基于小波理论的电力系统故障诊断研究

郑秋元¹，符 云^1，陈大华¹，胡加旺^2

(1.海南电网有限责任公司，海南 海口 570203)

(2.海南电网有限责任公司输变电检修分公司，海南 儋州 571700)

作者简介：郑秋元（1986—），女，工程师，主要研究方向为继电保护等，zqyapple@163.com.

摘要：由于传统的傅里叶变换分析方法不具有时频局部化分析能力，因此基于小波理论对电力系统信号进行分析，从而达到诊断电力系统故障的目的。首先对信号进行小波分解，提取信号的高频小波系数，通过对高频小波系数的分析来诊断电力系统的故障时刻；其次在已知时刻的基础上采用模极大值的奇异性检测来对电力系统的故障位置进行诊断，从而实现对异常电力系统信号的时空检查；最后采用提出的方法对采集到的电力系统信号进行分析，验证了故障诊断方法的有效性。

关键词：故障诊断；电力系统；小波分析；模极大值

中图分类号：TP393   文献标识码：A   文章编号：2095-509X(2020)10-0068-04

电力系统在国民经济发展中起到了至关重要的作用，电力系统故障诊断技术的研究对快速恢复电力系统功能、减少经济损失意义重大。伴随着电力系统规模的不断扩大，各种大容量的发电机组和超高压输电系统相继投入使用，这使得电力系统变得越来越复杂^［1］。受到自然环境、电力系统元件制造质量等因素的影响，电力系统中各个组成部件发生故障的概率大幅度增加。电力系统故障的出现对整个电力系统安全运行以及电力系统设备都会产生不利的影响，其中电力系统短路故障的危害尤其巨大^［2］。短路故障使得电流超过额定电流许多倍，极易导致电气设备发生故障。对电力系统故障进行诊断是为了快速找出故障所在，从而避免重大电力系统安全事故的发生。传统的电力系统故障诊断方法是基于傅里叶分析的，结构相对比较简单，性能也相对比较稳定、可靠。电力系统故障通常会使得采集到的信号中含有短时突变成分，而这些短时突变成分正是实施故障诊断的关键。由于傅里叶分析无法实现对信号的时频局部化分析，因此不适合用于分析电力系统故障中的突变信号。而小波分析方法具有良好的时频局部化能力，对包含短时突变成分信号的分析效果显著，这使得其在电力系统故障诊断中得到广泛应用^［3］。基于此，本文采用小波理论对电力系统故障诊断进行研究。