基于暂态特征提取的二次回路故障预警技术研究

二次回路线路构成相对来说较为复杂,容易发生故障的情况,但是由于整体构成较为复杂,因此导致预警存在一定的难度,对预警的精准性提出了更高的要求。为了进一步提升二次回路故障预警技术应用的有效性,可以将暂态特征提取作为核心内容之一展开研究与设计,本文提出了基于暂态特征提取的二次回路故障预警技术以降低出现故障的情况,为后续故障预警提供支持。

超高压输电线路的故障暂态特征提取及故障类型判断

针对故障后分析中对故障特征准确提取的需求,通过分析超高压输电线路中故障暂态的本质特征,运用信息理论的观点,并结合信息熵测度和复杂性测度的特点,提出了基于复合信息测度的故障信号暂态特征提取算法。该算法能从不同的暂态分量角度对不同工况下的故障特征进行分析,解决了在故障初始角接近0°、高频故障暂态微小的工况下暂态特征的提取问题,从而为各种工况下基于暂态量的故障分析提供了特征信息。将该算法应用到故障后分析的故障类型判断中,验证了算法的有效性和准确性。

快速小波熵输电系统暂态信号特征提取研究

利用Shannon小波能量熵算法能够提取电力系统暂态信号特征,但其特征提取精度、抗干扰能力以及运算速度均存在不足。针对上述不足,基于提升插值小波和Tsallis熵理论,提出一种快速小波能量熵算法,并应用于输电系统暂态信号特征提取。以三能级系统复杂度统计为例,分析不同非广延参数q条件下Tsallis熵的非广延统计特性以及与Shannon熵之间的联系。引入提升插值小波代替Mallat小波算法,结合Tsallis熵理论构造快速小波能量熵算法,对新算法复杂度进行理论分析。以输电线路两种暂态电压信号为研究对象,对新算法暂态特征提取效果和运算速度进行测试。理论分析和实验证明,与传统Shannon小波能量熵相比,新算法不但能保证输电系统暂态信号特征提取精度、抑制小波混叠及噪声干扰,而且缩短了运算时间。