基于小波變換的電力系統(tǒng)故障信號(hào)類型識(shí)別研究.pdf

1、當(dāng)前我國(guó)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(lái)越大，電力設(shè)備越來(lái)越多，國(guó)民經(jīng)濟(jì)對(duì)電力的依賴程度也越來(lái)越高，對(duì)供電可靠性的要求也越來(lái)越苛刻。電力系統(tǒng)故障診斷與識(shí)別是對(duì)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(shí)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(lái)，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(hào)消噪分析中的具體應(yīng)用實(shí)例。對(duì)于信號(hào)的奇異性檢測(cè)，從信號(hào)的奇異性出發(fā)，根據(jù)信號(hào)奇異性檢測(cè)的基本理論模極大值理論，針對(duì)于兩種不同類型的奇異性信號(hào)，給出了具體檢測(cè)實(shí)例。
　　其次，介紹了對(duì)氣體絕緣組合電器GIS，局部放電信號(hào)檢測(cè)識(shí)別的重要意義。根據(jù)局部放電故障信號(hào)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(hào)形成的小波包分解樹，針對(duì)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(shí)別GIS中常見(jiàn)的3種局放故障信號(hào)，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(hào)各30組對(duì)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(hào)進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)Matlab測(cè)試結(jié)果來(lái)看，基于小波變換及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PD信