基于小波理论的电力系统故障信号识别研究

• 作者: 亓晓燕 刘恒杰 孟凡敏 王函旭 胡昌伦
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 小波分析 灰度理论 信号分析 故障识别
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 4-6
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2017.08.004

摘要

电力系统的安全直接关系着输变电的安全,而电力系统的故障信号常产生高频信号,对于高频信号的分析,非平稳信号分析等现有信号分析方法的缺点,将小波分析和灰度理论引入到信号分析中,采用基于信号分析方法的小波分析和灰色理论.在这种方法中,小波被非常冗余地用于将噪声信号的不同分量不均匀地分解成具有不同尺度的不同频带,以便实现具有总能量守恒的信号频带划分以获得每个频率的能量特征带.然后使用这些能量频带构造特征向量,灰色理论用于分析设备状态和系统参数之间的相关程度,以快速、准确地确定故障源的位置.最后,对于典型的信号模拟和分析,对信号方法的有效性进行了测试和验证.