基于小波变换的电力系统故障定位

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1、基于小波变换的电力系统故障定位PowerSystemFaultDetectionBasedonSingularityDetectionofWavelet赵圣芳,刘宁,张晶,陆新秀(山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛266590)ZhaoSheng-fang,LiuNing,ZhangJing,LuXin-xiu(CollegeofElectricalEngineeringandAutomation,ShandongUniversityofScienceandTechnology,ShandongQingdao266590)摘要:电力系统

2、发生故障时,经济受到损失的同时会给人们的生活带来不便,为此,必须准确找到故障并及时切除。在电力系统中单相短路接地故障发生的概率最大,过去常用傅里叶变换来研究信号的奇异性,但不能确定奇异点的分布情况,效果不好,近年来小波变换因其局部化优势,得以广泛应用。该文利用小波奇异性检测理论对电力系统单相短路接地故障进行时间定位,介绍了小波变换的相关理论,在MATLAB/Simulink中搭建了110KV电力系统模型并仿真,编写程序显示故障时刻,使结果更加清晰明了。关键词:小波变换;奇异性检测;电力系统故障中图分类号:TM711文献标识码:A文章编号:100

3、3-0107(2017)04-0013-05Abstract:Powersystemfaultoccurs,thelosstotheeconomyandinconveniencetothelifeofpeople,somustfindandremovefaultaccuratelyandpromptly.thispaperselectsthewaveletsingularitydetectiontheorytodetectpowersystemfaulttimely,accuratelyandreliably.Thispaperexpounds

4、thebasictheoryofwavelettra-nsform,forpowersystemfaultmodelissetup,andusingthewaveletsingularitydetectiontheoryforfaultocc-urrencetimeorientation,andwriteprogramtodisplayfaulttime.Finally,thesimulationresultsconcludedthattheuseofwaveletsingularitydetectioncandeterminethetimeo

5、fpowersystemfaultoccurstimelyandacc-urately.Keywords:Wavelettransform;Singularitydetection;PowersystemfaultCLCnumber:TM711Documentcode:AArticleID:1003-0107(2017)04-0013-050引言1小波奇异性检测基本理论如今,随着电力系统结构的复杂化,为使系统更加1.1小波奇异性检测理论稳定运行,增强了监控系统的完备性,例如数据采集监信号的奇异性是指信号本身有不连续点或信号的控系统(SCADA)

6、、能量管理系统(EMS)、广域量测系统某阶导数不连续。小波变换是对满足一定条件的函数在(WAMS)等,数据采集量大大增加,对于数据的处理方法一段时域或频域上作平移伸缩的变换,进而生成一组基[1]也带来了挑战。函数,在整个平方可积函数空间的正交,斜交,半正交,当电力系统发生短路接地故障时,电压会骤降到平方基或平方和,用于分解可积函数,例如:暂态信号,0,故障电压信号属于剧变型奇异信号。而小波变换在时[2]突变信号,非稳定信号等。域和频域中对于信号处理的能力超过了传统的傅里叶从光滑函数中得到的小波用来进行奇异性检测。设变换在处理时域上有变化的信号存

7、在的不足,为电力系d兹(x)统故障检测提供了新的方法,得以广泛应用。本文利用具有低通特性的光滑函数兹(x)的一阶导数追忆(x)=dxMATLAB搭建电力系统故障模型,利用小波奇异性检测作为小波,存在信号f(x),可求得此信号的卷积型小波变理论实现故障点的时间定位,编写程序显示故障发生时换Wf(s,x)为:刻,使结果更加清晰明了。作者简介:赵圣芳(1989-),女,山东科技大学在读硕士生,主要研究方向为太阳能发电并网,高频感应加热电源。13电子质量2017年第04期(总第361期)d检测故障发生时刻的步骤如下:Wf(s,x)=f(x)*追忆s(x

8、)=s[f(x)*兹s(x)](1)dx(1)搭建电力系统故障模型并开始仿真,输出故障相1x其中:兹s(x)=兹()。(A相)电压波形。ss(2)提取

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