基于提升复小波的暂态电能质量扰动的检测与定位

针对暂态电能质量扰动信号的检测与定位,提出一种基于第2代小波变换的提升复小波的提升算法。通过Euclidean分解算法得到复小波提升方案;利用该方案对常见的几种扰动信号进行提升变换,将变换后的幅值和相位信息用于暂态电能质量扰动的定位检测及扰动幅度估计;并与第1代小波变换进行比较。仿真结果表明,所提算法具有简单、运行速度快、检测精度高等优点,能够准确定位暂态电能质量扰动信号和计算扰动信号的变化幅度。

提升双树复小波在GIS局部放电监测白噪声抑制的应用

GIS局部放电在线监测过程中原本就微弱的放电信号往往会被白噪声所淹没,因此抑制白噪声是GIS局部放电在线监测工作中必不可少的环节。为了更加有效且快速地抑制局放在线监测中白噪声的干扰,针对第1代小波去噪算法存在着去噪效果不佳、计算效率低等不足之处,结合双树复小波变换良好的去噪能力和提升小波变换高效的计算能力,提出对双树复小波变换进行提升,得到第二代双树复小波变换,应用提升双树复小波变换进行白噪声抑制研究,并且在局部放电在线监测软件系统中引入该算法,应用于现场监测实验。仿真和实验结果表明,较之其他去噪算法,提升双树复小波变换算法的运算速度提高了83%,内存占用降低了将近50%,信噪比得到了提高,且波形相似系数更接近1,更能满足GIS局部放电在线监测的实时性要求,在工程实践中具有更高的应用价值。

GIS局部放电在线监测系统的研究与设计

为了有效准确地对气体绝缘金属封闭开关GIS(gas insulated switchgear)进行局部放电在线监测,针对当前主流监测设备存在着兼容性差、数据实时处理能力弱等不足,设计了一套多通信接口的GIS局部放电在线监测系统。结合双树复小波变换良好的去噪能力和提升小波变换高效的计算能力,在软件系统数据处理模块中引入提升双树复小波算法,对监测所得的数据进行去噪处理,并显示相应局放图谱,最后基于统计特征参数法对处理后的数据进行局放特征参数计算。仿真和实验结果表明,该系统人机界面友好,具有良好的数据处理和特征参数计算能力,所测得的结果直观准确,较之其他在线监测系统,更能满足GIS局部放电在线监测的实时性要求,在工程实践中具有更高的应用价值。

变压器局部放电信号检测与类型识别

为实现变压器局部放电信号检测和类型识别,设计基于超高频(UHF)法的变压器局部放电检测系统,针对4种典型的变压器放电模型进行了局部放电实验,获得相应的局部放电包络信号数据,并通过以太网通信将数据上传至电脑。利用提升双树复小波变换对包络信号数据进行消噪,从消噪后的信号不难看出,同一放电模型的局部放电包络信号形状大致相同,不同放电模型存在差别。提取6种包络信号的特征参数,结合外部加载电压,采用BP神经网络对变压器局部放电类型进行识别,当训练误差δ=0.02时,变压器放电类型识别平均正确率在98%以上。

风电接入的电力系统电能质量扰动的检测与定位

风能的波动性、间歇性和随机性等特性使接入风电的电力系统运行特性和电能质量受到复杂的影响。针对风电接入的电力系统电能质量扰动问题,重点研究电能质量扰动的小波检测方法,提出了基于Euclidean分解算法的db4复小波的提升方案。通过Euclidean分解算法得到复小波提升方案,求取了db4复小波自适应提升因子并构建了分解与重构模型,对扰动信号和基波分量进行提升变换后得到幅值和相位信息分别作差。利用幅值差和相位差来确定扰动的幅度和时间,并根据扰动段的幅值差和相位差值实现了扰动起止时刻定位。基于Matlab的仿真结果表明,与复小波相比,该方法能进一步提高风电接入电力系统电能质量扰动信号定位的速度和精度。