电力系统暂态信号小波熵检测方法研究

摘要

随着电力系统的飞速发展，电网中日益增多的非线性电力电子设备已成为电能质量问题的重要来源之一，严重威胁到电力系统的稳定运行。同时，在电力系统实际运行下，由于人为操作或自然灾害现象，各种短路故障、雷击干扰需要及时发现并处理。而在实际工况下，由于受到多种因素干扰，电力系统故障所产生的扰动特征信号易被谐波等背景噪声淹没，难以直接辨别。因此，通过滤除电力系统暂态扰动信号中包含的干扰噪声，实现信号特征提取，对于提高电力系统稳定性具有重要意义。
　　本论文首先在对小波变换和小波熵算法进行理论分析的基础上，实现 Mallat小波变换与小波包变换，同时引入双树复小波变换分析，通过设计仿真实验验证了双树复小波变换在运算过程中能够显著改善传统小波变换存在的频率混叠和平移敏感等缺陷。其次，由于电力暂态信号相对能量较低，幅值小，容易被稳态信号及系统噪声所淹没，因此借助熵理论对小波分析结果作进一步处理以改善仿真结果。由于熵算法结果仍会受到Shannon小波熵仅适用于广延性系统的缺陷的影响；为拓宽熵算法的应用范围，于是又将能够应用于非广延系统的Tsallis熵应用到电力系统信号检测中。综合上述分析，本课题结合双树复小波和Tsallis熵的优点，构造了一种基于双树复小波变换的改进 Tsallis小波熵算法，通过设计仿真实验分析比较其与传统Shannon小波熵算法和Tsallis小波熵算法的特征提取效果，验证该方法的可行性。
　　最后，借助MATLAB/SimPowerSystems仿真工具箱，搭建典型电力系统模型产生电力系统典型故障信号进行特性分析，并以一组实际测得的AC相接地故障信号为例，运用本文所提出的改进 Tsallis小波能量熵算法提取出两相接地故障信号特征。仿真结果表明，与传统 Shannon小波熵和Tsallis小波熵相比，Tsallis复小波熵算法在维持相近运算速度的前提下，显著地提高了电力系统暂态信号特征提取的精确度，为准确判别电力系统故障类型提供更有力的保障。

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第1章 绪 论

1.1课题研究目的和意义

1.2国内外研究现状

1.3课题的主要研究内容

第2章 电力系统暂态信号特征提取理论分析

2.1引言

2.2用于特征提取的小波变换分析

2.3用于特征提取的双树复小波变换分析

2.4用于特征提取的小波熵理论分析

2.5本章小结

第3章 暂态信号小波熵仿真算法设计

3.1引言

3.2常见电力系统暂态信号分类

3.3小波能量熵算法仿真设计

3.4 Tsallis复小波能量熵算法仿真

3.5本章小结

第4章 电力系统典型故障信号分析

4.1引言

4.2典型故障信号特性分析

4.3典型故障信号特征提取分析

4.4本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间的学术成果

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