结合Tikhonov正则化的电压行波精确检测方法

为解决行波信号经过专用电压行波传感器传变后不能真实反映一次侧行波波形特征的问题,提出了一种结合Tikhonov正则化理论的电压行波精确检测方法。该方法选取集中参数传递函数模型作为专用电压行波传感器的正演传递模型,然后利用离散反卷积方法进行电压行波波形反演,并引入Tikhonov正则化理论解决反演过程中出现的病态问题,实现电压行波的精确检测。仿真和实验综合测试结果验证了该检测方法在微弱故障情况下能够有效可靠地检测行波信号,及其在不同故障情况下的适用性,有望促进行波保护技术的实用化。     

基于ITD的电网故障行波信息提取新方法

为精确提取行波信号包含的故障信息,提高电网故障行波特征检测的准确度,提出了一种提取暂态行波信息的新方法。该方法采用固有时间尺度分解原理（ITD）分析故障行波信号,将其分解成若干固有旋转分量和趋势余量,提取故障分析所需高频分量,计算各个分量的瞬时相位和频率,精确确定初始行波到达的时间。算例对比和仿真分析结果表明,该方法在局部特征信息保留和分解速度上比经验模态和局部均值分解有优势,用于电网故障定位具有较高的精度和效率。     

基于L1正则化反演的电压行波高精度检测方法

针对电压行波传感器二次侧故障行波信号不能真实反映电网一次行波波形特征的问题,提出了一种基于L1正则化反演的电压行波高精度检测方法。首先,分析了行波传感器的非理想传变特性,揭示了一、二次行波信号的波形差异性。在此基础上,提出利用小波包变换对观测信号进行多尺度分解,并对各频段信号分别进行反演的方法,从而减小由行波传感器引起的畸变误差。其次,在反演模型中引入L1正则化约束对模型进行稀疏性刻画,使反演结果更能体现真实故障波形特征。最后,利用快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm, FISTA)进行迭代求解,将各分量的反演波形线性叠加,实现故障行波信号的精确还原。仿真和实验结果表明：与直接反演相比,所提方法能够实现故障行波在时域和频域上的高精度真实测量,在微弱故障和噪声环境下也能获得较为精确的反演结果,具有一定的工程应用价值。     

基于FEEMD-NTEO的风电场送出线路故障定位

针对集合经验模态分解(EEMD)用于双馈风电场送出线路行波故障定位中行波检测精度不高,存在模态混叠、抗噪能力弱及故障定位实时性不好等问题,提出了一种基于快速集合经验模态分解(FEEMD)与改进Teager能量算子(NTEO)结合的行波故障定位方法。该方法利用FEEMD对故障电流行波信号进行分解,分解为平稳的固有模态分量和残差分量,消除噪声成分,保留信号的完整性;然后采用NTEO算法对分解的高频信号再次去噪,增强故障行波突变特征,精确标定行波波头。仿真结果表明,所提方法能够快速将故障行波波头精确标定,且去噪效果好,与FEEMD-TEO、EEMD-NTEO行波检测方法相比,提高了故障定位的精度和速度。     

基于EMD的ICA方法在电力载波通信信号提取中的应用

提出了1种结合经验模态分解的独立分量分析方法：首先对采样得到的1路电网电压信号进行经验模态分解，得到1组固有模态函数；通过计算它们的互相关系数，找出独立性最强的几个，接着用独立分量分析的方法处理这几个固有模态函数与原采样到的电压信号，最后得到1组彼此独立的独立分量，从而提取出通信信号。该方法综合了经验模态分解和独立分量分析的各自的优点，克服了独立分量分析不能对单一采样信号进行分析的缺点，利用独立分量分析方法提高了信号提取的效果。实验表明：文中提出的方法是有效且可行的。     

输电线路故障暂态行波的复域分析方法

基于输电线路电磁行波的暂态表示形式,提出“暂态中的稳态过程”的思想.考虑线路分布参数影响和电磁行波特点,建立线路分布参数模型.研究线路电压波动,定义行波阻抗因子,推导电压分布方程和故障测距函数,采用正交分解,将暂态电压投影到复域空间,提取电压的稳态正序分量,实现沿线电压的精确逼近,解决了正交尺度函数引起的边缘效应问题....     

利用经验模态分解方法消除白噪声及谐波

在电力信号的分析中引入经验模态分解方法,可以将电力信号中的白噪声及谐波滤除.首先对信号进行经验模态分解,利用白噪声分解后固有模态函数(IMF)的统计特性将白噪声滤除,然后将剩余的固有模态函数予以重新组合,并再次对新信号进行经验模态分解.由于没有噪声的影响,谐波和基波分量分解在不同的固有模态函数上,最低频的固有模态函数即是要提取的基波分量,谐波分量被消除.实验仿真结果证明了该方法的有效性和正确性.     

基于HHT的电能质量检测新方法

提出了用HHT方法对电能质量扰动信号（电压凹陷、电压凸起、电压间断、暂态震荡、暂态脉冲等）和谐波（整数次谐波和间谐波）进行检测及时频分析的新方法.该方法由经验模态分解法（EMD）和Hilbert变换（HT）两部分组成.通过EMD得到固有模态函数（IMF）后,再进行HT,可以定量、准确地刻画相应时刻的瞬时频率和幅值.通过该方法可以确定非平稳的电能质量扰动信号的时间、频率和幅值信息;同样也可以精确的检测出谐波的幅值和频率.仿真结果表明,该法不但适用于非平稳信号的处理,而且对平稳信号的分析、处理也有很好的效果.     

基于变分模态分解的暂态扰动波形去噪算法

针对经验模态分解去噪时存在的模态混叠问题,提出一种变分模态分解与滑动均值滤波相结合的去噪算法。首先通过寻找变分模型最优解将含噪信号分解成若干个固有模态。然后利用相关系数准则确定最优分解层数K以及其对应的相关模态,并用滑动均值滤波器对非相关模态进行处理以得到其中的有用分量。最后基于相关模态和非相关模态中提取的有用分量构造去噪后的信号。仿真表明,与经验模态分解去噪和小波去噪相比,所提出的算法能够在更有效去除暂态扰动中噪声的同时,保留暂态扰动中的特征信息。     

基于FIMD和Hilbert变换的线路行波故障诊断

由于传统方法未能考虑到对线路行波信号进行分解与频谱分析,导致线路行波故障诊断精度低、延时以及费用增加,现提出一种基于FIMD和Hilbert变换的线路行波故障诊断方法.通过快速本征模态分解算法FIMD对线路行波信号进行分解,获取多个唯一的固有模态分量和一个残余分量.根据信号分解结果采用Hilbert变换进行线路行波信号频谱分析,获取信号的瞬时频率,通过瞬时频率计算行波到达的准确时间,最终实现线路行波故障诊断.实验结果表明,所提方法能够有效提升线路行波故障诊断精度,降低诊断延时与故障诊断费用,实际应用效果好.     

经验模态分解在单相自适应重合闸中的应用

为了识别输电线路单相接地瞬时性和永久性故障,利用经验模态分解将电压暂态信号分解为若干个固有模态函数,选取代表信号较高频部分的前四层固有模态函数进行归一化,作为最小二乘支持向量机的输入特征量。大量EMTP仿真和Matlab计算表明该方法能很好地区分瞬时性故障和永久性故障,表明该方法具有更好的识别准确率。与BP神经网络进行了比较,证明了经验模态分解和最小二乘支持向量机应用于单相自适应重合闸中具有更快的识别速度。     

经验模态分解在单相自适应重合闸中的应用

为了识别输电线路单相接地瞬时性和永久性故障,利用经验模态分解将电压暂态信号分解为若干个固有模态函数,选取代表信号较高频部分的前四层固有模态函数进行归一化,作为最小二乘支持向量机的输入特征量.大量EMTP仿真和Matlab计算表明该方法能很好地区分瞬时性故障和永久性故障,表明该方法具有更好的识别准确率.与BP神经网络进行了比较,证明了经验模态分解和最小二乘支持向量机应用于单相自适应重合闸中具有更快的识别速度.     

基于EEMD和能量法的谐振接地配电网故障选线研究

提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）的谐振接地配电网暂态量选线新方法。提取故障发生后各线路1／4周期暂态零序电流作为数据窗长度,用EEMD将1／4周期暂态零序电流分解为有限个固有模态函数（IMF）分量和一个剩余分量 r;将每条线路的IM F分量与原始信号做相关分析,选出与原始信号相关程度最大的前3个IM F分量作为暂态零序电流特征IM F分量,计算特征IM F分量和剩余分量的能量和作为线路的固有模态能量;计算各线路的固有模态能量权重因子,比较能量权重因子的大小选出故障线路。为了判断母线故障,选出能量权重因子最大的前3条线路做进一步比较。该方法利用暂态量,不受消弧线圈影响,可以同时适用于中性点不接地和谐振接地配电网,而且针对故障条件比较苛刻的高阻接地和小角接地故障同样适用。MATLAB仿真验证了方法的正确性。     

基于经验模态分解和固有模态函数重构的局部放电去噪方法

为了提取局部放电信号的特征,提出一种基于经验模态分解(EMD)和固有模态函数(IMF)重构算法的局部放电噪声抑制方法.首先对含有噪声的局部放电信号进行经验模态分解,得到含特征频率的固有模态函数,然后对所得的固有模态函数分量进行自适应阈值处理后重构,从而抑制噪声干扰.相比于常规的小波去噪算法,该方法具有自适应性强,不受小波函数和最佳小波分解层数选取的限制等优点,而且实现了阈值和固有模态函数阈值处理层数的自动选取.分别以仿真信号和实际信号为例,证明了该方法的有效性.     

基于CEEMD与改进Prony的谐波检测方法

为了解决经验模态分解(EMD)处理非线性非平稳信号的模态混叠现象以及传统Prony方法抗噪性能差的不足。提出基于完全经验模态分解(CEEMD)和改进Prony相结合的谐波分析方法。先将含噪的谐波信号进行CEEMD分解得到固有模态函数,再通过能量门限法对分解的固有模态函数进行阈值去噪。针对原始Prony方法优化了实际阶数和线性预测参数的求解过程。最后将去噪后的谐波分量进行改进Prony变换检测分析。并通过MATLAB仿真实验以及依托三相不可控负载的实测数据验证了该方法能够精确辨识出谐波分量的特征参数且具有良好的抗噪性能,从而为谐波分析提供了一种新思路。     

基于掩膜分量的改进HHT方法在电能质量扰动信号定位中的应用

为克服EMD方法的缺点,提出了一种基于掩膜分量的改进HHT方法对电能质量进行检测.首先对信号进行神经网络预测延拓,并对延拓部分进行加窗处理,有效的抑制了端点效应在经验模态分解过程中带来的影响.然后用掩膜信号法对电能质量扰动信号进行分解,得到包含单一频率的精确的经验模态函数分量,再对各分量进行Hilbert变换,并对瞬时幅值求导就能确定出电能质量扰动的起止点.仿真结果表明,基于掩膜的改进HHT方法能有效克服端点效应和模态混叠对信号分解的影响,适用于各种暂态扰动的分析.     

基于EMD方法的电力载波通信中的信号检测

传统的电力载波通信中的信号检测方式已不能满足对更高通信质量的要求。提出了一种采用经验模态分解检测通信信号的新方法:对采集到的一路电网电压信号进行经验模态分解,得到一组固有模态函数,比较它们与通信信号的先验知识间的互相关系数,找出相关系数最大的那个,它就是通信信号。实验结果表明:这种方法在检测电力载波通信中的通信信号是有效且可行的。     

基于EMD方法的电力载波通信中的信号检测

传统的电力载波通信中的信号检测方式已不能满足对更高通信质量的要求.提出了一种采用经验模态分解检测通信信号的新方法:对采集到的一路电网电压信号进行经验模态分解,得到一组固有模态函数,比较它们与通信信号的先验知识间的互相关系数,找出相关系数最大的那个,它就是通信信号.实验结果表明:这种方法在检测电力载波通信中的通信信号是有效且可行的.     

基于HHT的配电网谐波检测方法研究

HHT分析法对分析时变、衰减、间断等非平稳谐波信号比小波分析法和FFT法更为精确。HHT法在谐波检测时自身存在的许多问题,在经验模态分解过程中用保形分段三次厄米尔特函数解决曲线包络问题,并用相关系数法识别固有模态分量(IMF)中的伪分量。针对谐波信号中含有基波分量而影响分析精度,首先设计了数字滤波器,对原始信号进行滤波处理以消除经验模态分解过程中的模态混叠现象,再利用HHT方法进行分析。将分析结果与实测数据比较,结果表明所用方法精度较高,具有很高的应用价值。     

基于经验模态分解的水轮发电机组局部放电信号提取

提出一种基于经验模态分解（EMD）的水轮发电机组局部放电信号提取方法。对实际局部放电信号，在频域内降低其干扰的幅值后得到中间信号，然后对中间信号进行经验模态分解，得到包含特征频率的固有模态函数（IMF），接着对所得到的固有模态函数分量局部重构，从而提取出局部放电信号。通过实例证明了该方法的有效性。