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1、第22卷第3期Vol.22No.3电力自动化设备2002年3月ElectricPowerAutomationEquipmentMar.200271小波变换在电力系统中应用研究1,211胡国胜,任震,黄雯莹(11华南理工大学电力学院,广东广州510641;21广东省科技干部学院,广东广州510640)摘要:小波变换与Fourier变换相比具有良好时域局部化特征,时域窗口随信号的变化自动调整。综述了近年来小波分析在电力系统中的应用情况。按照小波分析在电力系统各个应用领域进行分类、归纳和总结。说明了小波分析在电力系统各方面的应用是相当成功的,有很广阔的
2、应用前景。同时也指出小波分析的不足之处,表现在2个方面:线调频小波变换比小波变换的时域窗口更加灵活,对噪声和信号频率混叠现象的消噪分离更有效;小波分析缺乏有效的快速算法,因而很难满足实时性的要求,同时基于它用来检测、分析电力系统中出现的各种故障的相应硬件产品还未研制出来。关键词:小波变换;线调频小波变换;电力系统;故障检测中图分类号:TM77文献标识码:A文章编号:1006-6047(2002)03-0071-08世纪80年代初提出了小波变换。小波变换在时频0引言平面不同位置具有不同的分辨率,是一种多分辨对大型电力设备的运行情况或故障进行早期诊(
3、率)分析的方法。它根据信号的频率变化自动调整断和预测是非常重要的。在电力系统及设备有早期时频窗口,用频率特性的带通滤波器在不同尺度下故障征兆时,应采取积极主动的调节措施,以防止故对信号滤波,滤波器的相对带宽恒定(中心频率/频障进一步恶化引起系统瘫痪。一般,应配备故障在带宽=Q为常量)。小波变换作为一种新型的时、线监视、检测和智能诊断系统,通过对各种电量或非频域分析工具,它给信号加上了一个时-频窗口,准电量的连续在线监测,同时分析局部放电、机械振确、灵活地反映了信号变换特征。小波变换在时域、动、温度等信号,并结合智能诊断系统进行判别,就频域同时具有
4、良好的局部化性质,对具有奇异性、突能在故障初期便捕获到故障信息,得出是否有早期变性的故障信号检测和故障点的定位准确、可靠。故障征兆的结论。但是,电力系统及其运行设备的小波变换在电力系统状态监视、故障检测、信噪分早期故障信号变化微弱。因此,早期诊断存在很多离、信号分解与重构等多方面必将前景广阔。困难,大多只能靠定期停机检修以消除故障隐患。1小波变换在电力系统中的应用回顾目前最可靠、实用的方法是针对严重故障的保护措施,通过配备功能齐全的保护,在严重故障时快在现代电力系统领域,当电力系统出现异常或速、自动地切除故障,使故障部分退出运行,避免事故障时,各
5、种信号中往往含有大量短时冲击及突变故进一步扩大和减少对整个电力系统的冲击。传统成分。此外,具有突变时刻的暂态故障信号中,其奇算法和数字滤波器结构简单、性能可靠、运行速度异性包含了丰富的信息,具有区别于正常时稳态信快,都是基于Fourier分析。但Fourier分析无法作时号明显、突出的特征,若能充分应用这些特征,将有域局部化分析,不适合对电力系统故障信号和突变利于故障的及时检测。寻找一种有效的时频分析工信号进行分析。离散Fourier变换对频谱很宽的信号具进行电力系统故障信号分析,必然会给整个电力时域采样后易产生混叠现象、泄漏效应和栅栏效应。系统
6、故障检测带来新的革命。小波变换正好满足电在现代电力系统中,电力电子设备在运行过程力系统中突变信号分析的要求,可为最终实现有效中均会产生大量的非整次谐次。离散Fourier分析的电力系统在线检测与诊断系统提供技术保证。只能识别基频的整数次谐波,无法检测非整次谐波,111小波变换在发电机故障诊断中的应用研究这样由于非整次谐波的存在,应用离散Fourier分析发电机故障种类繁多,主要有:发电机定子绕组计算出的结果就会被误认为均是整次谐波的结果,单相接地、匝间短路、相间短路;转子绕组一点接地、从而使整个计算存在较大的模型误差。两点接地、相间短路和发电机失
7、磁故障等。发电机短时Fourier变换是以等宽的时频窗口对非平早期的故障信号较微弱,故障特征不明显,容易被噪稳信号进行分析,这种时域等宽的分析方法并不是声所淹没,因此如何从中提取特征信息,有效地监测对所有信号都合适。法国地球物理学家Morlet于20故障,对及时发现早期故障是非常重要的。文献[1]提出了基于小波包算法的故障信号压缩和重构方收稿日期:2001-04-29;修回日期:2002-01-08法。取定误差限后,通过选择分解阶数并自动优化基金项目:国家自然科学基金资助项目(50077008)调节每个节点的阈值获得尽可能大的压缩比。并在©199
8、4-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserve
