本文選題：行波 + 固有時(shí)間尺度分解��； 參考：《電測(cè)與儀表》2015年22期

【摘要】：為精確提取行波信號(hào)包含的故障信息,提高電網(wǎng)故障行波特征檢測(cè)的準(zhǔn)確度,提出了一種提取暫態(tài)行波信息的新方法。該方法采用固有時(shí)間尺度分解原理(ITD)分析故障行波信號(hào),將其分解成若干固有旋轉(zhuǎn)分量和趨勢(shì)余量,提取故障分析所需高頻分量,計(jì)算各個(gè)分量的瞬時(shí)相位和頻率,精確確定初始行波到達(dá)的時(shí)間。算例對(duì)比和仿真分析結(jié)果表明,該方法在局部特征信息保留和分解速度上比經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)和局部均值分解有優(yōu)勢(shì),用于電網(wǎng)故障定位具有較高的精度和效率。
[Abstract]:In order to accurately extract the fault information contained in the traveling wave signal and improve the accuracy of fault traveling wave feature detection in power network, a new method for extracting transient traveling wave information is proposed. The method uses the inherent time scale decomposition principle (ITD) to analyze the fault traveling wave signal, decomposes it into some inherent rotation components and trend residuals, extracts the high frequency components required for fault analysis, and calculates the instantaneous phase and frequency of each component. Determine exactly the time of arrival of the initial traveling wave. The comparison of numerical examples and simulation results show that the proposed method has advantages over empirical mode and local mean decomposition in preserving and decomposing local characteristic information, and it has higher accuracy and efficiency in fault location of power network.
【作者單位】： 長(zhǎng)沙理工大學(xué)智能電網(wǎng)運(yùn)行與控制湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;廣東電網(wǎng)公司茂名供電局;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61233008、51207013) 湖南省科技重大專項(xiàng)(2012FJ1003) 湖南省高校產(chǎn)業(yè)化培育項(xiàng)目(12CY007)
【分類號(hào)】：TM711

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1858347