁涌流和内部故障电流并利用小波熵作为判据的方法。在MATLAB中通过对变压器空载合闸和匝间短路进行仿真,并利用该方法对不平衡电流进行了分析。结果表明,该方法能够可靠、快速地识别出励磁涌流和内部故障电流。     

小波变换在变压器差动保护中的应用

基于小波多分辨率分析理论,提出了一种以能量变化率的比值作为判据,区分变压器励磁涌流和内部短路电流的方法.它从信号的小波能量谱图中提取特征量,作为模式识别的依据来鉴别励磁涌流和内部短路电流.     

小波算法在电力变压器励磁涌流与内部故障电流的鉴别中的应用

通过小波变换理论的研究,小波变换对于电力变压器励磁涌流和内部故障电流的鉴别非常有效。使用仿真软件Matlab中的Simulink模块仿真出电力变压器的励磁涌流和内部故障电流,并通过Mallat分解算法分别进行小波变换。实验表明,这两种电流的小波变换结果的细节部分有很大的不同的特征,可以使用在变压器继电保护中。     

基于小波算法的变压器涌流和内部故障电流识别

小波变换可将信号同时从时域和频域两个方面加以分解,对分析变压器励磁涌流和内部故障电流非常有效.在PSCAD/EMTDC软件中通过对变压器励磁涌流和内部接地故障进行仿真,并对变压器两侧的电流差分信号进行了小波变换.结果表明,两类信号在细节部分有明显的不同特征,可作为判别的依据.     

小波算法在变压器励磁涌流中的应用研究

为了满足电气化设备对高性能变压器的需求,针对大功率变压器中存在的励磁涌流现象展开研究,并建立了仿真模型。利用一种新型的小波算法对变压器中的励磁涌流现象进行分析和数学建模,并研究了三相变压器的励磁涌流产生机制和信号提取方法,建立了精确的故障识别模型。最后,利用Matlab/Simulink软件设计了仿真系统,实现了对三相变压器的励磁涌流波形识别。仿真结果表明,该仿真模型能够有效提取出变压器励磁涌流的有关特性,为提高变压器的性能提供了理论支持。     

基于差分双正交小波熵的变压器励磁涌流识别算法

励磁涌流仍然是制约差动保护正确动作的最主要问题之一。分析了励磁涌流和内部故障电流的波形特征,根据励磁涌流突变点分布特性,提出了一种小波熵识别励磁涌流的新判据。用双正交多分辨率分析取代常规的正交多分辨率分析,以解决下坡突变点难以辩识问题。采用差分预处理策略放大突变点的奇异性特征,并利用三相小波熵的分布特征识别励磁涌流。在此基础上,制定了励磁涌流识别的具体实现方案。仿真及实验表明,所提出的励磁涌流识别方法有效。     

基于小波模极大值理论的励磁涌流新判据研究

针对励磁涌流引起变压器纵联差动保护误动的问题,提出了一种基于小波变换和模极大值理论来辨别励磁涌流与故障电流的新依据。该方法根据励磁涌流含有大量非周期分量和波形间断角,而故障电流保持基频正弦波的特点。首先利用小波分解原始信号,再利用模极大值理论选取模极大值点,通过模极大值点之间的数值关系可以鉴别不同电流信号。经过Matlab/Simulink仿真分析,表明该方法能够准确可靠地区分励磁涌流和故障电流。     

基于小波分析的变压器励磁涌流识别

励磁涌流和内部短路电流状态的识别是变压器差动保护中的一个重要问题,通过比较励磁涌流和短路电流在物理特性上的区别,提出运用小波变换提取励磁涌流的间断角奇异性特征,实现变压器励磁涌流和短路电流的识别。仿真结果表明,该方法能够有效地提取励磁涌流的畸变特征,提高了变压器微机差动保护的准确性。     

变压器涌流对零序电流保护的影响分析

采用ATP仿真计算与实际分析相结合的方法,分析了单台变压器励磁涌流最大零序分量,以及多台变压器涌流零序分量与主变中性点接地方式的关系,得出:剩磁越大,通过调整合闸角所能取得的涌流零序分量越大,当实际最大剩磁为0.7Bm时,涌流零序分量最大可到0.95IN;多台变压器涌流零序分量与中性点接地变压器台数成正比.结合220 kV零序电流保护整定原则,分析了涌流零序分量对220 kV零序电流保护的影响,得出它对主变零序电流保护和线路零序电流Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ段没有影响,对线路零序电流Ⅲ段和母联保护有不利影响,并提出了运行和整定时需采取的相应措施.     

基于Lagrange插值法的变压器励磁涌流评估与应用

二次谐波含量是作为判断变压器励磁涌流的主要特征之一。对于一台变压器,影响励磁涌流二次谐波含量因素中合闸角度、铁心磁通饱和点、变压器容量、变压器结构、变压器电压等级是确定的,唯一不确定的是剩磁的大小。将根据MATLAB建立的模型仿真出来的离散数据,通过Lagrange插值法得到高次非线性插值函数,并画出函数的图形,评估剩磁影响下变压器励磁涌流二次谐波含量的边界范围。基于一起事件案例,证实该方法的实用性和有效性。     

励磁涌流鉴别方法在变压器保护中的应用

励磁涌流的鉴别一直是变压器保护中的一个关键问题 ,文中针对目前国内外学者提出的励磁涌流识别原理和方法进行了分析和综述。并对目前现场采用的方法和一些现代智能理论鉴别中的应用进行了比较 ,指出了变压器励磁涌流在鉴别方法的研究和应用动向     

基于小波包和改进BP神经网络的变压器励磁涌流识别方法

根据励磁涌流和内部故障电流的波形特征存在巨大差异,提出一种基于小波包和改进BP网络的识别励磁涌流的新算法。利用小波包对励磁涌流和故障电流信号进行分解和重构,提取小波包重构系数,计算各频段的能量并进行归一化处理,构造能量特征向量,作为BP网络的输入样本,进行训练和测试,提出保护判据。经过PSCAD/EMTDC和MATLAB软件对大量样本进行仿真验证,证明该方案能够快速准确地识别励磁涌流和内部故障电流。