基于多小波包和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)故障類(lèi)型識(shí)別研究.pdf

1、隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，輸電線路的電壓等級(jí)越來(lái)越高，輸電距離也越來(lái)越長(zhǎng)，它們對(duì)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有舉足輕重的作用。在我國(guó)高壓輸電系統(tǒng)中廣泛采用單相重合閘，準(zhǔn)確有效的選相元件是高壓輸電線路發(fā)揮自動(dòng)重合閘功能的重要前提，同時(shí)當(dāng)發(fā)生故障時(shí)準(zhǔn)確地選擇出故障相對(duì)確保繼電保護(hù)的正確動(dòng)作具有重要的意義。本文首次研究和提出了基于多小波包理論的電力系統(tǒng)故障類(lèi)型識(shí)別的新方法，旨在研究多小波和多小波包理論在電力系統(tǒng)故障診斷與繼電保護(hù)方面的可行性，也致力于嘗

2、試解決故障識(shí)別的問(wèn)題。 多小波可以同時(shí)具有對(duì)稱(chēng)性、正交性、短支撐性、高階消失矩性質(zhì)，這是傳統(tǒng)小波所無(wú)法比擬的。本文系統(tǒng)地闡述了多小波和多小波包的基本理論，分析了電力系統(tǒng)故障識(shí)別的研究現(xiàn)狀和多小波包的應(yīng)用現(xiàn)狀，并指出存在的問(wèn)題。通過(guò)建立了-500kV輸電線路的PSCAD/EMTDC仿真模型，用來(lái)產(chǎn)生不同工況下的各種輸電線路短路信號(hào)。 多小波包具有比傳統(tǒng)小波包更優(yōu)良的性質(zhì)，能夠從故障信號(hào)中提取到更豐富和更精細(xì)的信息，因此本文

3、將多小波包引入電力系統(tǒng)故障識(shí)別的應(yīng)用中，提出了基于多小波包能量特征量和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)故障類(lèi)型識(shí)別方法。先對(duì)故障電流信號(hào)進(jìn)行適當(dāng)?shù)亩嘈〔ò纸?，并?jì)算各頻帶能量，然后構(gòu)造多小波包特征向量，并以此向量作為訓(xùn)練樣本對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)故障類(lèi)型的識(shí)別。由于輸電線路故障信號(hào)的頻帶能量提取僅對(duì)整個(gè)頻帶進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，而沒(méi)考慮信號(hào)的時(shí)變性，因此，為進(jìn)一步表征信號(hào)在某個(gè)時(shí)間段的能量大小，文中嘗試采用提取故障信號(hào)的多小波包時(shí)頻局部能量來(lái)進(jìn)行故障

4、識(shí)別。 信息熵是對(duì)系統(tǒng)不確定性程度的描述，熵在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用研究已取得了一定的成果。本文考慮到對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行多小波包分解后得到多小波包分解系數(shù)序列矩陣，是多小波包分解對(duì)信號(hào)的一種劃分。把多小波包變換后的系數(shù)矩陣處理成一個(gè)概率分布序列，它反映了這個(gè)信號(hào)分布的稀疏程度，同時(shí)根據(jù)信息熵的基本理論，將多小波包分解系數(shù)概率分布序列與信息熵相結(jié)合定義多小波包系數(shù)熵。在此基礎(chǔ)上提出基于多小波包系數(shù)熵和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)故障類(lèi)型識(shí)別方法。