基于S变换的配电网高阻抗故障检测方法研究

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1、４９６化工自动化及仪表第４２卷基于Ｓ变换的配电网高阻抗故障检测方法研究李梦达段玉波刘铁良王勇（东北石油大学电气信息工程学院，黑龙江大庆１６３３１８）摘要采用Ｓ变换对配电网高阻抗故障进行仿真与识别，结果表明基于Ｓ变换的配电网高阻抗故障检测方法能够快速、准确地区分出配电网高阻抗故障事件和无故障事件。关键词高阻抗故障配电网Ｓ变换＋中图分类号ＴＨ１６５．３文献标识码Ａ文章编号１０００-３９３２（２０１５）０５-０４９６-０４高阻抗故障（ＨＩＦ）含有丰富的电流谐波分ＮＦ事件。量，主要分为主动故障和被动故障。主动故障的１系统研究电弧和当前电流低于保护继电器的极限，电流通以三相径向配电

2、馈线模型为例，在Ｍａｔｌａｂ平［１］常会逐渐衰减直至电弧消失，大多数主动故障台上搭建其仿真模型（图１）。由一个电压为检测技术都是利用电弧产生的信号，但在检测系１５ｋＶ、容量为１０ＭＶＡ的发电机连接一个统确认故障之前电弧就会消失，不能有效检测故１５／２５ｋＶ、１０ＭＶＡ的变压器，分布网络运行在障；被动故障虽然不会产生电弧，但由于没有交流２５ｋＶ的电压下。仿真模型采用了电力系统Ｂｌｏｋ-供能导体会更加危险，因此在ＨＩＦ中电流很低或ｓｅｔ模型，采样频率选择１．０ｋＨｚ。ＨＩＦ在线性负载者没有时，传统的过电流保护系统通常会检测失条件下的电流如图２所示。从图２可以看出ＨＩＦ败。出现

3、在１／２个正常的周期后，且与无故障前的电ＳｅｄｉｇｈｉＡＲ等提出了结合小波变换和软计流信号相比含有更高的谐波分量，因此在线性负［２］载条件下，提取谐波成分可以很容易地区分出算应用分类的方法检测ＨＩＦ，但由于小波变换对噪声的抑制效果较差，即使信噪比达到３０ｄｂ，ＨＩＦ和ＮＦ。但在非线性负载条件下，故障后的电结果也会存在很大的误差。ＳｈａｒａｆＡＭ和Ｅｌ-流和无故障的电流都含有较高的谐波分量，很难ＳｈａｒｋａｗｙＲＭ采用了人工神经元组的方法检测区分ＨＩＦ和ＮＦ，在电力分布网络中这是个至关重ＨＩＦ，虽然系统能够准确地识别标准信号，但因模要的问题。笔者将针对非线性负载条件下的电流

4、糊神经网络对系统频率的变化需要大量的数据和信号进行分析。长期的训练时间，故其在高频率信号中很难得到２Ｓ变换的概念较好的应用［３］。上述文献所采用的检测方法均具Ｓ变换是连续小波变换和短时傅立叶变换的有一定的局限性。组合与扩展，是一种可移动、可伸缩的高斯窗函［４］笔者通过Ｓ变换处理故障与无故障（ＮＦ）的数。Ｓ变换属于广泛多分辨率的频谱分析，由电流信号，在较高的频率分辨率和较低的时间分于其标准偏差是一个逆函数的频率，因此减少了［５］辨率下获得准确的频率信息，在较高的时间分辨维度的运算。高斯函数ｇ（ｔ）的表达式为：率和较低的频率分辨率下获得准确的时间信息，继而利用非线性负载条件下

5、的ＨＩＦ电流信号特征收稿日期：２０１５-０４-０８（修改稿）点来训练和测试神经网络，使其能够区分ＨＩＦ与基金项目：黑龙江省教育厅科技资助项目（１２５３１０８６）第５期李梦达等．基于Ｓ变换的配电网高阻抗故障检测方法研究４９７图１三相径向配电馈线仿真模型＋∞｜ｆ｜－（τ－ｔ）２ｆ２／２－ｉ２πｆｔＳ（ｆ，τ）＝∫ｈ（ｔ）×ｅ×ｅｄｔ（４）－∞槡２π从式（４）可以看出，零频率的Ｓ变换等同于零，没有任何信息，因此Ｓ（ｆ，τ）是时间独立的，并等于函数ｈ（ｔ）的平均值，即：图２ＨＩＦ在线性负载条件下的电流（Ａ相）１Ｔ／２Ｓ（０，τ）＝ｌｉｍｈ（ｔ）ｄｔ（５）ｇ（ｔ）＝１ｅ－ｔ２ｆ２／

6、２σ２（１）Ｔ→－∞Ｔ∫－Ｔ／２σ槡２π对于离散Ｓ变换，ｈ（ｔ）可以写成ｈ［ｐＴ］离散其中，σ为标准偏差。则Ｓ变换定义为：形式，此时ｐ在［０，Ｎ－１］之间变化，并是信号＋∞－ｉ２πｆｔＳ（ｆ，τ，σ）＝∫ｈ（ｔ）ｇ（τ－ｔ，σ）ｅｄｔ（２）ｈ（ｔ）的离散时间序列。离散傅里叶变换的时间系－∞Ｓ变换是多分辨率的傅里叶变换，扩展参数列ｈ［ｐＴ］可以表示为：的主要目的是提高窗函数的宽度，进而降低频率，ｎ１Ｎ－１－ｉ２πｎｋ／ＮＨ［］＝∑ｈ［ｐＴ］ｅ（６）［６，７］ＮＴＮｐ＝０反之亦然。笔者选择窗的宽度与频率的绝对值成反比，即：其中，ｎ∈［０，Ｎ－１］。离散傅里叶逆变换形１式为：σ

7、（ｆ）＝Ｔ＝（３）｜ｆ｜Ｎ－１ｎ２πｉｎｋ／Ｎｈ［ｐＴ］＝∑Ｈ［］ｅ（７）其中，Ｔ为周期，统一选为常数。式（３）使高ｎ＝０ＮＴ斯窗在最窄的时间域内。Ｓ变换可以写成：离散Ｓ变换是时间序列ｈ［ｐＴ］向量集合的投４９８化工自动化及仪表第４２卷影。由于生成的向量集合非正交，且Ｓ矩阵的元值，它提供了幅频信息。同样，从Ｓ变换中提取时素不相关，基本向量一个接一个被分进Ｎ维局部间信息为：向量中来改变高斯分布，因此Ｎ维局部向量之和ｂ＝ｍａｘ（ａｂｓ（Ｓ））（１１）是原始的基本向量。Ｓ变换的离散时间序列其中，ｂ表示Ｓ变换后矩阵的最大绝对值，它Ｈ［