基于小波理论的超高压输电线路故障定位与选相方法0制冷机组

基于小波理论的超高压输电线路故障定位与选相方法

基于小波理论的超高压输电线路故障定位与选相方法 2011年12月09日 来源： 分类号：TM723　　　文献标识码：A文章编号：0258-8013 (2000) 05-0085-04APPROACH OF FAULT LOCATION AND FAULT PHASE SELECTION IN UHVPOWER TRANSMISSION LINE BASED ON THE WAVELET THEORYWEI Ren-yong，（Information Engineering College of Changsha Railway University，Changsha 410075,China）LIU Chun-fang（Winett Information Technologies CO.LTD,Wuhan 430074,China）ABSTRACT： This paper studies fault criterion, fault location and fault phase selection of UHV transmission line according to the wavelet theory. The detection algorithm based on wavelets is provided and the digital simulation result is given. The approach given in the paper has practical value in the relay protection of UHV transmission line.KEY WORDS：the wavelet transform; electric transmission line; fault location; phase selection; travelling wave1　引言　　超高压输电线路是电能传输的重要设备，研究高速、准确的故障检测新技术具有实用价值［1］。小波分析技术具有良好的时间局部性和频域局部性，目前，在众多领域的应用正得到深入的研究。小波理论在输电线路故障诊断中的应用研究有待进一步探讨［2］。2　故障信号的小波检测2.1　小波变换定义　　基小波或母小波是指满足容许性条件的函数。基小波通过伸缩和平移得到一组小波基函数(1)式中　a为频率因子; b为时间因子。　　实际常用离散二进小波,即a＝2－j，b＝2－jkb0(b0为固定抽样率)。定义实函数f(t)∈L2(IR)的离散二进小波变换为(2)则f(t)可分解为(3)式中　cj，k为小波系数。2.2　小波快速分解算法　　为尺度函数，φj，k(t)为相应小波函数。为j，k(t)和φj，k(t)的两尺度关系。小波快速分解算法可表达为(4)　　式(4)即Mallat算法,或称金字塔算法。式中cj，k和dj，k分别为在2j分辨率下的离散逼近和离散细节。该式指出，可以通过递推实现f(t)不同尺度的小波分解。　　为保证故障处理的实时性，选择紧支小波。设分解序列为则将Mallat算法改写为矢量形式cj＋1，m＝a(cj1，m)T,　dj＋1，m＝b(cj2，m)T(5)式中　cj1，m＝［c2m，c2m＋1，…，c2m＋n1］，　　　cj2，m＝［c2m，…，c2m＋n2］　　式(5)表明，第j阶的小波分解，只需与小波分解序列进行矩阵相乘运算就可求出第j＋1阶的小波分解，其计算时间仅取决于滤波器的宽度。2.3　小波基函数的选取和小波滤波器的设计　　本文选取具有简洁表达式和线性相位的基数B-样条函数为尺度函数。则分解序列为　　a＝［0.25,0.75,0.75,0.25］；　　b＝［0.0021,－0.0604,0.3188,－0.6438,0.6438,－0.3188,0.0604,－0.0021］。　　a和b为本文选取的滤波器，具有有限冲激响应，无需截断即可用于信号分解，因其为有限系数，可采用式(5)进行小波分解，(无须用递推的方法)，保证了分解的实时性。2.4　信号的检测算法　　奇异信号的出现往往代表了故障的发生。而小波变换的模极大值点对应着采样数据的奇异点。由于噪声的模极大值随着分解尺度的增加而衰减，所以经过适当的尺度分解后，再采用一定的阀值以消除噪

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