基于排列熵算法的电力系统故障信号分析

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1、第44卷第2期电子科技大学学报、，01．44No．22015年3月JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMar．2015·自动化技术·基于排列熵算法的电力系统故障信号分析李从善，刘天琪，李兴源，曹喜民，刘利兵(四川大学电气信息学院成都610065)【摘要】电网故障的快速准确诊断对加快事故处理和系统恢复进程、保证电力系统的安全运行具有至关重要的作用。分析了目前应用于电力系统故障诊断的数据来源，提出采用广域量测的电气量信息进行电力系统的快速诊断方法。首先将广域量测系统采

2、集的数据进行小波变换，通过相关系数法滤噪处理，以此来重构信号，采用排列熵算法对重构的信号进行排列熵分析。由于排列熵反映了一维时间序列的复杂度，对信号变化具有较高的敏感性，可以应用于电力系统故障信号分析方面。相比传统的小波分析方法，该方法不存在选取小波基问题，且算法简单，编程易实现，能够满足在线故障诊断条件。通过对IEEE10机39节点标准测试系统的故障仿真分析，结果表明了该方法的有效性和实用性。关键词相关系数：故障诊断：排列熵算法：电力系统；小波变换中图分类号TM711文献标志码Adoi：10．3969~．issn．1001．0548．201

3、5．02．013PowerSystemFaultSignalAnalysisBasedonPermutationEntropyAlgorithmLICong—shan，LIUTian—qi，LIXing—yuan，CAOXi—min，andLIULi-bing(SchoolofElectricalEngineeringandInformation，SichuanUniversityChengdu610065)AbstractRapidandaccuratediagnosisoffaulthasacrucialroleforspeedingup

4、therecoveryprocessandensuringthesafeoperationofthepowersystem．Thispaperanalyzesthedatasourcescurrentlyusedinpowersystemfaultdiagnosis，proposestheuseofwide—areainformationforrapiddiagnosisofpowersystems．First，wavelettransformisusedtoprocessthewideareameasurementdata，throughc

5、orrelationcoeficientmethodtoeliminatethenoiseandreconstructthesignal，thenpermutationentropycalculationusetheofthereconstructedsigna1．Sincethecomplexityofthearrangementofentropyreflectsaone—dimensionaltimeseries，thesignalchangeswithhighsensitivity，therefore，itcanbeappliedtop

6、owersystemfaultdiagnosis．Comparedwiththetraditionalwaveletanalysismethod，thismethodavoidstheproblemofselectingwaveletbaseandmeetstheconditionsforonlinefaultdiagnosis．Inaddition，itissimpleandeasytoprogram．TheapproachisappliedinIEEE10machine39一bussystemfaultdiagnosis．Thediagn

7、osticresultsshowtheapplicabilityandeffectivenessofthemethod．Keywordscorrelationcoeficient；faultdiagnosis；permutationentropy(PE)algorithm；powersystem；wavelettransfoI1Tn大规模电网互联在提高系统运行经济性的同用于故障诊断的信息来源主要有数据监控及采集系时，也使得局部电网的故障对整个系统的影响范围统(SCADA)、继电保护故障信息管理系统(RPMS)、更广。尽管现代电力系统采用了大量

8、先进的设备、广域测量系统(WAMS)。已有的故障诊断方法主要有保护和控制手段，但仍无法避免电网故障的发生【l】。人工智能技术、解析模型方法以及信息融合技术3故障快速