配电网单相接地故障的小波包选线方法

应用在时频空间皆具有良好聚焦特性的小波包，以适当频率带宽，对故障后暂态电气量进行分解。对于中性点接地方式不同的配电网，按照能量的观点，选择不同的频带来实现故障选线。基于选出的故障选线时频窗，提出了一种选线依据：根据能量最大的原则选择特征频带来获取暂态电容电流的主要特征，然后比较各条线路特征频带的模最大值点和零序电压首半波的极性以确定故障线路。     

配电网单相电弧接地故障选线暂态分析法

小电流接地系统发生最多的故障是单相接地故障。现有的基于稳态零序电流的故障选线方法，受弧光接地、运行方式等因素的影响较大，选线精度并不理想。文中在充分研究电弧故障暂态零序电流变化的基础上，指出电弧因素对故障选线准确性的影响。由于对称分量法对接地故障进行暂态分析十分不便，文中采用Clarke变换，并运用小波变换技术建立新的基于暂态电气量的选线方法。应用EMTP对电弧接地故障进行了仿真，在不同采样频率以及不同的A/D分辨率情况下进行了大量的仿真试验，结果表明新方法是正确、有效的，而且具有较强的鲁棒性。     

基于数学形态学的配电网单相接地故障暂态选线算法

分析了单相接地故障选线的现状和目前已提出的多种选线算法的优势和不足,提出了基于数学形态学的暂态选线新算法。算法包括两方面:一方面,利用组合形态滤波器对选线数据进行滤波预处理,最大限度地去除噪声对选线的影响;另一方面,利用形态学算子对去噪后的信息进行暂态突变检测以确定故障线路。仿真结果表明,该算法设计简单,计算量小,并且克服了故障信号信噪比低的缺点,可以通过选择合适的结构元素准确可靠地确定故障线路。     

基于相频特性与多频带分析的小电流接地系统故障选线

根据线路的相频特性将频率分为不同的区段，论证了在选定频段（SFB）内，小电流接地系统健全线路零序电流极性与故障线路相反;应用小波包以适当频率带宽对各线路的暂态零序电流进行分解，小波包系数的符号表示相应频段零序电流的极性;在SFB内按照能量最大的原则，确定各线路暂态零序电流分布最集中的频带所对应的小波包分解树节点，通过比较所有线路暂态零序电流在各自能量最大节点处的小波包分解系数的极性，自适应地实现故障选线。PSCAD仿真试验结果表明，该方法能够准确、可靠地实现电缆 — 架空线混合传输线的小电流接地系统单相故障选线。     

应用小波包分析实现配电网单相接地故障选线

应用小波包具有良好的频域分频特性,以适当频率带宽对配电网发生单相接地故障后各条线路的相电流故障分量进行分解,得到其在不同频段下的输出,按照能量最大的观点自适应地确定线路健全相的暂态故障电流分布最集中的特征频带,并根据特征频带内重构后的故障相与健全相之间能量比值的大小判断线路为故障或健全。大量基于PSCAD和MATLAB的仿真试验表明,该选线方法可以正确判别故障线路和健全线路,且具有较高的灵敏度。     

利用单端暂态量检测单相高阻接地故障的新方法

提出了基于单端暂态量实现高压输电线路高阻接地故障检测的新方法。由于故障电量变化不明显，高阻接地故障通常难以检测，并且容易受到系统正常操作例如电容器投切的影响。研究表明，输电线路发生单相接地故障时，故障相电流和零序电流经小波变换后的模极大值在同一尺度上的同一位置极性表现为同号，同时有相同的时间特性，可以用来作为接地检测的依据。为提高可靠性，利用高阻接地故障和电容器正常投切时暂态高次谐波分量含量的不同来区分故障与正常投切操作。大量ATP仿真及RDTS实验结果表明，该判据具有良好的性能，能保证电容器正常投切时不误发信号，从而提高电网安全性和可靠性。     

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。     

基于小波变换和LMS自适应滤波器的单相接地选线方法

综合应用小波变换理论和最小均方误差(LMS)自适应滤波器技术，提出了一种小电流接地系统单相接地故障选线方法。该方法对故障发生后的零序电流信号进行小波变换，通过LMS自适应滤波器对小波系数进行滤波去噪，利用去噪后的信息进行选线。该方法能有效地从被噪声干扰的信号中得到有用的信息，克服了故障信号信噪比低的缺点，并能够充分利用故障信息连续判断。应用现场故障录波数据对该方法进行了验证，结果表明该方法能够满足实用要求。     

输电线路雷击故障情况下的短路点定位方法

输电线路雷击故障情况下,由于雷电流幅值差异较大,有可能导致雷击点与短路点位置不同,这就影响了行波测距的精度。此时,雷电波在短路点发生反射,而利用雷电波和短路点反射波到达的时间差可以计算雷击点与短路点的间距。基于上述分析,提出在已知雷击点时,通过计算雷击点与短路点的相对位置,从而实现对短路点定位的新方法。同时也分析了可能影响该短路点定位的相关因素。EMTDC仿真及实例验证证明了所述短路点定位方法的正确性。     

基于3次B样条函数的黄河调水调沙排沙量预测

根据2004年6-7月黄河第三次调水调沙试验期间的实测资料,分析了排沙量与时间、排沙量与水流量的预测模型,采用3次B样条函数对数据进行插值预测排沙量。计算结果表明,总排沙量为1.844×108t,调水调沙试验效果显著。     

奇异值分解理论和小波变换结合的行波信号奇异点检测

准确检测故障行波信号的奇异点是行波故障测距的关键。现场故障行波信号通常含有大量噪声，有些情况下单独使用传统的小波变换将不能有效检测到信号的奇异点。为解决强噪声情况下故障行波信号奇异点的检测问题，提出了基于奇异值分解理论和小波变换的故障行波信号奇异点检测方法。通过构造重构的吸引子轨迹矩阵，并由Frobenious范数意义下的最佳逼近矩阵可以得到除噪后的信号序列，对所得信号序列进行奇异性检测得到信号序列奇异点。仿真结果表明，该方法在强噪声情况下可以去除噪声影响，并且保持信号的奇异性，准确检测到信号的奇异点。     

基于WP—MUSIC功率谱的水轮机低频故障信号分析

WP（小波包）对信号的分解与重构能够提取信号在某一小频率段内的信息；多信号分类（MUSIC）率谱分析不仅适用于正弦信号，而且广泛适用于窄带信号的估计，能够从信号中分检出低频和微小的信息。大型水轮机组的工作频率和各种故障征兆频率往往较低，结合WP及MUSIC谱的优点建立WP—MUSIC谱分析法，能够更加有效、准确地进行低频故障信号分析，并有利于水轮机故障诊断及定位。     

小波变换在电力系统故障信号分析中的应用

正确检测电力系统故障信号对提高电力系统稳定性具有非常重要的意义。通过简要介绍小波变换应用在信号奇异性检测方面的基本原理,提出了基于小波变换的电力系统故障信号分析方法。该方法既充分利用了小波变换在故障信号分析中的优点,又克服了传统傅里叶变换分析方法的不足,并通过实例进行了验证．取得了良好的效果。     

小波变换应用于暂态初始行波分析及故障选线选相

在分析输电线路故障后的行波过程的基础上，利用小波变换的奇异性检测原理，提出了一种仅使用电流行波的输电线路故障选线选相方法，该方法可用于行波保护，行波测距和暂态保护。     

超高压电网故障录波数据自适应压缩新方法

综合分析了超高压电网变电站故障录波数据快速压缩传输的必要性，以及现有故障录波数据压缩传输算法的优缺点。提出了基于信号奇异性检测原理的自适应小波去噪压缩算法，详细分析了各尺度上小波系数奇异点的匹配搜索过程和最大尺度层数自适应阈值选取方法;通过故障录波信号频率与采样率的关系，确定出最大小波分解层数，然后在该分解层数上进行噪声白化检验，并对某一个信号奇异点进行奇异性指数计算，以确定出小波最优分解层数。最后通过大量真实故障录波数据编程仿真，验证了该压缩算法的高效性。     

基于形态滤波的谐振接地系统故障选线新方法

分析了基于小波理论暂态选线方法的现状后，提出一种基于形态滤波和相关分析的暂态选线新方法。与故障线不同，故障时在中性点零序电压作用下，非故障线暂态零序电流的暂态特性主要由自身对地电容充放电特性决定。将所有馈线零序电流对中性点电压的导数进行归一化处理，再利用相关分析得出每条馈线的综合相关系数，选出符合故障判据的故障线。其中，为有效地抑制各种干扰对算法的影响，对归一化后的零序电流利用改进的多结构元素复合形态学滤波器进行滤波处理。高压物理模拟实验及现场试验结果验证了本算法的可靠性和实用性。     

基于小波包-神经网络的尾水管故障诊断

尾水管水压脉动信号中包含与涡带紧密相关的低频信息。偏心涡带是引起尾水管振动故障的主要根源。傅立叶变换很难提取涡带的低频特征,为此采用小波包与神经网络相结合的方法,对尾水管信号进行小波包多层分解,以提取信号的特征信息,然后输入神经网络进行故障诊断。试验表明：该法能利用小波包时频局部聚焦分析能力和神经网络的自适应能力,对尾水管振动故障进行有效诊断。     

基于模式的电力系统通用可扩展故障分析软件系统

针对现有故障分析软件的缺点和不足，提出了基于模式的电力系统通用故障分析软件设计思想，采用C++模板库（STLPort，Boost）技术和模式设计思想实现了录波显示控制引擎和可扩展的电力故障集成分析环境，阐述了录波显示控制引擎和可扩展的电力故障集成分析环境的体系结构，以及设计过程中使用的关键设计模式。