基于小波变换的配电网单相接地故障选线方法

分析了配电系统发生单相接地时的故障特征，在研究了现有选线方法的基础上，提出了利用小波变换的奇异性检测理论进行故障选线的新方法。该方法对单相接地故障的暂态分量进行小波变换，通过比较零序电流小波变换模极大值的大小和极性判别出故障线路。MATLAB仿真结果表明，该方法能够准确、可靠地实现故障选线，且不受故障电阻及中性点接地方式的影响。     

小波包在配电网单相接地故障选线中的应用

小波包分析在配电网单相接地选线中的应用是利用小波包变换提取配电网单相接地时有用的故障暂态信息,通过与非故障线路暂态信息比较实现选线.传统的配电网单相接地选线判据是基于故障稳态信息.本文通过对配电网单相接地故障暂态信息的分析,提出基于小波包变换提取故障暂态量作为故障选线判据的新方法,并通过MATLAB仿真验证了该方法的可行性与准确性.     

基于小波的谐振接地系统故障选线的优化研究

由于谐振接地系统在电网中被广泛的应用,所以谐振接地系统单相接地故障选线一直以来是研究的热点。针对现有的谐振接地系统故障选线方法存在的不足,基于短时投入并联电阻,提高暂态特征分量的选线方法,提出了一种优化方案;即通过可控硅控制消弧线圈并联电阻,增强故障线路的特征信号,把提取的故障时的零序电流暂态信号进行小波变换,检测分解和重构后的信号的奇异性,从而确定故障线路。仿真结果表明了优化方案的准确性。     

基于小波分解方法的暂态选线分析

在小波理论的基础上,提出了基于故障暂态电流α模分量突变量的故障选线方法。根据小波理论善于处理突变信号的特点,并利用小波理论对暂态信号进行分析,由分解后的小波系数构成的综合故障测度进行选线。大量的仿真试验证明,此选线方法可以很好地对故障线路进行选择。     

基于MATLAB小电流接地系统故障选线方法的研究

对小电流接地系统常用的选线方法进行对比分析,并应用MATLAB/Simulink建立小电流接地系统的统一模型,通过设置统一的线路参数、仿真参数,对零序电流比幅法、零序功率方向法、五次谐波法、注入信号法四种自动选线方案进行仿真比较,根据仿真结果,分析目前自动选线法存在的主要问题及以后的发展方向.     

基于小波理论的小电流接地系统单相接地故障选线仿真

在对小电流接地系统单相接地故障进行理论分析的基础上,指出利用合适的小波对所有线路同一非故障相暂态电流的特征分量进行小波变换求取模极大值,可以实现故障选线.Matlab仿真结果验证了这一方法的正确性.     

经消弧线圈接地系统故障选线保护

提出了一种小电流接地选线的新原理,利用单相接地后零序电流的动态变化量判别接地线路,该原理适用于经消弧线圈接地系统,选线准确率高,从而在理论上解决了传统方法选线准确率低的问题,此外,对选线判据做了数学分析。     

基于小波包变换的模糊神经网络小电流接地系统故障选线

根据小波包变换和模糊神经网络的特点，提出了基于小波包变换模糊神经网络的一种小电流接地系统单相接地故障选线方法，即利用经过接地后零序电流训练的小波模糊神经网络来判别接地线路。该方法适用于任何小电流接地系统，并且不受负荷谐波、暂态过程、故障点过渡电阻等因素的影响，从理论上解决了传统方法选线准确率低的问题。EMTP仿真计算结果表明，该方法是准确和可靠的，具有实用潜力。     

小电流接地系统的选线技术与发展

文章介绍了小电流接地方式的发展简况。在详细分析小电流接地故障特点的基础上对各种接地选线技术进行了评述。文章还介绍了一种最近开发出的利用稳态信号的接地选线技术。这种新技术灵敏度高、可靠性好,特别适用于谐振接地电网。     

基于小波分析的电力系统故障检测

正确检测电力系统故障信号对提高电能质量具有重要意义，文中讨论了采用小波变换快速算法对电力系统中故障信号进行分析、判断的方法。仿真结果表明，这种算法能够准确及时判断故障，符合工程实时性的要求。     

基于小波分析的二值化阈值选取

图像阈值的自动选取是灰度图像二值化处理中的关键。文章提出一种基于多尺度小波分析的阈值选取方法。通过对图像直方图特征点由粗到精的表示 ,在最佳尺度上确定出个数有限的波谷点 (即候选阈值点 ) ,再根据图像阈值的性质定出唯一的阈值点。该方法计算简单 ,适应性强 ,满足了实时性要求高的图像处理与分析系统。     

基于小波分析的故障诊断

对信号进行特征提取,是故障诊断的关键。突变信号往往对应着某类故障,如果能对突变信号进行有效识别,就能达到故障诊断的目的。对如何从混有噪声的振动信号中有效识别出突变信号,本文进行了一系列方法研究。     

改进GA-PSO算法的船舶电力系统故障诊断

为解决船舶电力系统故障识别的准确性以及快速性问题,在BP神经网络预测的基础上,提出一种改进的粒子群(PSO)和遗传算法(GA)混合优化BP神经网络的方法。改进包括两方面：一是对粒子群的惯性权重和学习因子进行改进;二是对遗传算法的变异概率和交叉概率进行改进。对发生故障时的三相电压信号进行小波包分解,提取各频率段的能量熵作为故障特征。经测试,优化后的算法诊断准确率明显提高,神经网络训练次数和误差减小,验证了改进GA-PSO-BP算法的可靠性,以及用于船舶电力系统故障诊断的实用性。     

基于小波包分析和Elman神经网络的军用电源智能故障诊断

军用电源作为地空导弹系统的供电设备,其可靠运转关系到地空导弹系统作战效能的发挥。为实现地空导弹电源逆变器的故障诊断与容错运行,将小波包分解与Elman神经网络结合进行故障特征提取及故障辨识,并应用于地空导弹静变电源的故障诊断。在准确诊断出故障的基础上,利用故障隔离切换电路,隔离故障桥臂,投入备用桥臂,保证静变电源继续正常运行。故障诊断和故障重构仿真的效果验证了该方法的有效性。     

基于电力线载波通信的家电控制系统

电力线载波通信是用电力线路作为通信媒介进行数据传输。介绍了在低压配电线上用电力线载波专用芯片ST7536实现数据的传输,采用电力线载波形式,设计出了一个家电网络控制系统,对家电网络进行远程集中控制,可以对多路家用电器的运行情况进行实时监测和控制,并分析了电力线通信的通道特性及其干扰,结合电力通信的特点提出了解决办法。     

基于小波包联合AR功率谱理论的滚动轴承故障诊断

提出了小波包联合自回归功率谱理论的故障诊断方法.对采集的轴承振动信号采用高、低正交共轭镜面滤波器组,将信号划分到不同频道上.滤波器每作用一次,数据点减半,采样的时间增至两倍.选取轴承缺陷所在频段的数据插零,将其他频带补零重构提高缺陷信号的时频分辨率;然后通过AR功率谱分析轴承运行状态,诊断出轴承对应的故障.对207滚动轴承的早期缺陷作了实际诊断,诊断结果与实际较为符合.证明该方法是一种有效的弱信号缺陷提取与诊断方法.     

基于小波分析的滑坡数据处理系统

根据监测资料反演出滑坡体非线性动力系统的模型,然后生成足够长的时间序列,在此基础上,将小波分析应用于滑坡数据处理,给出了一种将滑坡体位移与时间关系曲线分解成趋势性成分与波动性成分的方法.     

基于电力载波技术的病房呼叫系统

本系统应用电力载波技术,按照笔者制定的电力载波编码方式进行数据发送,用MCS51设计了基于电力载波的病房呼叫系统.文中给出了该系统的编码方案,以及系统硬件的组成,并分析了各部分工作原理和系统的软件流程.该系统无需为数据传输专门布线,适合旧病房改造,具有一定的可行性和应用价值     

电力线载波通信的远程控制系统

针对电力设备远程测控系统的可靠性和经济性问题,提出了一种利用电力线载波通信的远程测控应用方案,采用电力网作为控制信息传输信道,优选了适应低压电力网信道特性的MSK(minimun shift keying)调制/解调技术,分析了MSK调制/解调技术原理,并利用MSK技术和可编程逻辑控制器(programmable logic control PLC)智能控制单元,构建了利用电力网通信的电力设备远程测控系统模型,研制了利用电力线载波通信的电力设备远程测控系统。实验结果表明:MSK调制技术较好地满足了电力网通信信道特性,实现了测控信号的可靠传输,提高了电力设备远程测控的可靠性,降低了系统成本。