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1、 非稳态信号处理方法在电力系统故障分析中的应用 摘要：电力系统是将自然界的一次能源通过发电动力装置转化成电能，再经偷电、变电和配电将电能供应到各用户，它的完善与否直接关系着广大用户的用电可靠性和用电质量。由于系统发生故障时处于暂态过程，电流信号复杂非平稳且伴随谐波产生，难以获取故障信号中有用信息进而分析故障原因。为此，需要应用非稳态信号处理方法结合电力故障分析技术来分析暂态信号，并对电气设备故障进行早期检侧和诊断。关键词：非稳态信号；处理方法；电力系统；故障分析；应用1、概述电力系统是由发电、输电、变电、配电和用电等环节组成的复杂电能生产消费系统，在电力系统发生故障前后即故障暂态过程中，其电流
2、、电压信号中含有大量有用的信息对故障信号进行相应的处理，可以从中提取系统信息进而对系统故障进行早期检测分析，对于保护电网安全运行具有重要的意义。当输电线路和电力设备发生故障时，发生故障元件中的电气量发生变化，其次是对系统进行保护动作，因此为避免继电保护中的干扰，需要直接利用故障信息中的高频分量进行故障分析，故障时信号是海量的，电流、电压信号中含有大量的非基频暂态信号，并且随着时间、工况等的改变而不同，其信号表现出明显的非稳态特征，如何对这些海量非稳态信号进行有效处理，就给电力系统故障诊断提出了新要求。随着信号处理技术和故障诊断技术的不断发展，许多非稳态信号处理方法的出现，为电力系统中暂态信号处
3、理提供了新的途径。近年来，出现的非稳态信号处理方法比较多，常用的方法有:小波变换、HHT、自适应滤波、魏格纳分布等这些方法都具有较强的非稳态信号处理能力，同时各自也存在一定的不足之处，于是出现了多种方法结台的信号处理方法，比如:小波神经网络结台的方法、改进HHT方法、EMD加魏格纳分布方法等本文将对以上非稳态信号处理方法及其在电力系统故障分析中的应用作简要介绍。2、谐波概述近年来，随着电力电子技术的广泛应用，配电网中的整流器、交频调速装置、电弧炉及各种电子设备不断增加，这些的负荷的非线性不平衡的用电特性，使电力系统谐波污染日益严重，已成为影响电能质量的公害。在电力系统中各种干扰可能会导致电能质
4、量问题，大致可分为稳态和瞬态两种类型。谐波问题，影响面较大，范围较广，是电力系统的一大公害。随着电力系统的发展，特别是非线性负载的广泛应用，电力系统电压和电流波形失真的情况越来越严重。2.1谐波的概念理想电力系统是由固定而单一的频率以及固定幅值的电压来为电网提供电能的，但这些条件是在实际中很难满足的。实际中存在着非线性负载，电网中电流的波形通常是与正弦波形有偏离而发生畸变。可以用近似的一系列不同频率函数之和来表示畸变波形，其中为基波，周期与原基波变换形同，频率为，频域为大于整数倍的分量成为谐波，谐波次数为谐波频率和基波频率的整数倍数比。通常将各奇数次的谐波称为奇次谐波，偶数次的谐波称为偶次谐波
5、。2.2谐波的危害在人们日常生活中所提供的理想的公用电网的电压应该是单一而固定的频率以及规定的电压幅值。谐波电压和谐波电流的产生是对电网的一种污染。近些年来，各种电力电子装置的广泛应用使得公用电网中的谐波污染日趋严重，由谐波引起的各种故障和事故也不断发生，谐波危害的严重性逐步引起人们高度的重视。3、非稳态信号处理方法3.1小波变换小波变换集数学、计算和信号处理于一体，具有空间局部时频分析能力，小波分析用于图像处理和信号处理发展于1991年以后，1993年后小波分析开始应用到电力系统中，2000年之后电力系统故障分析中小波变换的运用达到了高潮。由于小波具有上述优良的特性，结台电力系统故障定位方法
6、，可以用来定位配电系统故障源，结台神经网络还可对故障设备采集数据进行训练直接获得故障诊断结果，另外在输电线路故障暂态信号检测及电气设备故障诊断中的运用更是广泛。3.2HHT变换HHT(HilLert-HuangTransform)是由经验模态分解法EMD(EmpiricalModeDecomposition)及Hilbert变换两部分组成1998年，华裔科学家黄鄂提出了经验模态分解技术(EMD)，这是一种经验化的信号分解方法，该方法首先应用EMD将信号分解成多个固有模态分量(IMF-IntrinsicModeFunction),再对各个工MF应用HT变换求解瞬时频率和幅值，使得IMF具有实际的
7、物理意义EMD分解能根据不同的信号分解出不同的基函数，因而得到的本征模态函数都具有一定的物理意义，具有完全自适应性，可用于分析复杂的非平稳信号由于HHT简单通用，信号分析灵活方便，已被广泛运用到物理、医学、工科等众多领域。电力系统在故障发生前后，时频图中会体现较明显的高频突变，应用EMD分解得到工MF再HT变换得到每个分量瞬时频率，可以实现对故障时刻信号的准确检测此外，由于HHT仍然存在端点效应、虚假分量以及模态混叠等问题，针对以上问题很多学者提出了诸多改进措施。采用相应的改进算法应用于电力谐波、低频振荡等电力信号分析的研究也有许多。3.3自适应滤波自适应滤波一般由滤波结构、性能判据和自适应算
8、法三部分组成自适应滤波是在维纳滤波、卡尔曼滤波等基础上发展起来的一种滤波方法，相比而言具有更强的适应性和更优的滤波性能，现已被广泛应用于通信、故障检测、语音线性预测和信号处理等众多领域由此产生的自适应滤波器是能根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理和降噪的数字滤波器。自适应滤波算法和自适应数字滤波器在电力系统中应用相当广泛，基于自适应数字滤波可检测暂态信号中的谐波成分，在此基础上可有效抑制电力故障中由非线性负荷引起的谐波污染，应用数字自适应滤波还可提取电流分量有用的直流分量此外，基于自适应滤波算法辨识电力系统低频振荡的应用也比较多，据此可用于在线监测电力系统低频振荡自适应滤波算法，可将电力系
9、统随机输出信号看成由有限频段内近似平稳的白噪声输入引起的，然后将输出信号应用自适应滤波器进行分析便得到传递函数，再根据传递函数便可估计系统的振荡信息。当然自适应滤波算法本身存在收敛速度和精度方面的不足，也有许多改善自适应滤波算法的研究来解决其缺陷，改进后的自适应滤波的谐波检测方法能比较准确快速检测出负荷或电气信号中的谐波电流，避免受系统其他因素影明，能广泛处理单相、三相三线等各种电力系统故障分析中。4、总结由于电力系统庞大而又复杂，电力系统故障更是种类繁多，包括各类短路、断线和设备故障等，电力系统故障前后通过在线检故障信号并及时获取故障信息，可有效防止和解决电力故障问题因此，基于非稳态信号处理方法对电力系统故障进行监狈(和分析具有重要意义非稳态信号处理方法众多且各有优缺点，通过算法的改进并结台电力系统故障分析方法将获得广泛应用Reference周林，夏雪，万蕴杰，等基于小波变换的谐波测量方法综述电工技术学报，：吴竞昌，孙树勤，宋文南，等电力系统谐波北京：水利电力出版社，：王文兰控制系统仿真与设计呼和浩特：内蒙古教育出版社， -全文完-
