小波熵證據(jù)的信息融合在電力系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用new

1、 本文由李濤自由翱翔貢獻(xiàn) pdf文檔可能在WAP端瀏覽體驗(yàn)不佳。建議您優(yōu)先選擇TXT，或下載源文件到本機(jī)查看。 維普資訊 第卷 第 期 年 月 日 中 國 電 機(jī) 工 程 學(xué) 報(bào) ， 文章編號(hào)： ? （ ? ） 中圖分類號(hào) ： ； 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 ： 學(xué)科分類號(hào) ： 小波熵證據(jù) 的信息融合在 電力系統(tǒng) 故 障診 斷 中的應(yīng) 用 符 玲 ，何正友 ，麥瑞坤，錢清泉 ，張 鵬 （南交通 大學(xué)電氣工程 學(xué)院，四川省 成都市 ； 電力系統(tǒng)保護(hù)與動(dòng)態(tài)安全監(jiān)控 教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（ 華北電力大學(xué)） ，北京市 昌平區(qū) ） ， ， ， ， （ ， ； ， ， ， （ ） ， ， ， ， ） ： 件 、恢 復(fù) 系 統(tǒng)

2、正 常 運(yùn)行 的首 要 前提 ，具 有 重要 意 義 。該文 從 ， 信息融合的角度出發(fā)， 出利用多種小波熵測度的融合來解 提 決 電力系 統(tǒng) 故 障 診 斷 問題 。 小波 熵 測 度 由于結(jié) 合 了 小波 變 換 ， ； 和信息熵理論的優(yōu)勢 ，能快速準(zhǔn)確地提取線路故障特征 ，但 由于故 障 的 不確 定 性和 多 樣性 ，依靠 單 一 的小 波熵 測度 診 斷 故障可能出現(xiàn)診斷困難或診斷失真等問題， 因此提出采用 證據(jù)理論對(duì)多種小波熵進(jìn)行信息融合，并采用范數(shù)加權(quán)平均 的方法來建立基本可信度分配，以基本可信數(shù) 的決策方法來 實(shí)現(xiàn)故障模式診斷?；?和 的仿真證明，該 方 法 能提 高 對(duì)故

3、障診 斷結(jié) 果 的支 持度 及 故 障診 斷 的準(zhǔn) 確性 和 ， 實(shí)時(shí) 陛，是故障模式定量診斷的一種可行性新方法。 關(guān) 鍵 詞 ：故 障診 斷 ；信 息 融 合 ；小波 熵 ；證 據(jù)理 論 ；基 本 可 ， 信 度 分 配 引 言 隨著 技術(shù) 的進(jìn)步 ， 電力系統(tǒng) 故障實(shí) 時(shí)診 斷取得 了長足 發(fā)展 ，但在 線快速準(zhǔn) 確 的故 障診斷 問題 依然 懸 而未 決 。特別 是在系統(tǒng)發(fā) 生復(fù)雜故 障或保護(hù) 和開 關(guān)存在較 多誤動(dòng) 、拒動(dòng)等 不確定情況 下 ，故 障診斷 變 得更加 困難 。 現(xiàn)有 的故障診 斷系統(tǒng)通 常是基于監(jiān) 控和數(shù)據(jù) 采 集系 統(tǒng)所提 供的保 護(hù)和開關(guān)信息來實(shí)現(xiàn)故 障診 斷， 】

4、 ， ： ； ； ； ； 摘要： 電力系統(tǒng)中快速準(zhǔn)確的故障診斷是事故后隔離故障元 基 金項(xiàng) 目：國家杰 出青 年科學(xué) 基（ ；四川 省杰 出青年基 ） （ ） ；教 育 部 新 世 紀(jì) 優(yōu) 秀 人 才 支 持 計(jì) 劃 項(xiàng) 目（ ） 。 但 由于 電力 系統(tǒng)存在 的諸多 不確定因素 ，使 目前基 于開 關(guān)和保護(hù)信 息 的診 斷方法 已不能取得滿 意的效 果 ，因此 有必要利 用新 的信 息源 。繼 電保護(hù) 技術(shù) 的 進(jìn)步 以及故 障錄波 信息 網(wǎng)的建 立使大 量錄波信 息 （ ） 的綜合利用成為現(xiàn)實(shí)，從而為故障診斷提供了可行 維普資訊 第 期 符 玲 等 ： 小波 熵 證 據(jù) 的 信 息 融合

5、在 電力 系 統(tǒng)故 障診 斷 中 的應(yīng) 用 的信 息源 電流 、 電壓等 故 障 電氣量 。 由于 當(dāng)電力系統(tǒng) 發(fā)生故 障時(shí) ，首 先是故 障元件 的電氣量發(fā) 生變化 ，其次 引起 保護(hù)動(dòng) 作 ，最 后才動(dòng) 作相 應(yīng) 的開關(guān) ，因此 利用保 護(hù)和 開關(guān)信 息進(jìn) 行診 斷 就不 能直接 利用故 障信息 。另外 由于 保護(hù)和 開關(guān) 的 某些 拒動(dòng) 、誤 動(dòng) 以及 信道干擾 造成 的信 息丟 失等 因 素 的影 響，使基于保 護(hù)開 關(guān)信息 的診 斷系統(tǒng) 診斷 正 確 率低 ，常 出現(xiàn)診 斷無 果或診 斷錯(cuò) 誤 的情 況 而 。 利 用故 障錄 波 電氣量 進(jìn)行 故障診 斷能避免繼 電保護(hù) 因此 在表

6、征 信號(hào) 特征 時(shí)就具 有不 同的物理 意義 。 小波 能量熵 小波 能量熵 是對(duì)被分 析信號(hào) 在各頻 段上 的能 量 分 布作 出的一個(gè) 統(tǒng)計(jì)分析 ，它 以小波變 換 的尺度 系 數(shù) 為基準(zhǔn)對(duì) 信號(hào)能 量進(jìn) 行劃分 ，最終 以一個(gè)定量 的 熵 值來 反映信號(hào) 能量在 頻域上 的分布 復(fù)雜度 。 文獻(xiàn) 中定義 的小波 能量熵 算法 可 以計(jì)算 任 意時(shí) 間窗 內(nèi)的小 波能譜熵 ，即能根據(jù)需 求反映某 一 時(shí)間 內(nèi)被 分析信 號(hào) 的能量在各頻 段上 的分布特征 ， 并且能 定量地反 映信號(hào) 能量分布 的復(fù)雜 度 。由于 考 慮 了時(shí)域空 間和 頻率空 間 的對(duì)應(yīng) 關(guān)系 ，小波 能譜 熵 用 于

7、電力 故障診 斷 中故 障信號(hào) 的特 征提取 ，能直 觀 過程 中的干 擾 ，能直接利 用故 障信 息特別 是故 障后 的高頻 暫態(tài)分 量 來分析 故障 。 本文基 于故 障后 的電氣信息量 ，考慮 故障 高頻 暫態(tài)分量 的存在 ， 用小波熵 來提取 故 障信 號(hào)特征 。 利 同時(shí)考慮 到故障 的多樣性 、不確 定性 以及 故障 間聯(lián) 系 的復(fù)雜性 ，憑 借單一 的故障特 征量和診 斷方法 難 獲得故 障信 號(hào) 的能量分 布信息 ，在信息 融合 的數(shù) 據(jù) 融合和 特征融 合階段 達(dá)到應(yīng) 有 的融 合效果 。 小波奇 異熵 。 奇 異 值 分 解 （ ， 以完成診 斷任務(wù) ，故 比較 合理地 聯(lián)

8、想到采 用信 息融 合技術(shù)來 進(jìn)行 多征 兆信 息融合診 斷 】 。因此 ， 文 本 提 出了利用多種 不 同小波 熵來 分別提取 故障特征 量 作為獨(dú)立 證據(jù)體 ，再利用 證據(jù) 理論 有機(jī)地融 合 各證據(jù) ，最后利用 基于融合 可信數(shù) 的決策得 出故 障 診斷結(jié)論 。該診 斷理論 方面有利 于故 障特 征 的準(zhǔn) 確提取 ，另一方 面有利 于從不確 定的故 障信 息 融合 中得到 正確 的診 斷決策 ，從而提 高 了電力系統(tǒng) 故障 ） 論 能簡 捷地 提 取被 分 析矩 陣 的基 本模 態(tài) 特 理 征， 小波 奇異熵 正是利用 理 論 的該 優(yōu)勢來提 取 被分析信 號(hào) 的小 波變換 系數(shù)矩 陣

9、特征 ，從而反 映被 分析信 號(hào) 的時(shí)頻分布特 征 的 。 小 波奇異熵 能定量 區(qū)分具有 不 同時(shí)頻分布 的信 號(hào) ，并 且信號(hào)越 復(fù)雜 、不確 定性越大 ，量化 的小波 診斷 的精 度與準(zhǔn)確 度 ，并能滿足 診斷實(shí) 時(shí)性要 求 。 仿真算例證 明了理論推導(dǎo) 的正確性 及該診 斷方法 的 可行性 。 奇異熵 值就越大 。故 障信號(hào) 由于含有豐 富 的高頻 暫 態(tài)分量 ，其在 時(shí)頻空 間上 的分布 復(fù)雜度 很高 ，從 而 利用小波 奇異熵 能有效 地檢測和 量化其 故障程度 。 小波時(shí)頻 熵 小波 時(shí)頻熵 是對(duì)被 分析信號(hào) 的小波 變換系數(shù)矩 各 類 小波 熵 對(duì) 故 障特 征 的表征 小 波

10、熵 的概 念 小波變 換可 以在 頻域 和時(shí)域 同時(shí) 定位 分析 非平 穩(wěn)時(shí)變信 號(hào) ，在此 基礎(chǔ)上 定義 的各類 小波熵 是小 波 變 換和信 息熵原 理相 結(jié)合 的產(chǎn)物 】 ，它 結(jié)合 了小 ¨ 波 變換在 處理不規(guī) 則異常信 號(hào) 中的獨(dú)特優(yōu) 勢和信 息 陣 ，分 別從 時(shí)間和頻率 的角度進(jìn) 行能量 統(tǒng)計(jì)分析 ， 從而得 到 個(gè)相 關(guān)聯(lián) 的熵值 ： 一個(gè)具有 頻率遍歷 性 ， 反映被 分析信號(hào) 各 時(shí)刻 的頻率 復(fù)雜度 ；另一個(gè)具 有 時(shí)間遍歷 性 ，反 映被分析 信號(hào)在 各頻段 上的時(shí) 間分 布規(guī)律 。 因此 ，對(duì)于 電力系統(tǒng) 中的故 障，小波 時(shí)頻 熵值能 直觀反 映信號(hào)在

11、任意 時(shí)刻 和任意 頻率上 的信 息特征 ，從而實(shí) 現(xiàn)對(duì)信 號(hào) 的分類 ，在故 障檢測與 診 斷領(lǐng)域 具有較 好 的應(yīng) 用潛 力 。 小波距 離熵 熵 對(duì)信號(hào) 復(fù)雜程度 的統(tǒng)計(jì)特 性 ，故相 對(duì)于 其它傳統(tǒng) 的故 障特 征表 征方 式（ 如頻 譜 、功率譜 、譜 熵等 ） ， 小波熵 既可 以表征信 號(hào)復(fù) 雜度在 時(shí)域 的變 化情況 ， 也可 以表征 信號(hào)在 頻域 的諸 多特征 ，因此 小波熵 在 非平 穩(wěn)時(shí)變 信號(hào) 的故 障信 息表征方 面 ，具有 獨(dú)特 的 優(yōu)勢 。同時(shí)，小波熵 已經(jīng)在 機(jī)械故 障診 斷等 領(lǐng)域獲 得 了一些成 功應(yīng)用 ” ，因此將其 引入 電力系統(tǒng) 故 障診斷 中將 具有

12、較 好 的應(yīng) 用前景 。 。文獻(xiàn) 小波距 離熵考 慮 了小波變換 系數(shù)矩 陣 內(nèi)部存在 的互信 息關(guān)系 ，并參照 關(guān)聯(lián)距離 的定義 ，將互信 息 的計(jì)算 方法引入 其 中，從而 能顧 及被分 析信號(hào) 內(nèi)部 存在 的聯(lián)系和約 束 ，并 以距離熵 的形式 定量地表 達(dá) 定義 了不 同的熵測度 來表 征不 同信 號(hào) ，如 小波 能量 熵 、小波 奇異熵 、小波距 離熵 、小波 時(shí)頻 熵等 。 由 于 各類小波 熵測度 是基于 不 同原 理和處 理算法 的 ， 出來 。電力故 障信號(hào)飽 含故 障信 息 ，利 用小波距 離 熵能有 效提取故 障信 息并反 映信 息 內(nèi)部 的聯(lián) 系， 因 此可利 用其來提

13、 取 故障信 號(hào)的特 征 。 維普資訊 中 國 電 機(jī) 工 程 學(xué) 報(bào) 第 卷 不 同小波熵 能從不 同角度 反映 故障信號(hào) 的時(shí)頻 式 一 （） 中 （ ） 分布統(tǒng)計(jì)特 征 ，因此能為故 障診斷提供 基本前提 。 但 是 由于 故障 信 息存 在 一 定 的不 確 定性 和 不 完 備 性 ，特別 是當(dāng)信息在傳送 過程 中發(fā)生錯(cuò)誤 或損 失的 式（） （） 證 據(jù)理論 的核心 ， 、 是 通過 它可 以 把 若干條獨(dú) 立 的證 據(jù)組合起 來 。 稱 為沖突 因子 ， 情 況下 ，并不是每 一類 小波熵都 能完整地 反映信 號(hào) 的時(shí)頻特性 。針對(duì)不 同類 型 的信 號(hào) ，不 同的小波熵 算 法

14、體現(xiàn) 出不同的特 點(diǎn)和 優(yōu)勢 ，如對(duì) 于 時(shí)變 信號(hào) ， 可 能小波 能量熵 更有優(yōu)勢 ；而對(duì) 于頻變信 號(hào) ，可 能 小波奇異熵更 能表征信號(hào)特 點(diǎn) 。僅 依靠某 一小波熵 來進(jìn) 行故障診 斷雖然也取得 了較好 的效果 ，但 孓 針對(duì) 電力系統(tǒng)這 樣 的復(fù)雜 系統(tǒng) ，采 用單一 小波熵對(duì) 故障信 號(hào)進(jìn)行特 征提取來診 斷故障 ，就 難 以應(yīng)對(duì) 信 號(hào) 的不確 定和多變性干 擾 ，從而 無法保 證診 斷的正 確性和可 靠性 ；但 如果利用 多種 小波熵 來分析故 障 當(dāng) ，表示這 若干 條證據(jù) 一致或部 分一致 ，這 。 時(shí)可給 出證據(jù) 組合結(jié) 果 ；當(dāng) 。 ，表 示這些證 時(shí) 據(jù) 是完全 矛

15、盾 的，這時(shí)不能 用證據(jù)理論進(jìn) 行組合 。 越 大表示證據(jù) 沖突越嚴(yán) 重 ，在 實(shí)際應(yīng)用 中 ，為避 免 違 背 常理 的 組合 結(jié) 論 出現(xiàn) ，通 常 給 設(shè)定 一 閾 值 ，當(dāng) 大 于該閾值 時(shí)，則認(rèn) 為證據(jù)沖突 過大造成 組合 沒有實(shí) 際意義 ，因此需要重 新尋找證 據(jù)或采用 修 正的 組合 理論【 。 基 于基本 可信度 的決策 基 于 證 據(jù)融合 的故障決策 通常應(yīng)滿足 ：故 信號(hào) ，診 斷結(jié)果又可 能出現(xiàn)不一 致甚至 完全矛盾 的 情況， 從而給故 障的直觀診 斷帶來新 的 困難 。因此 ， 如何找到 一種綜合 的方 法來對(duì)提 取到 的多個(gè)小波熵 信息進(jìn)行分析 ，從而得 出可信度

16、較高 的診 斷結(jié)果 就 成為 問題 的關(guān)鍵 。 從信息 融合 的角度 出發(fā) ，考慮 到 證據(jù)組合 障類別應(yīng) 具有最大 的可信度 ；某故 障類 別 的可信 度 值 與其他類別的可信度值 的差必須大于某一閾值 。 因 此 ， 設(shè) ， ， 且 （ ） ） 【 （ （ ， ， （ ） ， ） （ （ ， ） ， 且 ） 若 滿足 條件 ： ， ， 理論所 具有 的不 確定推 理融合特 征 ，本文提 出了基 于小波熵證據(jù) 的信息融合方 法 ，通 過綜合 多個(gè)證據(jù) 信 息，得 出可靠 的融合 結(jié)果 。 【） ） 一 （ （ 至 于得 到模棱 兩可 的決策 。 基 于范數(shù) 加權(quán) 平均 的基本 可信 度分配

17、（ 一 ） 則 即為決策 結(jié)果 ， 中日和 為根據(jù) 實(shí)際應(yīng)用預(yù) 其 置 的閾值 ， 是 為了保證對(duì) 成立 的信任度 足夠 大 ， 是 為了保 證決策 結(jié)果具有 足夠 的區(qū) 分度 而不 證 據(jù) 融合 模 型 基 本理論 定義 設(shè) 為故障診 斷的識(shí)別框架 ，且 包含 類故障狀態(tài) ，若集 函數(shù) 。 【， （ 的冪 為 由 的敘 述可知 ，證據(jù)理論 的融合是 以基 本 可信度 分配 函數(shù) 為基礎(chǔ) 的 ，因此 不 同的可信度 分配 函數(shù)會(huì)產(chǎn) 生不 同的推理模 型 ，從而 影響推 理模 型 的 復(fù)雜性 。為簡化 不確定性 的推理模 型 ，本文 以小波 熵提取得 到 的信 號(hào)特征值 為基礎(chǔ) 構(gòu)造基本可信度

18、分 配 函數(shù) 。設(shè) 類 故障狀況 對(duì)應(yīng) 的 類 小波熵構(gòu)成 一 個(gè) 維 的向量 ， 則第 故障 的第 類小波熵對(duì) 類 集） 滿足條件： 且： ）足 ， ， （） （ ， ， （ ） 。 。 其 中 表示第 故障狀態(tài) ， 就 叫故障識(shí)別框 類 則 架 上 的基本可信 度分配 ； （ ） 為 ， 稱 的基本可 信數(shù) 。 （ 表征對(duì)第 類故 障狀態(tài) 不 ） 確 定 性 的度 量 或 對(duì)第 故 障 狀 態(tài) 本 身 的支 持 度 類 大小 。 應(yīng)的基本 可信度 定義 為 定義 設(shè) 嘲， 一 是 上 的 基本 可 信度 ， 類 分配 ，那么組合 后 的基本可 信度分配 為各可 信度分 配 函數(shù) 的 正交

19、和 嘲 ，用 公 式表 示 為 （ ） 式 中： 戶 ； ， ； ， ， 為第類小波熵 證 據(jù)體 的模糊 不確定度 ，是根據(jù) 歷史經(jīng)驗(yàn) 或統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 來設(shè) ； 第 波熵 二范 平 定的 ： 表示 類小 值的 數(shù) 方， 目的是為 了通 過范數(shù) 計(jì)算來突 出各類故 障狀況下 同 類 小波 熵值之 間 的距 離 ，從而更 好地反 映提取 的故 障特 征 。式（） 定義 的基本可信度 分配是 基于二范數(shù) （ ， （ ） （） ， ） ， ， ， ， 維普資訊 第 期 符 玲 等 ： 小 波 熵 證 據(jù) 的 信 息 融 合 在 電 力 系 統(tǒng)故 障診 斷 中 的應(yīng) 用 加權(quán)平均 的方法 來構(gòu)造 的 ，它能

20、根 據(jù)小波 熵特 點(diǎn)合 理、 簡捷 地構(gòu)造 出各類 故障 下各類 小波熵 的可 信度 。 綜 上所述 ，本文在 故 障診斷過 程 中，首先 利用 各類小波 熵對(duì) 故障信 號(hào)提取 故障特 征并 以此 作為證 定 度均 為零 以直 觀 比較 ，并 以任兩類 小波熵 作 為 待 融合 的證據(jù) 。 通過 式（） 的可 信度 分配和 式（） （） 、 的證據(jù) 組合 原則 ，再根 據(jù)式（） 定 的決策條 件 ，并 規(guī) 設(shè) 且 ，可得診 斷結(jié) 果如表 所示 。 表 故障類型識(shí)別 的小波熵證據(jù)融合結(jié)果 據(jù)體 ；然后對(duì) 各類 故障特 征 向量進(jìn) 行范數(shù) 加權(quán) 平均 處理 ，并將 處理后 的結(jié)果 作為各證 據(jù)體

21、的基 本可信 度分配 ， 、以形 成彼此 獨(dú)立 的證據(jù) ；最后運(yùn) 用證 據(jù)融 合理論 的決策規(guī) 則 ，對(duì)各證 據(jù)進(jìn)行 決策 級(jí)融合 ，形 故 障類 型 證據(jù) 及融 合 相 相 相 決 策結(jié)果 成 一個(gè) 新 的綜 合證據(jù) ，實(shí)現(xiàn) 對(duì)故 障 的準(zhǔn)確 診 斷 。故 障診 斷流程 如 圖 所示 。 構(gòu)造 診斷框 架 形成故 障 空間 一 選 擇錄 波 電氣量 進(jìn) 行消 噪預(yù) 處理 數(shù)據(jù) 級(jí) 融合 磊 ? 從 表 的仿真 結(jié)果可 以看 出 ，對(duì) 小波熵 進(jìn)行證 提取 故 障特征 形成 證據(jù) 實(shí)體 特 征 級(jí)融合 ： 據(jù) 融合 后提 高 了對(duì)各 類 故障 的支 持率 。就 相接地 故 障而 言 ， 通過

22、證據(jù) 融合 后故 障支持率提 高到 ， 提 高 了對(duì) 相發(fā) 生故 障的信 任程度 ； 相接 地 故 對(duì) 障而言 ，由于 故 障時(shí)刻 、故障 時(shí)線路狀 況 的影響 ， 分 配基 本可 信度 形 成獨(dú) 立 的證據(jù) 證 據(jù) 理 查 決策 級(jí)融合 小波 能量 熵對(duì) 故障特 征進(jìn)行 提取 后產(chǎn) 生 了對(duì)各 相 的 故 障支 持率都 相 當(dāng)?shù)臓?況 ，因此 無法很 好地 區(qū)分故 障相 ，但經(jīng) 證據(jù) 融合 后 ，對(duì) 相 的故 障支持 率達(dá)到 了 以上 ，因此 可 以很 好地得 到 選相 結(jié)果 。 論 圜 ； 圖 小波熵證據(jù)融合 故障診 斷流程 表 所示 的仿真 結(jié)果表 明 ，任 兩類 小波熵證 據(jù) 經(jīng)過 融

23、合 ，都 能 以更 高 的信任 度支 持故 障相 ，并 同 時(shí) 削弱對(duì) 非故 障相 的支 持程度 ，從而改 善 了診 斷 困 難 的狀況 。大量 不 同工況下 的仿真 驗(yàn)證 了基于 小波 熵證 據(jù)融合 方 法 的正確可 行性 。 基于小波熵證據(jù)融合的故 障診 斷仿真 電力輸 電網(wǎng)故障 類型識(shí) 別仿 真 以 電力系 統(tǒng)輸 電線路 中單相 接地 故障 的識(shí)別 為 例進(jìn)行 說 明。高壓輸 電線 路保護(hù) 中 的單相重 合 閘要 求快速 正確 的單相 故障識(shí) 別 ，但 基于穩(wěn) 態(tài)量 的傳統(tǒng) 識(shí)別方 式 限制 了識(shí) 別速度 ，而且 易受 中性 點(diǎn)運(yùn) 行方 式 的影 響 ，而利用 暫態(tài)分 量 中的故障信 息

24、來 識(shí)別 故障則 具有優(yōu)勢 。小波熵特 有 的優(yōu)勢 決定 了可 以 利用其 對(duì)暫態(tài)量 進(jìn)行 統(tǒng)計(jì)分 析 。當(dāng)單相接 地故 障發(fā) 生時(shí) ，故障相 由于疊 加 了故 障分量 ，因此有著 比非 故障相 更為豐 富的暫態(tài) 高頻成 分 ，其時(shí)頻 分布相 對(duì) 于非故 障相也更 為復(fù)雜 ，故利用 小波熵 對(duì) 故障相 和 非故障相 暫態(tài)分 量進(jìn)行 統(tǒng)計(jì) 的結(jié)果必 然不 同 。 以各 相 電壓為 信息源 ，小波 變換選取 基小 波 ，取 前 電力配 電網(wǎng)故 障選線 仿真 我 國配 電網(wǎng)基本采 用小 電流接地 方 式 ，發(fā) 生單 相接地 故 障時(shí) 的故障 電流較微 弱 ，因而 使基于穩(wěn) 態(tài) 量 的選 線技 術(shù)在

25、實(shí)際應(yīng) 用 中效 果均 不理想 。由于 故 障暫態(tài) 量 比穩(wěn) 態(tài)量大 若干 倍【 ，基 于暫態(tài) 電壓 電流 ¨ 的選線 方法 因其靈 敏度較 高且 不受接地 方 式影響 而 逐漸受到青睞 。 但暫態(tài)信號(hào)不穩(wěn)定、 特征提取困難、 弱 故 障時(shí)暫態(tài) 量太 小 ，使基于 暫態(tài)量 的故 障選線仍 存在 困難 。 波熵 由于能對(duì) 暫態(tài)信 號(hào)進(jìn) 行統(tǒng)計(jì) 分析 ， 小 因此 能有 效捕 捉故 障分量 。而基 于小波 熵證據(jù) 的信 息 融合更 是利 用 了各 類 小波熵測 度在信 號(hào) 處理 中的 特 點(diǎn) 以及 證據(jù) 融合 理論 的推理優(yōu) 勢 ，因此 使基于暫 態(tài)量 的故 障選 線更具 可行 性 。以

26、 圖 示 的四線三 所 相配 電線 路為研 究對(duì) 象 ，取 各線 的零序 電流 為信 息 個(gè) 尺度 上的小波 系數(shù) 來計(jì)算 故障后 半個(gè) 周波 內(nèi)的 小波熵 值 ，得到各 相 的時(shí)頻分布 特征 并 以此作為 信 息 融合 的證 據(jù)體 ，這里 假設(shè)各類 小波熵 的模糊不 確 源 ， 由圖 可 知 ，故 障線路 故 障后 的零 序 電流 明顯 維普資訊 中 國 電 機(jī) 工 程 學(xué) 報(bào) 第 卷 有別于健 全線路 ，因此計(jì)算 故障后半個(gè) 周波 內(nèi)的小 波 熵值作 為證據(jù) 實(shí)體 ，并根據(jù)統(tǒng) 計(jì)經(jīng)驗(yàn)設(shè) 小波奇 異 造成錯(cuò) 誤 的診 斷結(jié)果 。但 通過證據(jù) 組合后 ，線路 的基本可信度增 大到 了 ，故障支

27、持 率被 極大地 突顯 出來， 同時(shí) 非故 障線 路 的基 本可 信度 被 極大 削 弱 ，證據(jù) 的模糊 不確定度 也大為削減 ，利 用式（） 規(guī) 定的決策 條件就能很確定地診 斷為線路 故障 。 表 所 示的仿真 結(jié)果表 明，四類 小波 熵證據(jù)通 過 融合 ，極 大地提高 了故障支持 率 ，能完 全正確地 熵 、小波 能量熵 、小波 時(shí)頻熵和 小波距 離熵 的模 糊 不 確定度 次 為 、 ，再根據(jù) 、 、 式 （）（） 介紹 的基 于小波熵 證據(jù)融合 的方法對(duì) 類 小 波熵 證 據(jù) 同 時(shí)融 合進(jìn) 行 選 線 ，可 得 診 斷 結(jié)果 如 表 所示 。 選 出故障線路 ，避免 了依 靠單一證

28、 據(jù)判 斷時(shí) 出現(xiàn) 的 診斷 困難 和診 斷錯(cuò) 誤 問題 。仿真在 驗(yàn)證該 診斷方法 可行性 的 同時(shí)，也表 明了該方法依 靠故障 后半周波 的數(shù)據(jù)就 能診 斷故障 ，從 而還具有 一定的實(shí) 時(shí)性 。 大量 不 同工況 下的仿真 結(jié)果表 明 ，基于各類 小 圖 小 電流 接 地 配 網(wǎng) 中接 地 故 障 示 意 圖 波 熵證據(jù) 的信息融 合技術(shù)在 電力系統(tǒng) 故障診斷 中具 有 較好 的應(yīng) 用前景 。在工業(yè) 實(shí)現(xiàn) 中，利 用故 障錄 波 數(shù)據(jù) ，計(jì)算 故障 電氣量 的各類 小波熵值 作為診斷證 據(jù) ，并通過 證據(jù)融 合的規(guī)則 ，就完全可 能實(shí)現(xiàn)正確 的故障診 斷。只是一些 具體 的技 術(shù)細(xì)節(jié)還

29、需進(jìn)一 步 的現(xiàn) 場試 驗(yàn)研 究 。 結(jié) 論 研 究 了 種 小波熵 測度 和 證據(jù)理 論的應(yīng)用 原理和優(yōu) 勢 ，提 出 了基于 小波熵測 度 的證據(jù) 融合在 電力 系統(tǒng)故 障診斷 中的應(yīng) 用方案 ，得到如 下結(jié)論 ： （ ） 類小波熵 是小波變 換 、 各 信息熵 原理 以及 相關(guān)理論 的有機(jī) 結(jié)合 ，融 合 了三者 在信號(hào)處 理中 的 獨(dú)特優(yōu) 勢 ， 因此 能有效提 取和分析 線路故 障暫態(tài) 信 。 息 ，達(dá)到 信息特 征融合 的 目的。 （） 利用證據(jù) 理論實(shí)現(xiàn) 多種 小波熵 測度 的融合 （）故障后 半周 波各 線路零 序 電流 可 以降低 故障診 斷結(jié)果的不確 定性 ，能提高對(duì)診 斷 結(jié)果 的支 持率 ，從而提 高故障 診斷 的準(zhǔn)確 性 。 （） 基于 小波熵證據(jù) 的信 息融合方法 ， 電力 在 故障診斷 中能避 免偶然 因素的影 響，從而避 免了診 斷困難和誤 診斷 。實(shí)例仿真 證實(shí) 了本文 方法 的正確 性 和可行性 ，當(dāng)然該 方案在現(xiàn) 場 的應(yīng)用 還需進(jìn)一 步 試 驗(yàn)研究 。 圖 各 線 路 零序 電流 表 配 電網(wǎng)故障選線的小波熵證據(jù)融合結(jié)果 參考文獻(xiàn) 】 畢天妹 ，倪 以信 ，吳 復(fù)立 ，等 基