基于改进积分变换法的导体不连续电缆无损识别与定位技术研究

随着配电网电缆使用量的逐年增加,出现部分电缆导体不连续的质量问题,造成经济损失的同时可能威胁到配电网的安全稳定运行,现有方法难以无损检测识别并定位此类问题。建立了电缆首端宽频阻抗谱数学模型,分析了导体不连续电缆的宽频阻抗谱特点;采用了积分变换法将电缆宽频阻抗谱函数变换为空间域函数,用以实现电缆不连续点的识别定位,并采用切比雪夫窗和传播系数实测法对积分变换法进行了改进,大幅减小了定位曲线的涟漪效应,提高了定位的准确性;最后,定制了50 m长的10 kV导体不连续配电电缆。实验验证了所提算法的有效性,定位误差不超过0.8%。研究成果对于实现电缆精细化运维、提高配电系统运行可靠性具有一定参考意义。     

基于加窗傅里叶变换的弱电网阻抗测量算法

为了解决基于传统傅里叶变换的弱电网阻抗测量在电网背景谐波干扰和基频偏移时出现严重的检测误差现象,给出了一种改进的检测算法。通过深入分析傅里叶变换以及窗函数的数学特点得出,对信号的非同步采样及传统傅立叶变换较慢的频响曲线衰减速度是引起误差的主要原因。基于此提出采用加窗傅里叶变换算法,以大大提高傅里叶变换主瓣与旁瓣以及旁瓣间的衰减速度,同时适当增加傅里叶变换的频率分辨率以避免加窗之后主瓣过宽引起的主瓣干扰。Matlab仿真和实验结果表明,所提改进算法可有效提高电网阻抗检测的计算精度和抗干扰能力。     

基于宽频阻抗谱BIS的XLPE电缆绝缘电树枝缺陷定位方法

提出了一种改进的宽频阻抗谱BIS方法来定位XLPE电缆中的电树枝缺陷。进行了不同温度下的电树枝实验,以启动不同类型的电树枝。利用矢量网络分析仪测试了电树枝生长过程中的高频电容特性。采用改进的定位算法计算了含有不同类型电树枝缺陷的20 m长电缆的定位谱,结果表明切片样品的电容随着电树枝的生长而减小。丛林状电树对电容参数的影响大于松枝状电树枝。在丛林状电树枝的定位谱中发现了一个典型的双峰,在松枝状电树枝的光谱中发现了单个峰。     

基于线性阻抗谱的配电电缆接头受潮缺陷检测

对电缆接头受潮缺陷的检测既需判定被测电缆线路是否存在接头受潮的情况,还需对受潮接头进行定位分析,因而配电电缆接头受潮的问题一直困扰着电力系统的运维人员和相关研究学者。通过线性阻抗谱技术开展电缆接头受潮缺陷的检测,首先基于理论和仿真分析了线性阻抗谱技术识别电缆阻抗变化的原理,然后通过现场试验验证了线性阻抗谱技术在配电电缆接头受潮缺陷检测与定位方面的有效性。     

傅里叶变换运算在电化学阻抗谱测量方法中的应用

作为一种重要的电化学测试方法,电化学阻抗谱(EIS)在电化学研究领域具有广泛应用。经典离散频域EIS技术要求体系具备稳态条件,采用傅里叶变换(Fourier transform,FT)对非稳态体系进行时域EIS测量取得了较好的结果,该方法通过傅里叶变换对扰动信号的时域电极响应变换至频域。其优点包括在极短的时间内进行全频域阻抗测量并保持体系平衡性。在电池循环、腐蚀或其他电化学过程同时进行的原位测量技术中获得重要应用。介绍了傅里叶变换运算在电化学阻抗谱测量方法中的应用。     

基于变时间窗傅里叶变换比相式快速阻抗继电器新算法

首先分析了衰减直流分量对传统的比相式距离保护原理的影响的根源,将线路时域内微分方程在一个时间段内的积分后再进行Fourier变换;并拓展了操作电压(补偿电压)的定义,即假设测量点到整定点的线路无故障的整定点电压,同时利用变时间Fourier变换技术,分析了操作电压矢量与极化电压矢量在区内外故障时的关系,在此基础上提出了基于变时间窗的比相式阻抗继电器新算法。理论分析和EMTP仿真表明,该算法不受衰减直流分量的影响,且动作速度相比较传统的比相式算法有很大提高。     

基于变时间窗傅里叶变换比相式快速阻抗继电器新算法

首先分析了衰减直流分量对传统的比相式距离保护原理的影响的根源,将线路时域内微分方程在一个时间段内的积分后再进行Fourier变换;并拓展了操作电压(补偿电压)的定义,即假设测量点到整定点的线路无故障的整定点电压,同时利用变时间Fourier变换技术,分析了操作电压矢量与极化电压矢量在区内外故障时的关系,在此基础上提出了基于变时间窗的比相式阻抗继电器新算法.理论分析和EMTP仿真表明,该算法不受衰减直流分量的影响,且动作速度相比较传统的比相式算法有很大提高.     

基于输入阻抗谱的电力电缆本体局部缺陷类型识别及定位

为解决局部放电(PD)法和反射系数谱(RCS)法在电力电缆本体局部缺陷类型识别及定位方面存在的不足,提出一种基于输入阻抗谱的电力电缆本体局部缺陷类型识别及定位方法.首先,依据电力电缆分布参数模型,通过仿真分析,得到含有容性/感性缺陷的电力电缆输入阻抗谱特征.然后,运用电力电缆输入阻抗谱、Kaiser窗实现对电力电缆局部...     

基于反射系数谱积分的电缆缺陷诊断方法

为解决现有电缆局部缺陷定位方法所需原始数据过多和频率过高的缺点,提出一种基于反射系数谱积分的电缆局部缺陷定位方法。首先,利用电缆分布参数,建立了含局部缺陷的反射系数谱的计算模型;之后,分析了局部缺陷对反射系数谱的影响,并进一步研究了基于积分变换的电缆定位原理。为减少所需的电缆原始数据和采样要求,提出一种基于反射系数谱积分的电缆局部缺陷定位方法。接着,利用仿真对不同缺陷情况的电缆进行定位诊断,得到了不同信号频率范围和频域采样点数对定位结果的影响,结果表明,该方法在降低了信号频率和采样点数的同时,仍可实现高精度定位,误差小于1%。最后,通过在实际实验中降低对原始数据的采样数量,说明了该方法在现场应用中的有效性,具有较高的实际工程价值。     

基于加窗离散傅里叶算法的谐波分析初始相位敏感性研究

分析了初始相位敏感性产生的根源及影响初始相位敏感性大小的因素,并提出减小初始相位敏感性的方法以提高加窗离散傅里叶变换(DFT)算法的稳定性。理论分析和数值结果表明:初始相位的随机性会引入谐波幅值计算误差,但并不是所有的加窗DFT算法谐波分析都需要考虑相位敏感性;频率偏差一定条件下,初始相位敏感性大小由窗函数的旁瓣峰值电平决定,旁瓣峰值电平越低,初始相位敏感性越小,旁瓣峰值电平-58dB可以作为衡量窗函数是否需要考虑初始相位敏感性的参考值。实际工程中,可以通过增加采样长度的方法减小初始相位敏感性的影响。     

基于卡尔曼滤波和加窗插值谐波分析法的介损测量方法

加窗插值的谐波分析法可减轻非同步采样对介质损耗角测量的影响,是一种非常有效的介质损耗角计算方法。但在有噪声干扰、特别是在信噪比较低的情况下,用这种方法进行介质损耗角测量时产生的误差足以掩盖真实值。为此作者提出先将信号进行卡尔曼滤波处理,再使用加窗插值的谐波分析法计算的介质损耗角测量方法。仿真结果表明,与原有算法相比,所提出的方法能明显提高测量准确度。     

基于神经网络的离散傅里叶变换

本文基于连续hopfield神经网络提出一种并行计算离散傅里叶变换的新方法,该方法针对连续hopfield网络的能量函数,构造出所需的网络结构,从根本上改变传统的顺序计算的方法,解决了传统方法计算速度慢的缺点。该方法是通过先计算离散哈莱特变换(DHT),再根据DHT和离散傅里叶变换(DFT)的数学关系,得到离散傅里叶变换的结果。最后利用Matlab/Simulink仿真,得出了傅里叶变换的结果,证明了新方法的可行性和正确性。     

基于FPGA的滑动离散傅立叶变换的实现

介绍了滑动离散傅立叶变换的特性及基本原理,给出了其详细的表达式,使用Vemlog HDL语言与System Generator软件相结合完成了滑动离散傅立叶变换的设计与实现,并通过Modelsim仿真与硬件实验验证了其在数字信号处理方面的有效性及快速性。     

基于Hilbert-Huang变换和小波包能量谱的电压暂降源识别

针对电压暂降源识别问题,提出一种基于Hilbert-Huang变换（HHT）和小波包能量谱的电压暂降源识别方法。首先对电压暂降信号经过经验模态分解（EMD）,得到一个固有模态函数（IMF）集合,然后将各IMF进行n层小波包分解并计算其小波包能量谱,得到Hilbert-Huang（HH）谱图。通过比较突变点、幅值、谐波等特征量,对电压暂降源进行识别。实验结果表明,该方法简洁可靠、识别准确性高、实用性强。     

基于小波变换的励磁涌流识别方法研究

当前的励磁涌流识别方法误差偏大,难以区分电力故障类别.为此,提出基于小波变换的励磁涌流识别方法.引入小波变换方法,结合塔式算法,完成电力离散信号的分解.通过小波重构滤波器,重构电力离散分解信号.针对励磁涌流识别中故障类别判断难的问题,利用小波能量谱图解法来区分电力系统变压器励磁涌流故障和内部短路电流,完成励磁涌流识别的优化.实验结果表明,研究方法的励磁涌流识别结果与真实情况一致,具有较好的识别准确率。     

基于小波变换和快速傅里叶变换的谐波检测

基于傅里叶变换的谐波检测方法可以确定平稳信号中各次谐波的频率和幅值,小波变换可以准确把握信号的局部细节。利用两种方法各自互补的优势,采用一种将小波变换和快速傅里叶变换相结合的综合检测方法对典型的复杂谐波信号进行检测,通过MATLAB仿真结果可知,该检测方法可以准确地检测各次稳态谐波、确定瞬变信号、准确地定位突变点的位置,为解决谐波问题提供了可行性和有效性的方案。     

基于DFT滑窗迭代算法与小波变换的谐波检测方法

为解决非线性负载大量使用所产生的谐波电流对电力系统所造成的影响,提出了将DFT(Discrete Fourier Transform)滑窗迭代算法和小波变换相结合的谐波检测新方法.该方法利用滑窗迭代检测出信号的基波分量和总谐波分量,提高系统的实时性和目标跟随特性;然后利用小波变换对总谐波信号进行再次分解,对DFT滑窗迭...     

基于Arm Cortex-m3+的快速傅里叶变换实现

快速傅里叶变换~([1])对信号频谱进行分析和修改,被广泛应用于音频、图像识别等领域。Cortex-m3+为ARM公司推出的基于ARM V7m指令集的32位CPU内核,以较少的晶体管数换来极低的成本及售价,性能却远强于8位及16位单片机。本文通过基于Cortex-m3+内核的stm32F2系列单片机进行实时快速傅里叶变换及其反变换,分析其信号分析性能。     

基于傅里叶和小波变换的电网谐波分析

正确提取电网谐波是进行电能质量分析的前提.根据电网谐波中既存在稳态谐波分量又有暂态谐波分量的特点,将傅里叶变换和小波变换方法结合起来对电网谐波进行分析,得出谐波分析的傅里叶小波综合算法.通过对单独傅里叶变换以及单独小波变换的对比分析,得知该文算法的优越性.同时通过对具体信号的仿真,验证了该算法的可行性.