[发明专利]一种基于Tsallis小波奇异熵与FFT运算结合的电力系统暂态谐波信号的检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种电力系统暂态谐波信号的检测方法。

背景技术

对于电力系统电网，谐波信号是一种危害较大的污染信号，它能够引起旋转设备和变压器的附加损耗和发热增加，还会引起旋转设备和变压器振动并发出噪声，长时间的振动会造成金属疲劳和机械损坏；谐波信号对线路的主要危害是引起附加损耗；谐波信号可以引起系统的电感、电容发生谐振，使暂态谐波信号放大，导致其电压升高、电流增大，引起继电保护及安全自动装置误动，损坏系统设备，引发系统事故，威胁电力系统的安全运行；此外，谐波信号还会干扰通信设备，增加电力系统的功率损耗，使无功补偿设备不能正常运行等，给系统和用户带来危害。因此，对电力系统中的谐波信号的抑制非常重要。

通常，要抑制电力系统中的谐波信号，除了需要了解谐波含量和谐波功率外，还需要掌握谐波的变化情况。目前，对电力系统谐波信号的检测方法，主要是把谐波信号看作稳态信号，认为在分析时段内，电力系统中的谐波频率及功率稳定不变。然而电力系统中负载大多是动态的，特别是大型工业负载(如电弧炉、轧钢机的启停和电力机车的运行)使得电网电压和电流波形随时变化，电力系统中的谐波也是随时变化的，此时把谐波信号看作稳态信号显然是不准确的。

因此，对于暂态谐波信号的检测，基于FFT运算(快速傅里叶变换)的稳态谐波信号分析法显然不能满足需要，而小波变换虽然能够对时变信号进行分析，但是由于电力系统暂态谐波信号具有噪声成分复杂、数据相关性强、空间维数高等特点，单纯依靠多层小波变化的方法对电力系统暂态谐波信号进行动态分析，不但运算量大、变换后小波系数或单支小波重构信号众多，而且由于小波分解过程中相邻尺度存在能量泄漏及混叠，信号特征提取效果也将受到影响。目前有人将傅里叶变换和小波变换结合起来使用，形成一种小波变换和FFT运算联合的检测方案，运用小波分解和重构可以将信号的高频和低频部分分别进行处理，对于包含噪音和奇异信息的高频成分予以剔除；对于低频成分通过FFT运算，确定各次谐波的含量。这样虽然能够完成对低频成分内稳态谐波频率和功率的检测，但无法对高频成分(十三次谐波650Hz以上)内的暂态谐波信号进行FFT运算变换，从而无法提取电力系统电网电流信号中暂态谐波信号的频率及功率信息。

发明内容

本发明的目的是解决目前电力系统暂态谐波信号的检测方法中存在的无法提取暂态谐波信号的频率和功率信息的问题，提供了一种基于Tsallis小波奇异熵与FFT运算结合的电力系统暂态谐波信号的检测方法。

一种基于Tsallis小波奇异熵与FFT运算结合的电力系统暂态谐波信号的检测方法，它的具体过程如下：

一、采集电力系统中的电网电流信号，并将所述电流信号转换为12位数字信号；

二、对获得的12位数字信号进行FFT运算，根据FFT运算的结果选取mallat算法运算的采样频率和分解尺度；

三、对所述12位数字信号进行mallat算法运算，使12位数字信号的不同频率分量相应地分布在不同的小波尺度中，再对频率高于650Hz的各小波尺度的小波系数或单支小波重构信号进行特征信息评估，所述特征信息评估的具体过程为：

三一、对小波系数或单支小波重构信号进行模极大值提取和奇异性检测：对频率高于650Hz的小波尺度的小波系数或单支小波重构信号求取模的极大值，各小波尺度内的模极大值点汇聚为奇异点，将模极大值用来进行信号去噪并利用阈值法筛选出奇异度异常的小波系数或单支小波重构信号；

三二、对奇异度异常的小波系数或单支小波重构信号进行Tsallis小波奇异熵运算，具体算法如下：

离散小波系数或单支小波重构信号矩阵为D＝{d(g，k)，g＝1，2，...，L，k＝1，2，…，N}，其中，d(g，k)为第g小波尺度的第k个离散小波系数或单支小波重构信号，k为离散小波系数或单支小波重构信号矩阵中元素位置变量，N为数据长度；在小波系数或单支小波重构信号上定义一个滑动数据窗，窗宽为w∈N，滑动因子为δ∈N，该滑动数据窗表示为：

W(m，w，δ)＝{d(g，k)，g＝1，2，...，L，k＝1+mδ，…，w+mδ}；

上式中，m＝1，2，…，M，M＝(N-w)/δ∈N，其中m为滑动数据窗的滑动次数，L为滑动数据窗矩阵行长度，w为滑动数据窗矩阵列长度，M为小波奇异熵总数；

在小波尺度空间上滑动滑动数据窗W(m，w，δ)，则滑动数据窗内L组小波系数或单支小波重构信号构成一个新的矩阵D_L×w，根据矩阵奇异值分解理论将D_L×w分解为：