一类递归小波的构造及其应用

传统小波变换存在数据窗长、实时性差的局限性,为此,基于一类超同斯函数,提出一类能由递归方法实现小波变换的递归小波基的通用构造方法,分析了其时频特性。在此基础上,提出了对信号进行频段特征提取的组合递归小波变换方法。分析了某实际高压输电线路单相接地故障暂态信号,仿真结果表明,递归小波和组合递归小波对故障暂太珠特征提取具有灵活性强、实时性好的特点,适用于电力系统暂态信号处理。     

适用于微机保护的对称与不对称快速小波变换

小波变换是时间和频率的变换,能有效地从信号中提取信息,解决了傅氏变换不能解决的许多难题。通过傅氏变换、Z变换、卷积定理等严格的数学推导,提出了多种适合于微机保护实时运算的小波基函数,并对不接地系统接地电流进行了小波分解,在工程应用上具有实际意义。     

基于改进递归小波变换的超高压线路边界保护元件算法

在分析输电线路边界频率特性的基础上,提出了一种基于改进递归小波变换的超高压输电线路边界保护元件算法。采用改进递归小波变换分别提取高频和次高频2个不同中心频率的故障暂态电流分量,利用母线对地杂散电容和阻波器对高频暂态分量的衰减作用,根据2个不同频率分量的暂态能量比值来识别保护区内外的故障。采用PSCAD/ EMTDC对某500 kV超高压输电线路模型进行仿真,结果表明该算法基本不受故障位置、故障过渡电阻、故障类型和故障初始角的影响,能准确识别保护区内外故障。改进递归小波变换算法只采用历史数据信息,实时性好,计算量少,因此基于改进递归小波变换的超高压输电线路边界保护元件算法可提高计算速度,能够满足超高压输电系统高速保护的要求。     

在主设备保护中应用小波变换的几点商榷

认为小波变换在继电保护研究领域有独特的优势,分析了一些文献中应用小波变换进行主设备保护研究出现的问题,强调学习和应用小波理论的同时应加强保护基础知识的学习,不能忽视研究对象的基本特性。     

基于改进递归小波的电力系统频率测量

信号复小波变换的相位谱包含了信号变化的丰富信息,利用电压信号的复小波变换相位信息检测电力系统频率,具有不受电压信号畸变影响、抗噪声能力强、精度高等特点.通过电压信号在特定尺度的改进递归小波变换(IRWT)系数的相位变化周期,可得到电压信号的频率.对理想信号和畸变信号的仿真计算结果验证了该算法具有精度高、速度快、鲁棒性强等特点,市电电压的频率实测结果表明该方法可用于实际电力系统频率的测量.     

电力系统故障信号的小波变换奇异性检测

小波变换具有良好的时频局部化特性,并可根据信号频率的变化自动调节时频窗口,因此利用小波变换可有效地检测出信号的奇异性特征。根据小波分析的基本理论,介绍了利用小波分解后的多尺度高频分量模极大值进行电力系统故障实时定位。给出了仿真研究,仿真分析表明该方法有效。     

基于递归连续小波变换的电力系统振荡模式辨识

提出一种基于递归连续小波变换的电力系统低频振荡模式辨识新方法。首先,探讨电力系统振荡模式辨识中小波系数选择的基本准则;然后,引入最小二乘支持向量机,通过对信号两端拟合延拓,消除小波变换中固有的边缘效应,改善小波辨识的准确性;在此基础上,将小波辨识与递归最小二乘相结合,递归更新振荡频率和阻尼比,实现电力系统模态参数的动态追踪。IEEE 68节点系统仿真数据和南方电网实测数据的辨识结果验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于递归连续小波变换的电力系统振荡模式辨识

提出一种基于递归连续小波变换的电力系统低频振荡模式辨识新方法。首先,探讨电力系统振荡模式辨识中小波系数选择的基本准则;然后,引入最小二乘支持向量机,通过对信号两端拟合延拓,消除小波变换中固有的边缘效应,改善小波辨识的准确性;在此基础上,将小波辨识与递归最小二乘相结合,递归更新振荡频率和阻尼比,实现电力系统模态参数的动态追踪。IEEE 68节点系统仿真数据和南方电网实测数据的辨识结果验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于递归连续小波变换的电力系统振荡模式辨识

提出一种基于递归连续小波变换的电力系统低频振荡模式辨识新方法。首先,探讨电力系统振荡模式辨识中小波系数选择的基本准则;然后,引入最小二乘支持向量机,通过对信号两端拟合延拓,消除小波变换中固有的边缘效应,改善小波辨识的准确性;在此基础上,将小波辨识与递归最小二乘相结合,递归更新振荡频率和阻尼比,实现电力系统模态参数的动态追踪。IEEE 68节点系统仿真数据和南方电网实测数据的辨识结果验证了所提方法的有效性和可行性。     

小波变换在电缆故障定位中的应用

对电缆故障定位中常用的相关分析方法进行了模拟试验和误差分析 ,介绍了在数字信号处理领域应用广泛的小波变换的基本算法 ,引入基于离散小波变换的滤波器对测试数据进行处理 ,自行研制的定位仪样机试验结果表明 :小波变换的方法可取得较高的故障定位精度     

Real-time electrical variables estimation based on recursive wavelet transform

In frequency and phasor estimation algorithms, the undesired components are required to be filtered out from the original signals. In power systems, the undesired components are the decaying dc offset and harmonics. These components could cause delay in algorithm convergence time and deviation from the desired results to a great extent. This paper proposes a new recursive algorithm for accurate and fast estimation of the instantaneous electrical variables such as frequency, amplitude and phase angle. The new algorithm provides an improvement over the existing recursive wavelet transform and, therefore, it is called IRWT. The IRWT performance is compared with the commonly used full-cycle discrete Fourier transform (DFT) and the recursive wavelet transform (RWT) methods. Since it uses a special mother wavelet function, it reduces computational complexity compared to the conventional DFT based method. Compared to the recursive wavelet transform (RWT) method, it has a faster response time. It is shown that IRWT possesses an improvement over a wide range of decaying dc component, harmonic distortions, frequency deviation and sampling frequency compared to the previously proposed methods. This characteristic of IRWT makes it a good candidate for the real-time applications in any power systems.     

基于改进递归小波变换识别故障与雷击

提出了一种利用改进递归小波变换识别输电线路故障和雷电干扰的新方法.该方法首先通过改进递归小波变换提取本线路以及相邻线路直击雷、短路故障等暂态分量,在比较他们不同特征的基础上,提出了一种利用透射和反射系数衰减规律,以及模极大值的不同构成的雷击判据.利用此判据可以区分出本线路重型雷击和轻型雷击.ATP仿真结果表明,雷击判据不仅可以对本线路雷击是否造成线路故障做出正确判断,同时,还可以解决雷击相邻线路时本线路保护误动的问题.     

电力暂态信号小波分析的后处理方法研究

由于电力系统暂态信号经小波变换后信息繁多,需要研究对小波分解的大量信息进行恰当后处理和自动特征提取的方法。文章从定量分析的角度介绍了小波分析后处理的概念,探讨了几种电力系统暂态信号小波变换后的特征提取方法,即后处理方法,包括模极大值与奇异性分析、能量分布分析、小波系数聚类分析、小波系数统计分析、小波熵分析,以及将其用于电力系统故障检测和分类的物理意义。对一种新型后处理方法小波奇异谱熵在频变系统中的应用进行了仿真分析,结果表明该后处理方法可应用于电力系统设备和线路的故障检测。     

利用小波包变换实现噪声环境下特征信号的提取

电力系统暂态或故障时 ,电压电流信号包含了故障的信息 ,文中称包含了故障或暂态信息的电压和电流信号为特征信号 ,利用特征信号可以进行系统分析和故障检测 ,但是特征信号往往被淹没在大量的噪声信号中 ,这样给电力系统分析和检测带来困难。文中分析了电力系统中几种常见的噪声和特征信号的时频特性 ,简单介绍了小波包变换的理论和特点 ,分析了利用小波包变换来消除噪声 ,提取特征信号的理论 ,并通过实例验证了小波包良好的抗噪能力 ,为实现噪声环境下特征信号的提取提供了良好的分析方法 ,为电力系统分析和故障检测提供了良好的工具。     

电力系统暂态保护中小波基的选择与应用

电力暂态信号的识别、处理和利用是新一代继电保护,（暂态保护）技术发展的基础。小波变换在时域和频域内均有局部化能力,是电力暂态信号分析的强有力工具。文中研究和描述小波分析理论,探讨了小波基的特性,为电力系统常见暂态信号分析的小波基选择提供了依据。利用Matlab对一条500kV输电线路进行发生单相接地时故障定位仿真以及重合闸误动仿真,并利用小波分析中的模极大值和多尺度方法分析了仿真结果,结果证明了该选择的正确性。     

基于线调频小波变换的电机故障信号消噪方法

电机故障信号包含大量白噪声和有色噪声 ,消噪是故障信号分析、诊断、处理的前过程 ,消噪的效果直接影响到后期工作。小波变换在电力系统的故障信号处理中得到广泛地应用 ,然而 ,小波变换只能消除白色噪声 ,对有色噪声不起作用。线调频小波变换是窗口Fourier变换和小波变换的推广 ,它不仅具有小波变换良好的时频局部性特点 ,而且它的时频窗口比小波变换的时频窗口更加灵活。本文应用线调频小波变换对电机故障信号进行消噪 ,效果明显。线调频小波变换在电力系统故障信号处理方面必将得到广泛的应用     

短时电压变动电能质量检测的仿真研究

依据实际电力系统输电线路进行短路故障实例仿真,通过改变三相故障模块的参数设置产生各种故障,得到短时电压变动三种不同类型的故障信号。分别采用小波和提升小波检测这三种短时电压变动的故障信号,仿真结果表明小波和提升小波都能够准确地检测故障信号的奇异点;但是提升小波的重构误差比小波的重构误差要小很多,体现了提升小波相比小波在算法上的精确性。因此,提升小波更适合电力系统准确、实时操作的要求。     

DSP和小波理论在电能质量监测系统中的应用

提出一种以高速运算性能的运行平台作为基础的监测系统 ,该系统以DSP为中央处理器 ,采用FFT与Meyer小波快速算法相结合对电能质量信号进行变换 ,并利用DSP芯片强大的计算功能进行电能质量实时监测 ,并且给出了试验结果