基于小波變換的電力系統(tǒng)故障信號類型識別研究.pdf

1、當(dāng)前我國的電力系統(tǒng)建設(shè)正取得快速發(fā)展，電網(wǎng)容量、電網(wǎng)潮流越來越大，電力設(shè)備越來越多，國民經(jīng)濟(jì)對電力的依賴程度也越來越高，對供電可靠性的要求也越來越苛刻。電力系統(tǒng)故障診斷與識別是對電力系統(tǒng)故障進(jìn)行快速準(zhǔn)確處理的重要保證，也是保證電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)。
　　基于小波分析理論的故障識別診斷方法，是故障診斷領(lǐng)域研究的一個(gè)重要分支。近年來，不同形式的小波分析方法，在各領(lǐng)域的故障診斷中得到了廣泛的應(yīng)用，且取得了很好的效果。
　

2、　在本文中，主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　首先，從工程應(yīng)用的角度出發(fā)，研究并實(shí)現(xiàn)了小波消噪的三種方法，給出了小波變換在信號消噪分析中的具體應(yīng)用實(shí)例。對于信號的奇異性檢測，從信號的奇異性出發(fā)，根據(jù)信號奇異性檢測的基本理論模極大值理論，針對于兩種不同類型的奇異性信號，給出了具體檢測實(shí)例。
　　其次，介紹了對氣體絕緣組合電器GIS，局部放電信號檢測識別的重要意義。根據(jù)局部放電故障信號特征，提出了基于小波包變換的特征選取，并根據(jù)被

3、小波包變換分解局部放電信號形成的小波包分解樹，針對分解樹中小波包系數(shù)的特征提取，提出了一種新的特征向量提取方法，根據(jù)不同特征量性質(zhì)，采取不同降維的方法。根據(jù)該方法所提取的特征向量，畫出特征量數(shù)據(jù)分布圖，證明該方法可行。為了識別GIS中常見的3種局放故障信號，本文設(shè)計(jì)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器，并用3種局放故障信號各30組對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果，分別用15組故障信號進(jìn)行測試，根據(jù)Matlab測試結(jié)果來看，基于小波變換及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PD信