基于正交小波包變換的電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與定位

閆楨 郝成亮 陳明 楊婷婷 鄭磊

摘 ?要：文章在模擬仿真了含有高斯白噪聲的電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的基礎(chǔ)上，給出利用正交小波包算法對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)和定位的方法。研究結(jié)果表明，該方法有更好的檢測(cè)性能，能更精確檢測(cè)瞬態(tài)擾動(dòng)發(fā)生的時(shí)刻和持續(xù)時(shí)間。

關(guān)鍵詞：正交小波包變換;電能質(zhì)量;信號(hào)檢測(cè);信號(hào)定位

中圖分類號(hào)：TM711 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ? ? 文章編號(hào)：2095-2945（2019）15-0016-02

Abstract： On the basis of simulating the power quality disturbance signal with Gaussian white noise， this paper presents a method to detect and locate the power quality disturbance signal by using orthogonal wavelet packet algorithm. The results show that the method has better detection performance and can detect the time and duration of transient disturbance more accurately.

Keywords： orthogonal wavelet packet transform; power quality; signal detection; signal location

引言

近年來隨著大功率電器設(shè)備的應(yīng)用日趨廣泛，電能質(zhì)量問題也變得越來越多[1]。電能質(zhì)量擾動(dòng)可以認(rèn)為是任何使正弦電壓波形偏離額定頻率和幅值的偏差，扭曲或分離。國(guó)內(nèi)外的學(xué)者們提出了許多基于小波變換電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)和定位的方法[2]。然而，這些理論都存在一定的不足，例如耗時(shí)太久，容易導(dǎo)致錯(cuò)誤的決策等[3]。

為了快速而又準(zhǔn)確的檢測(cè)和識(shí)別電能質(zhì)量擾動(dòng)，本文提出了一種基于正交小波包變換的電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與定位方法。通過此方法，擾動(dòng)信號(hào)可以被小波包分解，每個(gè)帶寬有用信號(hào)被提取出來，方便進(jìn)一步的識(shí)別和分類。實(shí)證研究表明這個(gè)方法快速、穩(wěn)定，并且符合實(shí)際要求。

1 正交小波變換

1.1 算法原理

正交小波變換可以產(chǎn)生多層的頻帶，并且分析沒有在小波變換里分?jǐn)?shù)化的高頻成分。根據(jù)電能質(zhì)量信號(hào)的特點(diǎn)，小波包變換對(duì)選擇頻率分支有適應(yīng)性，然后去匹配頻率，從而提高時(shí)頻精度。它非常適合分析各種高頻，非穩(wěn)定信號(hào)，例如電壓暫降，電壓凹陷和電磁暫態(tài)等。所以正交小波變換有更加廣泛地應(yīng)用。

1.2 小波基函數(shù)的選擇

Daubechies小波具有正交性、緊支撐性和高常態(tài)性等優(yōu)點(diǎn)，所以我們推薦在電力系統(tǒng)中使用Daubechies小波。Daubechies小波具有4、6、8和10階濾波器系數(shù)，在很多擾動(dòng)檢測(cè)情況下工作很好，因此本文選擇使用Daubechies小波。

在電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)中，擾動(dòng)一般分為兩種：快速和慢速瞬變。在快速瞬變時(shí)，波形具有鋒利的邊緣，突然和迅速的變化，和非常短的持續(xù)時(shí)間，這種情況下，選擇db4小波和db6小波，因?yàn)樗鼈兊木o密性，能夠非常好地檢測(cè)和定位干擾;在慢速暫態(tài)情況下，波形有很小的改變或者緩慢的幅值變化，此時(shí)使用db8和db10小波，它們的時(shí)間間隔足夠長(zhǎng)，可以捕捉到緩慢變化。

2 基于正交小波包變換的檢測(cè)與定位方法

2.1 信號(hào)去噪

電力系統(tǒng)波形信號(hào)含有的白噪聲可能會(huì)影響檢測(cè)理論的性能，甚至導(dǎo)致檢測(cè)失敗或者誤判。因此，原始信號(hào)去噪是十分必要的，是電能質(zhì)量檢測(cè)和識(shí)別的關(guān)鍵部分[4]。

在工程應(yīng)用中，有用信號(hào)通常表現(xiàn)為低頻或平穩(wěn)信號(hào)，噪聲信號(hào)通常表現(xiàn)為高頻信號(hào)。根據(jù)這個(gè)原則，信號(hào)去噪可以根據(jù)這種方法實(shí)行：第一，信號(hào)經(jīng)過小波包分解，噪聲通常包含高頻系數(shù);第二，小波包系數(shù)經(jīng)過閾值處理;第三，把處理過的信號(hào)進(jìn)行重建。經(jīng)過這三個(gè)步驟，噪聲便可以被消除。

2.2 檢測(cè)與定位

電能質(zhì)量擾動(dòng)的特征主要是電壓幅值的改變和瞬態(tài)故障的持續(xù)時(shí)間。例如，電壓暫降可以被描述為幅值和持續(xù)時(shí)間。利用正交小波包變換可以提取特征向量從而描述電壓幅值的改變和持續(xù)時(shí)間。正交小波包變換可以把信號(hào)劃分為不同的尺度從而得到整束的信息。每個(gè)尺度匹配一部分信號(hào)而不和其他尺度混合，所以信號(hào)可以通過提取特征向量的信息獲得。

3 仿真結(jié)果

3.1 電壓暫降與電壓暫升

電壓暫降和電壓暫升是對(duì)稱的，所以只對(duì)電壓暫升進(jìn)行仿真。

圖1a為一個(gè)有10%高斯白噪聲的電源頻率信號(hào)。采樣頻率為25kHz，每個(gè)周期有500個(gè)采樣點(diǎn)。X軸和Y軸分別為采樣點(diǎn)和電壓幅值。從圖1a中我們可以看出33%的電壓暫降發(fā)生在3個(gè)周期，擾動(dòng)從1500th開始到3000th。

降噪結(jié)果在圖1b中。降噪后的波形是平穩(wěn)的，信號(hào)特征被完全保存，因此很容易測(cè)量信號(hào)的奇異點(diǎn)。

檢測(cè)和定位去噪后的信號(hào)運(yùn)用db10小波在第三尺度檢測(cè)定位，正交小波包變換把信號(hào)分解為八個(gè)頻帶，每個(gè)頻帶的帶寬為3.125kHz，L30為信號(hào)的低頻，L31-L37同時(shí)包含低頻和高頻信息。根據(jù)奇異點(diǎn)，我們可以判斷出突變發(fā)生的時(shí)刻和持續(xù)時(shí)間。

3.2 震蕩暫態(tài)

根據(jù)頻率的不同可以分為高頻暫態(tài)、中頻暫態(tài)和低頻暫態(tài)。本文只對(duì)低頻暫態(tài)進(jìn)行研究。

圖2a為一個(gè)含有10%高斯白噪聲的電源頻率的震蕩暫態(tài)信號(hào)。采樣頻率為20kHz;采樣點(diǎn)為400個(gè)每周期。X軸和Y軸分別為采樣點(diǎn)和電壓幅值。電壓振蕩發(fā)生在t=0.1s的時(shí)刻。

用同樣的方法去噪，去噪后的信號(hào)見圖2b。去燥效果很好，信號(hào)特征被保留。

去噪后檢測(cè)和定位信號(hào)。用db4小波分解，正交小波包變換把信號(hào)分解到8個(gè)頻帶，每個(gè)頻帶是2.5kHz。S30是低頻信號(hào)，S31-S37包含高頻和低頻信息。我們可以看出震蕩暫態(tài)開始在2000th，和理論值相同。

4 結(jié)束語

本文提出的基于正交小波包變化進(jìn)行電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)和定位的方法，通過對(duì)仿真原始信號(hào)去噪后，用正交小波包變換法對(duì)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)和定位。仿真結(jié)果表明，該方法有更好的檢測(cè)性能，對(duì)信號(hào)擾動(dòng)的檢測(cè)和定位準(zhǔn)確，具有較高的使用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)：

[1]關(guān)維國(guó)，姚志清，高陽，等.基于db4小波的配電網(wǎng)暫態(tài)電能質(zhì)量擾動(dòng)的檢測(cè)與定位[J].電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制，2015，43（8）：102-106.

[2]常學(xué)飛，田立軍，秦英林.一種精確確定電壓暫降凹陷域的算法[J].電力自動(dòng)化設(shè)備，2011，31（4）：64-68.

[3]全惠敏，戴瑜興.基于S變換模矩陣的電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)檢測(cè)與定位[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào)，2007，22（8）：119-125.

[4]潘泉，張磊，孟晉麗，等.小波濾波方法及應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2005.