利用电缆HFCT高速采样的系统暂态扰动辨识

分散分布于电力系统各处的暂态扰动不易被变电站监测设备捕捉,因此提出充分利用电缆附件处装设的高频电流传感器(high frequency current transformer,HFCT)作为高速信号采集源,从而实现暂态扰动信号辨识。首先利用真实的HFCT样品进行暂态扰动信号采样实验,论证了HFCT采集暂态扰动信号的可行性和有效性。然后通过深入分析暂态扰动信号经HFCT滤波后高频突出、信号微弱的具体特征,提出一种基于多重时频特征矩阵的暂态扰动辨识方法。该方法利用参数优化的变分模态分解,将高频微弱波形信号解构为不同中心频率的多重分量,从中提取出波形特征矩阵。接着对不同频率分量做进一步Wigner-Ville分布时频分析,得到时频图谱并提取各分量的时频图谱特征矩阵。最后,融合波形特征矩阵与时频图谱特征矩阵构造出多重时频特征矩阵,将其作为长短期记忆网络的输入,实现暂态扰动信号的分类辨识。实验数据测试表明,该文提出的多重时频特征矩阵能充分挖掘高频微弱信号的局部细节,适用于经HFCT滤波后的暂态扰动信号分类辨识,且抗噪性能较好,为暂态扰动信号分类辨识提供了新的监测思路与方法。