基于小波分析的电力系统故障时空检测与诊断

发布时间：2017-10-10 20:01

  本文关键词：基于小波分析的电力系统故障时空检测与诊断

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【摘要】：现代电力系统监测数据的异常或故障信号往往隐藏在大数据集合中,且关联性较强,传统傅里叶变换分析方法不具有时域局部化分析能力。利用小波分析的时-频特性,给出一种电力系统暂态信号的奇异性检测算法。通过对暂态信号的多尺度一维小波分解,提取其低频系数与高频系数,对信号去噪的同时得到故障时刻信息;基于模极大值的奇异性检测,获得故障点的定位信息,从而实现异常信号的时空检测与诊断。在IEEE 39节点系统中的仿真结果表明,该方法实现了对奇异信号的时-频特征分检,初步满足了电力系统故障时空定位的要求。
【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;华北电力大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 故障诊断 小波分析 奇异性检测 模极大值 高、低频系数
【基金】：国家自然科学基金资助(51407076) 河北省自然科学基金(F2014502050) 河北省高等学校科研项目(Z2013007) 中央高校基本科研业务费专项资金(2015ZD28)
【分类号】：TM711
【正文快照】： 引言1现代电力系统的发展,使得电网结构日益复杂,不同系统之间的关联性也越来越强;同时,为保证电能质量的高可靠性,引入了大量的监控设备,例如数据采集监控系统(SCADA)、能量管理系统(EMS)、广域量测系统(WAMS)等,电力系统监测数据呈现出大数据特征[1],这为故障诊断带来了挑战

【参考文献】

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本文编号：1008291