基于信息測度的電力系統(tǒng)故障識別方法研究.pdf

1、電力系統(tǒng)故障暫態(tài)信號蘊涵了豐富的信息，充分利用這些信息，對實現(xiàn)電力系統(tǒng)故障識別、故障檢測、繼電保護等應(yīng)用具有重要的理論和現(xiàn)實意義。故障暫態(tài)信號的分析和應(yīng)用中，存在的一個關(guān)鍵問題是如何有效可靠地提取出蘊含在故障暫態(tài)信號中的故障特征信息，一方面，由于故障暫態(tài)信號通?；祀s在穩(wěn)態(tài)量中，而且由于能量低、幅值小，往往容易被穩(wěn)態(tài)量和系統(tǒng)噪聲所淹沒；另一方面，由于故障暫態(tài)信號所包含的故障信息往往是海量的、不規(guī)則數(shù)據(jù)信息，難以用來直接達到故障識別研究的目

2、的。這兩方面的原因，就給故障信號特征信息的有效提取造成了困難。針對故障識別中特征信息提取困難的問題，尤其是對大量不確定信息的處理難題，本論文在將信息理論中相關(guān)的信息測度原理引入到電力系統(tǒng)故障信號特征信息的提取和處理中作出了嘗試和研究，并取得了較好的實驗效果，從而為基于故障暫態(tài)信號的電力系統(tǒng)故障識別研究提供了一條新的解決思路和輔助方法。
　　 論文在研究信息測度理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合時域、頻域和時頻域多種信號變換空間內(nèi)的信號處理方式，

3、提出了推廣和泛化的信息測度概念。這是因為信息測度理論本身是定義在時域范圍內(nèi)的測度指標(biāo)，而電力系統(tǒng)故障信號的特征信息往往需要從不同的信號變換空間來綜合研究，因此將信息測度理論推廣到不同的信號變換空間會更有利于對故障信號特征信息進行處理。文中主要研究了信息熵測度指標(biāo)和近似熵測度指標(biāo)在對故障特征信息進行處理中的應(yīng)用，具體是將時域信息熵、頻域信息熵、小波信息熵以及時域近似熵、時頻域近似熵這5種信息測度應(yīng)用到勵磁涌流和故障電流識別、高壓輸電線路故

4、障類型識別、小電流接地系統(tǒng)中故障線路識別、低頻振蕩中故障信號識別以及超高壓輸電線路故障類型識別中。
　　 論文首先研究了時域信息熵測度在變壓器勵磁涌流和故障電流識別中的應(yīng)用。時域信息熵是信息熵測度與時域統(tǒng)計分析方法相結(jié)合的產(chǎn)物，基于時域信息熵的勵磁涌流和故障電流識別算法在非對稱性勵磁涌流、對稱性勵磁涌流、電流互感器飽和、合閘到故障以及受到較大諧波干擾等多種工況下都能正確地識別勵磁涌流和故障電流，并且克服了傳統(tǒng)識別方法中閾值設(shè)定、

5、互感器飽和影響、數(shù)據(jù)窗的選取、波形的擬合等固有局限，體現(xiàn)了時域信息熵在特征信息處理中的優(yōu)勢。
　　 其次，論文研究了小波信息熵測度中的小波奇異熵在高壓輸電線路故障類型識別中的應(yīng)用。小波奇異熵是一種基于時頻域分析的信息熵測度，是小波分析和信息熵相結(jié)合的產(chǎn)物。文中將小波奇異熵應(yīng)用于高壓輸電線路故障類型的識別，并在不同的故障類型、故障電壓初始角、故障過渡電阻和故障位置等工況下仿真對故障類型識別的效果，仿真結(jié)果證明基于小波奇異熵的故障識

6、別算法基本不受到故障工況和系統(tǒng)噪聲的影響，而且算法計算復(fù)雜度也滿足應(yīng)用的需求。驗證了小波信息熵算法在故障類型識別中取得了理想的實驗效果。
　　 再次，論文研究了近似熵測度對理想電力信號內(nèi)部復(fù)雜性的分析結(jié)果，并將近似熵測度和小波變換相結(jié)合的時頻近似熵測度應(yīng)用到小電流接地系統(tǒng)故障選線和低頻振蕩下故障信號識別中，通過對故障線路以及不同類型故障的正確識別，再次驗證了信息測度在故障識別中的可行性和有效性。
　　 最后，論文在研究信

7、息融合思想的基礎(chǔ)上，建立了融合多種信息測度的特征信息來研究故障識別的模型，一方面，建立了多種小波熵測度證據(jù)融合模型，將來自四種不同小波熵測度的特征信息進行融合；另一方面，建立了基于“頻域信息熵測度-時域近似熵測度”的復(fù)合信息測度模型，將不同信息測度的特征信息進行融合。信息測度的融合克服了電力系統(tǒng)故障識別中諸多不確定因素的影響，通過第一種信息融合模型在小電流接地系統(tǒng)的故障線路識別和故障類型識別中的應(yīng)用，以及第二種信息融合模型在超高壓輸電線