基于剩余电流波形特征量的智能电气火灾监控研究

目前剩余电流式电气火灾监控系统使用固定的剩余电流有效值作为电气火灾的预警判据,在使用过程中频繁出现误报警,存在很大的消防安全隐患。搭建电气火灾试验平台,通过提取不同负荷情况下正常运行与接地故障时的剩余电流波形,提出了一种使用剩余电流波形特征量预警电气火灾的方法。使用小波变换对原始剩余电流信号进行滤波并提取其中的低频分量,根据低频分量的时域特征与波形特征构成波形特征向量,用于训练BP神经网络,通过智能算法自动识别故障,提高了剩余电流火灾预警的准确率。

基于改进的小波变换电力系统谐波分析

小波变换(WT)具有可变的时-频窗口,能够聚焦信号的任意细节,适用于非稳态及瞬变信号的分析和处理,但因存在小波混叠现象,导致其分析的精度低、鲁棒性差。针对db20小波消失矩阶数大的特性和良好的频带划分效果,同时为满足电力系统谐波有效分析的要求,提出基于db20小波变换抗混叠的谐波分析方法。该方法首先将信号按频带分解成子频带信号,再利用连续小波变换分析子频带信号,获取谐波信息。经Matlab仿真表明,所提方法能够有效地分析电力系统谐波信号。

小波分析在PWM整流器去噪中的研究

为了减少大功率PWM整流器中采集到的固有噪声信号的影响,提高其变流控制的精度,将小波分析理论引入到PWM整流领域。并利用db小波对PWM整流器交流侧的电流反馈信号进行了多层小波分解,把反馈的电流信号分解为多个层次的高频部分和低频部分,最后按实际需求对信号进行重构达到降噪的目的。实验结果表明,小波分析方法的应用能有效地消除PWM整流器中的噪声干扰,在机车变流器的信号降噪处理方面有广阔的应用前景。