談小波分析在配網系統中的重要性

摘要：目前，隨著小波分析理論的發展和成熟，近年來已成為眾多學科領域共同關注的熱點。小波分析在系統辨識領域中的應用越來越多，尤其是在非線性系統辨識中的應用潛力越來越大。因此，本文首先介紹了小波分析的理論依據，對小波變換的定義進行了闡述。隨后分析了小波變換的特點，最后提出了小波分析在對配網系統分析中幾個方面的應用，供同行參考。

關鍵詞：小波分析;變換;配電系統

1、引言：

21世紀，小波分析在理論上的完美性和在應用上的廣泛性，雖然小波分析在電力系統中應用的研究剛剛起步，但因小波分析在時域和頻域上同時具有良好的局部化性質，能對不同的頻率成分采用逐步精細的采樣步長，聚焦到信號的任意細節，這對于檢測高頻和低頻信號及信號的任意細節均很有效，特別適于分析奇異信號，并能分辨奇異的大小。所以作為一種信號分析的強有力的新型工具，小波分析在電力設備狀態監視，電力系統故障診斷、諧波分析、暫態穩定、動態安全分析，神經網絡和專家系統在電力系統中的應用、抗電磁干擾、輸電線路故障定位、電力系統短期負荷預測、高壓直流輸電系統等諸多方面均有著廣闊的應用前景。

2、小波分析的的有關理論與原理

小波分析在時域、頻域同時具有良好的局部化性質，而提出小波的概念最初來源于對地震波時頻局部特性的研究而提出的，而對于傅里葉分析而言，小波分析更加注重對信號的局部進行分析，起窗口大小固化但其形狀發生改變、時間窗口與頻率窗口發生改變的時頻局部分析方法，正因為數學上的這一特性，小波分析能在信號的低頻部分具有較高的頻率分辨能力和較低的時間分析能力，在高頻部分具有較高的時間分析能力和較低的頻率分析能力。能對信號進行細致入微的分析。

3、小波分析在配網系統中的應用

3.1 小電流接地系統選線

一般情況下，小電流系統發生單相接地故障時，勢必會影響供電質量，因此，小電流接地系統中直配線路故障定位是待研究的重點和難點。特別是具有最大故障發生率且故障特征信號又有別于中性點直接接地系統時的單相接地故障，其定位研究尤為重要。對于小電流接地系統發生的單相接地故障的選線來說，利用故障信號中豐富的暫態分量的方法選線的正確性要遠遠大于利用工頻穩態量的方法。利用小波多尺度分解原理，對各出線采集到的零序電流數據點進行多尺度分解，提取各尺度低頻系數及高頻系數，在此基礎上進行比較分析，根據其特征，選擇最高尺度高頻系數和低頻系數分別構成模極大值和暫態能量進行故障選線。

3.2 提取故障信息構成不同類型的繼電保護

電力系統發生故障后所產生的故障信息是多方面的，既包括電量信息，也包括非電量信息。由于電量故障信息易于檢測，快速繼電保護都使用該信息構成。無論按哪種形式劃分故障信息，高頻、暫態的故障信息在傳統繼電保護中都是作為干擾被濾除的。事實上，暫態故障信息是有用的，由于高頻暫態故障信息在TA飽和前就可傳到二次側，因此使用該類信息構成繼電保護不受TA飽和影響，不反映電力系統振蕩，具有低頻、穩態故障信息所不具備的一系列優點。

3.2.1 穩態分量提取

籠統地看電量故障信息，它是非周期變化的信號，傅氏變換在這里將失效。但目前的數字繼電器算法都假定故障電壓和電流是周期信號，然后根據周期信號的處理辦法計算出其幅值和相位來。顯然，這將導致較大誤差產生。有效的解決辦法是：把衰減的非周期分量全部濾除掉，然后采用傅氏算法準確地計算出周期分量的幅值和相位。采用帶通濾波器，盡可能濾除衰減直流分量中的主要能量成分1～50Hz以下的低頻分量，然后再采用傅氏算法計算出工頻分量或諧波分量。在這里，作為帶通濾波器的小波變換可發揮有效作用。

3.2.2 暫態分量提取

不僅在工頻分量提取中小波變換是有用的，在暫態分量和行波提取中，小波變換表現了獨特的、任何數學方法也不能取代的作用。暫態故障信息是一個混合的故障信息，它的頻率分布遍及整個時間軸。考慮到輸電線路參數依頻率變化特性、阻波器的存在及所有母線電容的存在，分析暫態現象，更關心的是某個頻率段的暫態信息分布或能量而不是一個特定頻率。按頻帶劃分信號，小波變換再次找到用武之地。暫態保護就是建立在利用暫態故障信息的基礎上不同頻帶的小波分量就是該頻帶下的暫態故障信息。

3.3 鐵磁諧振的監測

在電網的振蕩回路內，電容和損耗電阻一般都可看作線性參數，電感則不然。變壓器和電機的勵磁電感（鐵心電感）與磁密的大小有關，在額定電壓或稍高于額定電壓下，繞組的勵磁電感是線性的;但是當繞組電壓大大升高或者發生涌流時，鐵心趨于飽和，電感呈現出非線性。在電感電容的振蕩回路中，不同參數配合可產生基頻諧振、分頻諧振和高頻諧振。其過電壓和過電流常常造成電力設備的損害，給電力系統的安全穩定運行帶來一系列問題。可利用小波變換來確定諧振的發生及諧振頻率，并檢測故障時刻。

中性點電壓能夠反映諧振的類型，鐵磁諧振檢測可用中性點電壓為檢測量，檢驗出前后兩個突變點，從而判斷故障及諧振的產生;若發生諧振，判斷出諧振的頻率，并檢測出故障時刻。信號中的奇異點及不規則的突變部分是信號的重要特征之一，小波變換具有空間局部化性質，因此，利用小波變換來分析信號的奇異性及奇異性位置和奇異度的大小是比較有效的。利用小波分析檢測信號突變點一般原理是：對信號進行多尺度分析，在信號出現突變時，其小波變換后的系數具有模量極大值，因而可以通過對模量極大值點的檢測來確定故障發生的時間點。

3.4 故障測距

小波模糊神經網絡來實現小電流接地系統的故障測距問題。選取故障后穩態和暫態電氣量作為特征矢量，利用小波處理信號后經過模糊神經網絡進行訓練計算測距，基本消除了過渡電阻對測距的影響，實現了較為精確的故障測距，能滿足實際需求。

求故障電網注入信號后各節點反射信號的線模電壓并進行小波變換，列出各節點反射信號小波變換的模極大值，確定故障點電氣距離;然后提取出正常電網注入信號后各節點反射信號的線模電壓小波變換模極大值;最后根據各個節點在正常及故障兩種情況下小波變換模極大值，形成神經網絡訓練樣本數據，通過神經網絡故障診斷系統確定故障分支線路。

3.5 電能質量分析

大部分電能質量擾動信號呈現非穩態的特征，聯合時頻分析方法可以精確的描述信號的時頻特性。電力行業在實際生產中正是需要在電能發生擾動的這段時間內采取措施對諧波信號進行處理，因此掌握具體的擾動發生時間在評估電能質量方面具有至關重要的作用。而小波變換的優點就是能實現多種擾動的定位，這一優點應被充分利用在基于電流諧波分析的電能質量評估方法中。通過小波系數監測電能質量信號時頻變化發生的時間，各個尺度上小波系數反映了特定電能質量信號在各個頻帶中的能量分布。經過小波反變換還原后的信號的最大幅值反映了暫態類型的特點，由此對所監測的電能質量信號進行粗略的分類。

3.6 短期負荷預測

一般來說，電力負荷預測在能源領域中是一項非常重要的研究課題，它對于保障系統的安全運行，并在此前提下實現能源的節約和生產的效益最大化具有非常重要的應用價值。電力負荷劃分為各種不同的分量，不同的分量具有不同的特性。小波分析法的本質就是將這些分量進行分解，外推回歸分析方法就是針對總負荷由不同的分量組成的特點開發出來的一種實用的算法。它采用的是“分而治之”的策略，通過將負荷分量進行分離，采用回歸分析法處理其中的基礎分量，采用多點外推預測方法預測周期性較強的剩余分量，最終將兩種方法的預測結果進行疊加，得到最終的預測負荷。

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