小波理论的电力故障行波分析与研究

摘要小波分析是当前运用的比较广泛的、也具有一定效果的新型时频分析技术，通过对信号的时频处理，抓住信号变化的特定，利用小波分析来提取信号中的重要成分和信息，从而实现对信号准确的抓捕和处理。在电力系统正常运作过程中，最频繁出现的问题是短路。在短路时，系统的运行状态会发生急剧的转变，在这个过程中，会出现一种十分复杂暂态现象，此时，测量得到的信号中包含大量的暂态分量。近年来，电力系统实现了飞速的进展，许多专家和学者致力于研究其保护技术，研究的内容主要包括以下方面，一是高效合理的研究暂态分量，获得他们具有的特性，二是研究新的保护设施，这一系列研究的终极目的就是迅速的识别和检验系统中的问题，然后经过一定的措施和行动去充分的解决。如今，这些电力设施能够充分高效的分析平稳信号，然而，其存在这一定的限制，不能有效的分析非平稳信号；特别是几乎不能辨别非线性信号，比如说，其面临的一个始终无法处理的困境是不能识别高阻抗非线性短路问题。运用小波分析。能够高效的解决上述问题。关键词：短路故障；小波分析；神经网络第1章绪论1.1研究的意义1980s，在傅立叶分析基础上，发明了小波分析，其在相关技术领域实现了非常大的突破，主要是一种时域-频域分析方法。其与原有的分析方式相比，其主要具备以下两个方面的优点，一是非常准确的变焦性能，二是优良的时频局部性能，实现了众多领域的充分运用，主要包括信号分析等方面。其在实际应用中，主要的功能是被用来识别和处理突变和非平稳时变信号。普遍来说，原来运用神经网络的区域，现在可以运用小波和傅立叶两种分析方式相结合实现该功能，从本质上来说，其作为非线性自适应函数估计器。经过对原始数据统计和分析，建立了复杂的非线性映射模型。神经网络理论的研究越来越深入。其重要的发展方向之一是专注于非线性科学理论的结合，如小波，混沌，分形和模块化。基于以上特点，其具备十分优良的性能，主要包括充分的自适应和广泛的推广功能等。所以，现在多位专家和学者主要研究的内容为，充分的将小波分析和神经网络融合起来，各取所长，扬长避短，发挥其功能。在电力系统的保护技术中，主要的工作内容为故障的辨别和确定。在电力系统正常运作过程中，最频繁出现的问题是短路。在短路时，系统的运行状态会发生急剧的转变，在这个过程中，会出现一种十分复杂暂态现象。原始的保护技术，其主要工作流程是快速地识别系统发生的问题，并进行定位和实时测量，实时相应的措施和行动来解决问题。非常明显的，仅仅通过这部分信息不能够判断总体发生的信息的特性，所以不能够辨别区内和区外发生的故障，其中，前者主要包括高阻抗问题，后者主要包括金属性短路问题。对保护的信息的数量和范围进行扩增，有利于准确的辨别各种故障。1.2电力系统保护技术发展过程与世界发达国家相比，我国在电力系统保护技术方面起步较晚，1960s开始运用晶体管继电保护，经过了二十年的发展，实现了一定的突破，1980s，为集成电路保护，在短短的十年间，得到了飞速的进步，1990s为计算机继电保护。但是，机遇与挑战并存，保护技术面临着各个领域更加严格的需求。如今的保护设施已经显示出其缺点，主要用于非线性信号，例如过渡电阻的短路，例如相，黄和类型。辨别，甚至导致保护装置故障，降低系统可靠性。电力系统故障的一个显着特征是电流急剧增加，损坏的电气设备不受力和热量的影响。保险丝保护和过流保护是反映电流浪涌特性的初始保护原理。这部分问题的其他的特征为电压迅速降低，存在低压保护。与之同时，增加了阻抗保护，其主要的工作方法是电压减小和电流加大的保护，阻抗降低的大小和问题距离点的间隔存在着一定的联系。明确相应的保护操作：精确的辨别系统的正常操作和产生问题的情况，能够运用不存在问题态或问题状态但电量非常大的正常操作，比如说零负序电流，电力系统故障保护对于电量没有约束，还有其他物理量，例如伴随变压器箱故障的大量气体和油流量或者油压增加。然而，它们通常在识别非平稳时变信号和由非线性故障产生的突发信号方面存在问题。例如，检测高阻抗故障（低电流电弧故障）是电力系统中长期未解决的问题。使用传统的过电流保护装置无法检测到：有些故障包括电弧，不能形成固定的接地。结果，电流很小，有时根本没有电流，导致故障持续数小时甚至数天。在许多情况下，只能通过观察来观察。这种故障信号在时间上是不规则的，并且几个故障级别的循环可以非常高，但是在许多循环中降至正常负载水平。这些突然故障电流重复且不规则，导致平均RMS电流水平低。一般保护装置，即使设定得足够低，也会被上述不规则特性所拒绝。1.3小波理论应用小波理论近年来发展迅速。在多分辨率分析方面，它本质上是一个二进制小波变换，但它的推广和应用也显示出它的缺点。Zhang等人指出M波段小波包原理。发挥了小波包在全频区间飞速的分解：王东伟等人指出非平稳振动信号，在Menllin改变基础上的cwT算法实施分析。其不能够存在特别多的约束;除此之外，如今还具备形式多样的算法，如小波变换并行算法等，推动了小波理论的进程。第2章人工神经网络2.1什么是神经网络世界范围内对神经网络开展的工作较早，早在1940s，Mcculloch等人提出神经网络，并指出MP模型，为日后神经网络的分析奠定了基础。后相关的学者发现了多种多样的模型和原理，如MP模型等。相关的学者实施了许多研究，如HoDfield等在发明了运用联想泡忆和优化计算的渠道。如今，BP网络充分的运用的各个方面,相当一部分国家对其实施分析和探索，大幅推动其发展。2.2神经网络结构在神经网络中，存在着形式多样的控制模型，在总体上，包含下述种类(1)前馈式网络主要结构为分层排列，针对神经元来说，上一层的输出只能够与下一层相连。这类形式和BP算法Ⅲ1相匹配，目前被普遍运用于各个方面。(2)输出反馈的前馈式网络其与上述模式的区别其包含反馈回路，该回路起始于输出层终止于输入层。其与顺序型的模式识别相适应。(3)前馈式内层互连网络在其构造中，同一层存在着一定的联系并相互约束，各层之间主要呈现第一种结构，。现实中，大部分自组织神经网络表现为这种形式。2.3人工神经网络特点(1)非线性映射逼近能力针对连续非线性函数的映射关系来说，和任意的多层神经网络相似，在精度上能够接近。其结构简单并具备一定的次序性，基于以上特点，预示着其将来可能被充分运用到非线性控制方面。(2)对信息的并行分布式综合优化处理能力神经网络的结构特点使其可以迅速的进行整体信息的全面分析并能够发挥协调有序的作用这是传统模式无法比拟的，适用于数量庞大的运算。除此之外，其自身具备相应的搜索功能。与需要自我调节的系统相适应。(3)高强的容错能力神经网络具备特别强大的容错特性，提升了信息处理的可行性、稳定性和鲁棒性。(4)对学习结果的泛化和自适应能力神经网络具备相应的自我调节能力，能够适应相应的模式需求，存储信息，实现智能化。第3章电力系统故障分析及保护在实际运行过程中，存在着许多我们不可操控的因素，比如自然条件等因素，使得电力系统可能会出现大大小小的的问题，这种问题可能存在与每个零件的位置上。在此基础上，必须要运用合理可行的举措，及时的识别和分析该系统产生的各种问题，及时的解决，对该系统实施保护能够充分保障其持续的稳定运行。3.1短路的分析3.1.1短路的后果电力系发生问题的最多的原因是相和相的短路。在中性点接地的系统中，相与地之间也存在短路。当发生短路时，短路电流可能达到很大的值：数万安培甚至数十万安培。这种大电流产生的热量和力会对电气设备造成很大的损害。为了防止这种情况。电气设备必须具有足够的机械强度和热稳定性，以上论述充分的表明了其必须要尽自身最大限度的接受短路电流并保证不可以被烧毁。引发短路的最关键的问题是电气元器件的载流组件的绝缘性能被破坏。如果未进行预防性绝缘测试或未仔细进行，则可能由于绝缘层的自然老化而发生。绝缘损坏也可能由过电压（雷击等）和任何机械损坏（例如在挖沟过程中损坏电缆）引起。操作员的误操作（例如在不拆除地线的情况下关闭地面，或者用大负载拉动隔离刀）也会导致故障。当其经过载流组件是。其有很大一部分的概率引发短路现象。当大部分发电厂构建的电力系统产生大范围的短路现象时，将会引发难以预计的后果。因为短路现象，电压大幅度的减小，这种现象对于两个部分的内容产生重大的影响，一是可能使得电网枢轴点的电压消失，二是由于发电机连接的方式为并联，可能会使得其不再同步运作。以上分析的这两种现象都可能使得电力系统崩溃，进而造成大范围停电的现象，这种影响是非常严重的。3.1.2短路的类型产生故障后，系统的各个电器件的参数都会随着产生一定的改变，所以，在明确一系列的保护技术所需的设施方法等因素时，必须要对故障和不正常运行实施非常明确的分析和运算。3.2继电保护3.2.1继电保护原理当电力系统产生故障时，普遍的来说，电流将会大幅度的增大，与之同时，电压不断减小，相应的相位角也会发生一定的改变。在此基础上，电力系统中普遍增加继电保护装置，在实际中，其发挥的主要形式为，一是过电压保护，主要是针对发生故障时，电压变化施加的，防止电压低于下限或高于上限，二是过电流保护，主要是针对发生故障时，电流变化施加的，防止电流高于上限；针对相位角发生的变化施加的主要是过流保护。在电流和电压的中间也添加了一定的保护装置：主要是针对短路点与保护设施的阻抗的按净额保护。继电保护的种类多种多样，在实际中主要包括三个部分的内容。一是基础部分，主要包括逻辑和执行结构。设定值测量部分主要反映受保护设备的工作状态，;逻辑部分的功能是确定受保护设备的工作状态设备根据测量组件输出的大小，性质，组合或发生顺序来确定是否应对保护作用：执行部分的作用是根据相应的保护任务（信号，跳闸或无动作）执行由逻辑部分做出的决定。3.2.2微机保护装置1、维护调试方便原来普遍运用的继电保护需要花费大量的时间和精力进行调试，特别是一部分非常复杂的保护，需要的时长通常在一周以上，主要是此类保护每个起到保护作用的部分都是硬件，实现的逻辑功能也是硬件组成，基于这种情况，逻辑的复杂程度决定了硬件的数量，假如逻辑十分复杂，那么调试便十分不易。与之相对比，而微机保护里面起到保护作用的部分除输入量的收集设施外，全部由软件构成，合适的软件在进行一次调试后便可直接运用在生产中。在该保护中，存在着全面的自检效用，接通电源以后，如果存在问题，系统马上警报。基于以上原理，该保护在进行一次调试后便可直接运用在生产中。2、可靠性高在微机保护的软件构建中，充分结合电力系统可能出现的形式多样的各种问题，必须具备十分强大的逻辑功能和知识储备，类似于专家系统。继电保护，实现的逻辑功能也是硬件组成，巨大的硬件数量提升了其发生故障的可能，进而使得可靠性不强。此外微机保护具备的自检与巡检效用在一定程度上增加了可靠性。3、动作正确率高针对计算机具备实时性，微机保护装置能够充分保障持续的采样运算，并进行检验和核对。在电力系统产生故障时，能及时辨别。假如故障发生蔓延或改变也能实现辨别和自我调整，在此基础上，微机保护具备非常高的精确度。4、易于获得各种附加功能结合计算机软件自身的特性，微机保护能够实现资源共享。也就是说，不需要增设硬件，只是增加相应的软件内容便可实现相应的功能。3.3电力系统的可靠性电力系统可靠性的具体内容为，电力系统能够充分保证质量和数量的前提下持续不断的向用户提供电能的能力。其组成要素为充裕度和安全性。在实际中，普遍存在突发的干扰，比如突发短路等。安全性具体表述为动力系统在运行过程中遭受的突发的干扰，也被叫做动态可靠性。电力系统的规模十分庞大。将其划分为数个子系统，按照子系统的特性以此衡量其可靠性。可靠性是全部发电机组充分保证质量和数量的前提下持续不断的向用户提供电能的能力的程度。对于传输系统可靠性来说，其与并网发电系统相互结合构成输配电系统，该系统根据充分保证质量和数量的前提下持续不断的向用户提供电能的能力。其可靠性具备丰富性和安全性。传输系统可靠性是按照预计的数值能够适应所有的电源负载的电力需求的能力的量度。它还包括覆盖范围和安全性。配电系统可靠性是包括整体的配电系统和实施，主要有配电变电站等，已实现输送的电能能符合要求各预期。电力系统可靠性能够定量的进行评估。普遍来讲，其能够由故障引发的持续时间，预期功率损耗，以及由故障引起的电力用户的预期电能损失。不同的预系统可能具有特殊的可靠性指标。3.4小波分析基本原理近期以来，数学界获取了一系列可喜的成绩，其中，小波分析是该领域的伟大发明。它是数学的主要组成部分，广泛吸收了如今许多相关方面的优势，比如泛函分析等。基于以上特点，小波分析在理论方面具备无可挑剔的先进性和完整性，在实际运用中高效稳定，自其被发现之日至今只有为其数十年的时间，引发了社会各界的普遍充分的关注，切实的运用到信号处理等多个方面和领域，并发挥了十分重要的作用。小波分析主要是一种时域-频域分析方法。其与原有的分析方式相比，主要具备以下两个方面的优点，一是非常准确的变焦性能，二是优良的时频局部性能，实现了众多领域的充分运用。其能够按照不同的频率，在相应的区域自主调整取样情况：频率高时，取样密集：当频率低时，与之相反。通过上述具备的优势，能够实现观测系统相关的函数等内容的详细情况并实施探索。进而实现小波分析在信号分析与重构等实现领域的运用，并发挥一定的成效，打破近期以来在这方面的瓶颈问题。3.4.1小波分析的发展小波理论的成形和完善主要是因为光滑函数的创造，它是法国科学家Mayer在19世纪90年代提出来的，并首次实现了将信号放置于时频空间，从而创造了具有衰减性质的函数。同时Banle也创造除了指数衰减函数。而后不久，在前两人的基础上，Mall引进了计算机系统中的一种技术，即多分辨分析理论。此后，先后出现了数字滤波器，扩大了小波函数的应用范围，也将小波理论分析法推向了全世界，使得小波理论得到了更好的发展。3.4.2小波在电力系统中的应用3.4.2.1电力设备的状态监视和故障诊断电力设备状态监视和故障诊断就是对一些物理信号进行处理和分析，包括电力系统的基础设施在正常的运行过程中，产生的电磁、电力以及机械等信号，对其进行实时的监控和分析，一旦发现有任何故障状态的出现，就会发出警戒信号。通常情况下，电力设备的电磁信号是稳定的，如果出现了故障或者异常的情况，信号也会产生异样的状况。而小波理论能够对这些异样的信号进行分辨和处理，根据不同的电磁频率实现分层的辨别，通过与不同尺度相对应而检测信号中含有的不同成分，检测出故障信息。3.4.2.2电力系统谐波分析当电力系统中有设备或者系统发生故障时，一般会产生一些高频率的谐波。比如在高压直流输电系统中，高频率谐波会在换流站的两侧产生，过多的谐波会导致系统运行不稳定，从而影响电力输送工作的正常进行。所以，需要对这些异常谐波进行分析并处理，减少或者抑制其影响。小波分析会根据谐波的不同特性将其转变为一些不同的尺度，从而来进行详细的分解，掌握这些异常波的性质，才能找到更加有效的解决方案。3.4.2.3电力系统暂态稳定当电力系统受到比较大的外界干扰，表征系统的会受到比较大的影响。其运行的各种电磁信号的具体参数会出现剧烈的变化，异常频率加重，用一般分析法无法全面准确的进行信号的分解。而利用小波分析能够利用其对微弱突变信号的敏锐捕捉能力进行准确的处理。可以按照局部细化以后，再对其进行放大处理，就能够追踪到系统中的变化位置，精准的找到引发异常变化的故障时间和位置，从而达到增强电力系统暂态稳定性，提高实效性。

第4章小波理论进行故障分析4.1故障诊断方法4.1.1利用小波变换检测信号突变的故障方法利用小波信号的连续转变性，对异常信号的突变位置，通过不同尺度的划分和辨别来分析和确认。其应用的工作原理是：当信号在突变点附近的Lipschitz指数α大于零的条件下，小波连续性变化的模极大值会随着指定尺度的增大而增大，反之，则会随之减小。而噪声的变化却是与之相反的。所以，噪声和信号异常能够通过小波信号的变化来进行分辨和处理，然后就能够研究信号的奇异点。当动态系统发生故障时，大多会观察到观测信号的变化，所以利用小波变化方式对其进行检测和分析，能够迅速的找到故障发生的位置。4.1.2观测信号频率结构变化的故障诊断方法利用小波多分辨率分析方法，对信号的频谱如何随时间变化的状态进行详细的描述，同时也能对信号处于特定的时间点周围的频率分布情况进行描述。电力系统的故障会因为影响因素的不同，产生不同性质和特点的频率。而这些频率的性质正是小波分辨法能够利用的条件，可以通过对不同尺度和频率的匹配和对应分析，准确的抓取其结构的特点，从而能够对系统的故障进行精准的分析和指出。而小波多分辨率分析法，还被一些人用来分析系统的所有状态的信号，根据信号的不同特点制作出了函数矩阵，利用这种推算实现对故障问题的检测和分析。4.1.3利用小波变换去噪提取系统波形特征的诊断方法小波变换实际上是一种具备对波形进行过滤的设备系统，通过对不同型号的频率波形进行辨别和过滤，找到噪音信号和故障信号。所以，根据这一特性，利用小波变换来实现去除噪音的方式越来越普遍。Mallat主张的是利用局部极大值的数据来对信号系统中的所有状态进行分辨，从而找到不同于正常信号的噪声信号。Donoho则对一种新型的小波去燥技术更感兴趣，他认为可以通过利用没有噪声的信号来对电力系统进行故障排除，还可以进行残差值的具体分析。他希望通过去除噪声的过程来对系统的输出信号进行分析和处理。虽然这种方式比较简便可行，但是需要人为的判断，所以对检测人员的专业和经验要求都比较高。4.2基于小波网络的故障诊断方法将小波分析理论与神经网络理论相结合的小波神经网络(WaveletNeuralNetwork,WNN)最早是由ZhangQinghua等提出的。这种思想和方式是以函数为基础，根据信号和函数的特点实现用小波函数来表达，从而对故障进行诊断和排除。4.2.1小波变换与常规神经网络的辅助式结合这种方式，其作用的原理过程是：首先，要利用小波对信号进行转换，分析故障信号的特点，然后将特点信息传入到神经网络中，神经网络会利用自身的非线性映射能力，对系统的隐患问题进行甄别。有人认为利用辅助式的小波神经网络可以达到辨别动态系统故障的效果。还有的科学研究人员能够利用小波的一种多维的分辨能力实现对电机振动信号的结构分解和重建，从而对其故障信号的特有性质进行提取和分析，如此来实现对电机系统工作运行情况的检测和诊断。4.2.2小波分解与前馈神经网络的融合这种方式的理论来源于函数与神经网络的结合，根据单隐层神