專利名稱：一種基于Tsallis小波奇異熵與FFT運算結(jié)合的電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法。
背景技術(shù)：
對于電力系統(tǒng)電網(wǎng)，諧波信號是一種危害較大的污染信號，它能夠引起 旋轉(zhuǎn)設(shè)備和變壓器的附加損耗和發(fā)熱增加，還會引起旋轉(zhuǎn)設(shè)備和變壓器振動 并發(fā)出噪聲，長時間的振動會造成金屬疲勞和機械損壞；諧波信號對線路的主 要危害是引起附加損耗；諧波信號可以引起系統(tǒng)的電感、電容發(fā)生諧振,使暫 態(tài)諧波信號放大，導(dǎo)致其電壓升高、電流增大，引起繼電保護及安全自動裝 置誤動，損壞系統(tǒng)設(shè)備，引發(fā)系統(tǒng)事故，威脅電力系統(tǒng)的安全運行；此外，諧波 信號還會干擾通信設(shè)備,增加電力系統(tǒng)的功率損耗,使無功補償設(shè)備不能正常 運行等，給系統(tǒng)和用戶帶來危害。因此，對電力系統(tǒng)中的諧波信號的抑制非常 重要。
通常，要抑制電力系統(tǒng)中的諧波信號，除了需要了解諧波含量和諧波功 率外，還需要掌握諧波的變化情況。目前，對電力系統(tǒng)諧波信號的檢測方法， 主要是把諧波信號看作穩(wěn)態(tài)信號，認(rèn)為在分析時段內(nèi)，電力系統(tǒng)中的諧波頻 率及功率穩(wěn)定不變。然而電力系統(tǒng)中負(fù)載大多是動態(tài)的，特別是大型工業(yè)負(fù) 載(如電弧爐、軋鋼機的啟停和電力機車的運行)使得電網(wǎng)電壓和電流波形 隨時變化，電力系統(tǒng)中的諧波也是隨時變化的，此時把諧波信號看作穩(wěn)態(tài)信 號顯然是不準(zhǔn)確的。
因此，對于暫態(tài)諧波信號的檢測，基于FFT運算(快速傅里葉變換)的 穩(wěn)態(tài)諧波信號分析法顯然不能滿足需要，而小波變換雖然能夠?qū)r變信號進 行分析，但是由于電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號具有噪聲成分復(fù)雜、數(shù)據(jù)相關(guān)性強、 空間維數(shù)高等特點，單純依靠多層小波變化的方法對電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號 進行動態(tài)分析，不但運算量大、變換后小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號眾多， 而且由于小波分解過程中相鄰尺度存在能量泄漏及混疊，信號特征提取效果 也將受到影響。目前有人將傅里葉變換和小波變換結(jié)合起來使用，形成一種小波變換和FFT運算聯(lián)合的檢測方案，運用小波分解和重構(gòu)可以將信號的高 頻和低頻部分分別進行處理，對于包含噪音和奇異信息的高頻成分予以剔除； 對于低頻成分通過FFT運算，確定各次諧波的含量。這樣雖然能夠完成對低 頻成分內(nèi)穩(wěn)態(tài)諧波頻率和功率的檢測，但無法對高頻成分(十三次諧波650Hz 以上)內(nèi)的暫態(tài)諧波信號進行FFT運算變換，從而無法提取電力系統(tǒng)電網(wǎng)電 流信號中暫態(tài)諧波信號的頻率及功率信息。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是解決目前電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法中存在的無 法提取暫態(tài)諧波信號的頻率和功率信息的問題，提供了一種基于Tsallis小波 奇異熵與FFT運算結(jié)合的電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法。
一種基于Tsallis小波奇異熵與FFT運算結(jié)合的電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的 檢測方法，它的具體過程如下
一、 采集電力系統(tǒng)中的電網(wǎng)電流信號，并將所述電流信號轉(zhuǎn)換為12位數(shù) 字信號；
二、 對獲得的12位數(shù)字信號進行FFT運算，根據(jù)FFT運算的結(jié)果選取 mallat算法運算的采樣頻率和分解尺度；
三、 對所述12位數(shù)字信號進行mallat算法運算，使12位數(shù)字信號的不 同頻率分量相應(yīng)地分布在不同的小波尺度中，再對頻率高于650Hz的各小波 尺度的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行特征信息評估，所述特征信息評估 的具體過程為
三一、 對小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行模極大值提取和奇異性檢測 對頻率高于650Hz的小波尺度的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號求取模的極大 值，各小波尺度內(nèi)的模極大值點匯聚為奇異點，將模極大值用來進行信號去 噪并利用閾值法篩選出奇異度異常的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號；
三二、 對奇異度異常的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行Tsallis小波奇 異熵運算，由小波奇異熵運算的結(jié)果得到暫態(tài)諧波信號的發(fā)生時刻及持續(xù)時 間，并根據(jù)暫態(tài)諧波信號的發(fā)生時刻及持續(xù)時間對頻率高于650Hz的各小波 尺度的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行時間分段，計算各時間段的小波系 數(shù)或單支小波重構(gòu)信號的能量分布情況；三三、根據(jù)各時間段的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號的能量分布情況篩 選出暫態(tài)諧波信號所處的小波尺度，對篩選出的小波尺度的小波系數(shù)或單支
靠構(gòu)信號進行FFT運算，分析FFT運算的結(jié)果得出電力系統(tǒng)電網(wǎng)電流信號中 不同時間段對應(yīng)的暫態(tài)諧波信號的對應(yīng)頻率以及功率譜。 本發(fā)明的積極效果
(1) 本發(fā)明的一種基于Tsallis小波奇異熵算法和FFT運算結(jié)合的電力 系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法，不但能夠從宏觀上完成對電力信號高頻部分 復(fù)雜度的表征，而且可以確定暫態(tài)諧波信號的對應(yīng)頻率以及功率譜，并對各 時段暫態(tài)諧波信號的能量進行定量描述；
(2) 本發(fā)明的Tsallis小波奇異熵具有非廣延特性，且對小波混疊具有 很好的抑制作用，避免了由于小波變換過程中相鄰尺度能量泄漏、混疊導(dǎo)致 的特征信息丟失，能夠準(zhǔn)確提取暫態(tài)諧波信號特征信息，且其運算量小，能 夠提高程序的運算速度，實用性強。


圖1為采用本發(fā)明的方法，在小波分解的采樣頻率為11200Hz時采集到
的電力系統(tǒng)電網(wǎng)中A相電流^的波形圖2為圖1所示的A相電流&的頻率高于650Hz的各小波尺度的小波系
數(shù)或單支小波重構(gòu)信號的歸一化Tsallis小波奇異熵曲線圖3為0.01s 0.05s時間段17次暫態(tài)諧波信號的功率譜特性曲線圖； 圖4為0.06s 0.1s時間段的19次暫態(tài)諧波信號的功率譜特性曲線圖； 圖5為0.03s 0.05s時間段的35次暫態(tài)諧波信號的功率譜特性曲線圖； 圖6為0.08s 0.1s時間段的43次暫態(tài)諧波信號的功率譜特性曲線圖。
具體實施例方式
具體實施方式
一本具體實施方式
的一種基于Tsallis小波奇異熵與FFT 運算結(jié)合的電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法，它的具體過程如下
一、 采集電力系統(tǒng)中的電網(wǎng)電流信號，并將所述電流信號轉(zhuǎn)換為12位數(shù) 字信號；
二、 對獲得的12位數(shù)字信號進行FFT運算，根據(jù)FFT運算的結(jié)果選取 mallat算法運算的采樣頻率和分解尺度；三、對所述12位數(shù)字信號進行mallat算法運算，使12位數(shù)字信號的不 同頻率分量相應(yīng)地分布在不同的小波尺度中，再對頻率高于650Hz的各小波 尺度的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行特征信息評估，所述特征信息評估 的具體過程為
三一、 對小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行模極大值提取和奇異性檢測 對頻率高于650Hz的小波尺度的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號求取模的極大 值，各小波尺度內(nèi)的模極大值點匯聚為奇異點，將模極大值用來進行信號去 噪并利用閾值法篩選出奇異度異常的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號；
三二、 對奇異度異常的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行Tsallis小波奇 異熵運算，由小波奇異熵運算的結(jié)果得到暫態(tài)諧波信號的發(fā)生時刻及持續(xù)時 間，并根據(jù)暫態(tài)諧波信號的發(fā)生時刻及持續(xù)時間對頻率高于650Hz的各小波 尺度的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行時間分段，計算各時間段的小波系 數(shù)或單支小波重構(gòu)信號的能量分布情況；
三三、 根據(jù)各時間段的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號的能量分布情況篩 選出暫態(tài)諧波信號所處的小波尺度，對篩選出的小波尺度的小波系數(shù)或單支 重構(gòu)信號進行FFT運算，分析FFT運算的結(jié)果得出電力系統(tǒng)電網(wǎng)電流信號中 不同時間段對應(yīng)的暫態(tài)諧波信號的對應(yīng)頻率以及功率譜。
其中，F(xiàn)FT表示快速傅立葉變換。
具體實施方式
二本具體實施方式
是對具體實施方式
一的一種基于 Tsallis小波奇異熵與FFT運算結(jié)合的電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法的進 一步說明，步驟三二所述的對奇異度異常的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進 行Tsallis小波奇異熵運算的具體算法如下-
離散小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號矩陣為 "=Wg,"，g = l，2,...,U = l，2，...,iV}，其中，^g力為第g尺度的第A:個離散小 波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號，A為離散小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號矩陣中 元素位置變量，W為數(shù)據(jù)長度；在小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號上定義一個 滑動數(shù)據(jù)窗，窗寬為weW，滑動因子為5eiV,該滑動數(shù)據(jù)窗表示為 『(m,w，5) = {c/(g，A:),g = l,2，..""A; = l + w5,...，w + w5};
上式中，m = l,2,...，M， M = (iV-W)/^iV，其中m為滑動數(shù)據(jù)窗的滑動次數(shù)，丄為滑動數(shù)據(jù)窗矩陣行長度，w為滑動數(shù)據(jù)窗矩陣列長度，M為小波奇 異熵總數(shù);
在小波尺度空間上滑動滑動數(shù)據(jù)窗『^,w,",則滑動數(shù)據(jù)窗內(nèi)丄組小波 系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號構(gòu)成一個新的矩陣Dixw，根據(jù)矩陣奇異值分解理論 將"i 分解為
上式中，Di 為LXW維的矩陣，t4x/為Lx/維的矩陣，Rw為/XW維的
矩陣，A,x,為/x/維的對角線矩陣，其中Aw的主對角線元素為4( l,2,…,/)且 ^^4^.々420，這些主對角線元素是Dixw的奇異值；在…+ w/2)時刻的 Tsallis小波奇異熵表示為
對任選的M個尺度均可計算對應(yīng)的r^(m)，并可描繪r^(m)曲線圖。
對小波變化結(jié)果矩陣進行奇異值分解相當(dāng)于將彼此存在關(guān)聯(lián)的小波空間 映射到線性無關(guān)的特征空間。小波空間的奇異熵，在綜合冗余信息的基礎(chǔ)上， 直接反映了被分析信號時頻空間中特征模式能量的分布不確定性。被分析信 號越簡單，能量越集中于少數(shù)幾個模式，小波奇異熵越小；相反，信號越復(fù) 雜，能量就越分散，小波奇異熵越大。因此，上述定義的奇異譜熵給出了一 個在整體上衡量信號復(fù)雜性或不確定性程度的指標(biāo)，能夠定量描述信號的頻 率成分及分布特征。
具體實施方式
三本具體實施方式
是對具體實施方式
二的一種基于 Tsallis小波奇異熵與FFT運算結(jié)合的電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法的進 一步說明，所述的非廣延參數(shù)q的選取范圍為
。
具體實施方式
四本具體實施方式
是對具體實施方式
一、二或三的任意 一種基于Tsallis小波奇異熵與FFT運算結(jié)合的電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測 方法的進一步說明，步驟三二所述的由小波奇異熵運算的結(jié)果得到暫態(tài)諧波 信號的發(fā)生時刻及持續(xù)時間，并根據(jù)暫態(tài)諧波信號的發(fā)生時刻及持續(xù)時間對
S^) = ~T(1-I>m(!'))9)， 《_1 S
9頻率高于650Hz的各小波尺度的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行時間分段 的具體方法為
Tsallis小波奇異熵曲線圖中出現(xiàn)的脈沖以及所述脈沖后續(xù)平行于橫軸的 平穩(wěn)直線區(qū)域表示有一個新的暫態(tài)諧波信號注入，令d表示所述脈沖的開始 時刻，f2表示所述平穩(wěn)直線區(qū)域的結(jié)束時刻，則該暫態(tài)諧波信號的發(fā)生時刻 及其持續(xù)時間段分別為d和d~f2;
設(shè)共有w個暫態(tài)諧波信號在不同時刻注入系統(tǒng)，則第個暫態(tài)諧波信號 的發(fā)生時刻為d(p)，其持續(xù)時間段為d(p) 。(p)，其中pe[l,"]。
具體實施方式
五本具體實施方式
是對具體實施方式
四的一種基于 Tsallis小波奇異熵與FFT運算結(jié)合的電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法的進 一步說明，步驟三二所述的計算各時間段的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號的 能量分布情況的具體方法為
對各時間段的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號分別進行如下計算
根據(jù)曲率公式《=,計算得一組曲率極小值《min ，設(shè)《min數(shù)組
中存在"個連續(xù)極小值區(qū)域，第z'個區(qū)域內(nèi)極小值數(shù)組表示為(U/),/eW， 其中/(JC) = r^(w)，『^(m)為Tsallis小波奇異熵的表達(dá)式；
根據(jù)e(/)、dx)/(",-w計算第z'個區(qū)域[",.,W內(nèi)相鄰小波奇異熵的斜
率的方均根值{^ ,^"}，從"個方均根值中提取極小值{0^(/)，0</<111}，其 中、-『^(J+l)-『^(J)， A 、 ^分別為第/個區(qū)域的上下限；
根據(jù)公式A(刀計算/的相鄰區(qū)域[/-^/2,/ + ^/2]內(nèi)、頻率高于
650Hz的各小波尺度的小波系數(shù)或單支重構(gòu)信號的能量分布比A(/)，其中 ￡/(力為區(qū)域[/-^/2,/ + ^/2]內(nèi)第小波尺度上小波系數(shù)或單支重構(gòu)信號的能 量，￡(/)為區(qū)域[/- /2,/ + ^/2]內(nèi)信號的總能量。
具體實施方式
六本具體實施方式
是對具體實施方式
五的一種基于 Tsallis小波奇異熵與FFT運算結(jié)合的電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法的進
一步說明，步驟三三所述方法具體為 在各時間段內(nèi)進行如下計算能量分布比A(力超過噪聲門限的小波尺度即為暫態(tài)諧波信號所處的小 波尺度，其中噪聲門限為0.05;對[/-^2，/ + ^2]時段的小波尺度的小波系數(shù) 或單支小波重構(gòu)信號進行FFT運算，分析FFT運算的結(jié)果得出該時間段對應(yīng) 的暫態(tài)諧波信號的對應(yīng)頻率以及功率譜。
在本具體實施方式
中，基于Matlab仿真平臺構(gòu)建一個750kV自閉/貫通 輸電系統(tǒng)，該系統(tǒng)在時段0s 0.1s出現(xiàn)以下四種暫態(tài)諧波
(1) 在0.01s 0.05s時段，線路注入17次暫態(tài)諧波電流信號；
(2) 、在0.03s 0.05s時段，線路注入35次暫態(tài)諧波電流信號；
(3) 在0.06s 0.1s時段，線路注入19次暫態(tài)諧波電流信號；
(4) 在0.08s 0.1s時段，線路注入43次暫態(tài)諧波電流信號。 小波分解的采樣頻率為11200Hz，得到電力系統(tǒng)電網(wǎng)中A相電流^ ，如
圖1。基于db10小波基函數(shù)，對A相電流的頻率高于650Hz的各小波尺度 的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行Tsallis小波奇異熵運算，結(jié)果如圖2。
觀察圖2發(fā)現(xiàn)，在0.01s、 0.03s、 0.05s、 0.06s和0.08s時刻，Tsallis小 波奇異熵曲線均出現(xiàn)了明顯的突起，這與4種暫態(tài)諧波加入的時刻吻合，說 明Tsallis小波奇異熵能夠確定暫態(tài)諧波擾動的發(fā)生時刻；同時，在時段 0.01s 0.03s、 0.03s 0.05s、 0.06s 0.08s、 0.08s 0.1s ，穩(wěn)定的Tsallis小波奇異 熵值分別近似于常數(shù)0.071、 0.587、 0.153、 0.750 ，這不但說明這些時段電 力信號中暫態(tài)諧波成分較為穩(wěn)定，而且這些時段的Tsallis小波奇異熵值的變 化表征了電力信號高頻部分復(fù)雜度的變化，即復(fù)雜度與Tsallis小波奇異熵近 似成正比。
圖3~圖6為不同時段的暫態(tài)諧波信號的功率譜特性曲線，比較圖3~圖6 可以發(fā)現(xiàn)在時間段0.01s 0.03s存在17次暫態(tài)諧波(850Hz);在時間段 0.03s 0.05s存在17次暫態(tài)諧波(850Hz)和35次暫態(tài)諧波(1750Hz);在 時間段0.06s 0.08s存在19次暫態(tài)諧波(950Hz);在時間段0.08s 0.1s存 在19次暫態(tài)諧波(950Hz)和43次暫態(tài)諧波(2150Hz)。
同時，根據(jù)各暫態(tài)諧波信號的功率譜幅值對比可得到4種暫態(tài)諧波信號
(17次、19次、35次、43次)的能量比值為13.1: 9.1: 3.5: 1。
ii
權(quán)利要求
1、一種基于Tsallis小波奇異熵與FFT運算結(jié)合的電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法，其特征在于它的具體過程如下一、采集電力系統(tǒng)中的電網(wǎng)電流信號，并將所述電流信號轉(zhuǎn)換為12位數(shù)字信號；二、對獲得的12位數(shù)字信號進行FFT運算，根據(jù)FFT運算的結(jié)果選取mallat算法運算的采樣頻率和分解尺度；三、對所述12位數(shù)字信號進行mallat算法運算，使12位數(shù)字信號的不同頻率分量相應(yīng)地分布在不同的小波尺度中，再對頻率高于650Hz的各小波尺度的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行特征信息評估，所述特征信息評估的具體過程為三一、對小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行模極大值提取和奇異性檢測對頻率高于650Hz的小波尺度的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號求取模的極大值，各小波尺度內(nèi)的模極大值點匯聚為奇異點，將模極大值用來進行信號去噪并利用閾值法篩選出奇異度異常的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號；三二、對奇異度異常的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行Tsallis小波奇異熵運算，由小波奇異熵運算的結(jié)果得到暫態(tài)諧波信號的發(fā)生時刻及持續(xù)時間，并根據(jù)暫態(tài)諧波信號的發(fā)生時刻及持續(xù)時間對頻率高于650Hz的各小波尺度的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行時間分段，計算各時間段的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號的能量分布情況；三三、根據(jù)各時間段的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號的能量分布情況篩選出暫態(tài)諧波信號所處的小波尺度，對篩選出的小波尺度的小波系數(shù)或單支重構(gòu)信號進行FFT運算，分析FFT運算的結(jié)果得出電力系統(tǒng)電網(wǎng)電流信號中不同時間段對應(yīng)的暫態(tài)諧波信號的對應(yīng)頻率以及功率譜。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于Tsallis小波奇異熵與FFT運算結(jié)合的電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法，其特征在于步驟三二所述的對奇異度異常的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行Tsallis小波奇異熵運算的具體算法如下離散小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號矩陣為"=^(g,",g = l,2,...,U = l，2,..，iV}，其中，dfe"為第g小波尺度的第A:個離散小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號，&為離散小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號矩陣中元素位置變量，W為數(shù)據(jù)長度；在小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號上定義一個滑動數(shù)據(jù)窗，窗寬為weW，滑動因子為5eAA,該滑動數(shù)據(jù)窗表示為上式中<formula>formula see original document page 3</formula>其中w為滑動數(shù)據(jù)窗的滑動次數(shù)，丄為滑動數(shù)據(jù)窗矩陣行長度，w為滑動數(shù)據(jù)窗矩陣列長度，M為小波奇異熵總數(shù)；在小波尺度空間上滑動滑動數(shù)據(jù)窗『(附,M;,"，則滑動數(shù)據(jù)窗內(nèi)Z組小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號構(gòu)成一個新的矩陣Dixw，根據(jù)矩陣奇異值分解理論將1)工，分解為<formula>formula see original document page 3</formula>上式中Ddxw為Lxw維的矩陣，t4x,為Lx/維的矩陣，F(xiàn)^為/xw維的矩陣，Aw為/x/維的對角線矩陣，其中Aw的主對角線元素為A(hl,2,…,/)且^^4^.々義^0,這些主對角線元素是A xw的奇異值；在…+ 時刻的Tsallis小波奇異熵表示為<formula>formula see original document page 3</formula>其中,q為非廣延參數(shù),<formula>formula see original document page 3</formula>
3、 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于Tsallis小波奇異熵與FFT運算結(jié)合的電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法，其特征在于所述的非廣延參數(shù)q的選取范圍為
。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1、 2或3所述的一種基于Tsallis小波奇異熵與FFT運算結(jié)合的電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法，其特征在于步驟三二所述的由小波奇異熵運算的結(jié)果得到暫態(tài)諧波信號的發(fā)生時刻及持續(xù)時間，并根據(jù)暫態(tài)諧波信號的發(fā)生時刻及持續(xù)時間對頻率高于650Hz的各小波尺度的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行時間分段的具體方法為Tsallis小波奇異熵曲線圖中出現(xiàn)的脈沖以及所述脈沖后續(xù)平行于橫軸的平穩(wěn)直線區(qū)域表示有一個新的暫態(tài)諧波信號注入，令d表示所述脈沖的開始時刻，^表示所述平穩(wěn)直線區(qū)域的結(jié)束時刻，則該暫態(tài)諧波信號的發(fā)生時刻及其持續(xù)時間段分別為fl和 2;設(shè)共有"個暫態(tài)諧波信號在不同時刻注入系統(tǒng)，則第/7個暫態(tài)諧波信號的 發(fā)生時刻為d(p)，其持續(xù)時間段為d(p) /2(p)，其中pe[l,"]。
5、根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于Tsallis小波奇異熵與FFT運算結(jié)合的 電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法，其特征在于步驟三二所述的計算各時間段 的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號的能量分布情況的具體方法為-對各時間段的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號分別進行如下計算根據(jù)曲率公式《=,…計算得一組曲率極小值i^。，設(shè)《目數(shù)組中如(/(x)')2)存在"個連續(xù)極小值區(qū)域，第z'個區(qū)域內(nèi)極小值數(shù)組表示為(^i。(/),/eW，其中 /(x) = ^^(m),『^(w)為Tsallis小波奇異熵的表達(dá)式；根據(jù)溯=、計算第Z個區(qū)域[",.,W內(nèi)相鄰小波奇異熵的斜率戶"，的方均根值{^)，^"},從"個方均根值中提取極小值(化j/),0〈"m)，其中 、=^(j+l)-『^(j)， ", 、 6,分別為第/個區(qū)域的上下限；; 根據(jù)公式a(力=￡,(_/)/￡(/)計算/的相鄰區(qū)域[/- /2，/ + /2]內(nèi)、頻率高于 650Hz的各小波尺度的小波系數(shù)或單支重構(gòu)信號的能量分布比aC/)，其中 為區(qū)域[/-w2,/ + w/2]內(nèi)第小波尺度上小波系數(shù)或單支重構(gòu)信號的能量， 為區(qū)域[/-^/2,/ +w2]內(nèi)信號的總能量。
6、根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于Tsallis小波奇異熵與FFT運算結(jié)合的 電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法，其特征在于步驟三三所述方法具體為在各時間段內(nèi)進行如下計算能量分布比a(/)超過噪聲門限的小波尺度即為暫態(tài)諧波信號所處的小波 尺度，其中噪聲門限為0.05;對[/-^/2，/ + ^2]時段的小波尺度的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行FFT運算，分析FFT運算的結(jié)果得出該時間段對應(yīng)的暫態(tài)諧波信號的對應(yīng)頻率以及功率譜。
全文摘要
一種基于Tsallis小波奇異熵與FFT運算結(jié)合的電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法，它涉及一種電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測方法，它解決了目前無法提取電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號頻率及功率信息的問題。對電流信號進行FFT運算，由結(jié)果確定mallat算法運算的采樣頻率和分解尺度，對電流信號作mallat算法運算，對奇異度異常的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行Tsallis小波奇異熵運算，得到暫態(tài)諧波信號的發(fā)生時刻及持續(xù)時間，進而對頻率高于650Hz的各小波尺度的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行時間分段，對各時段的小波系數(shù)或單支小波重構(gòu)信號進行FFT運算分析，最終可得到各時段暫態(tài)諧波信號的頻率及功率信息。本發(fā)明克服了已有技術(shù)的不足，可用于電力系統(tǒng)暫態(tài)諧波信號的檢測。
文檔編號G06F17/14GK101672873SQ200910073069
公開日2010年3月17日 申請日期2009年10月20日 優(yōu)先權(quán)日2009年10月20日
發(fā)明者寇寶泉, 李浩昱, 楊世彥, 陳繼開 申請人:哈爾濱工業(yè)大學(xué)