[发明专利]一种基于马拉算法的电力系统故障录波数据分析方法

权利要求书

1.一种基于马拉算法的电力系统故障录波数据分析方法，其特征是：包括以下步骤：

S1录波数据采样

每个周期的采样点数取N=128，对应的采样频率f_s=Nf_f＝128*50=6400Hz；

S2暂态波形提取

采用马拉算法使用多贝西滤波器对故障波形进行分解和重构，在第一尺度下将故障录波信号的频谱分离成高频带和低频带；

S3尺度分析

在第一尺度下，以多贝西4为小波基，得出下式：

w1(1)w1(2)w1(3)...w1(64)=Hx(1)x(2)x(3)...x(128)]]>

H=h(3)h(4)00...00h(1)h(2)h(1)h(2)h(3)h(4)...000000h(1)h(2)...0000...........................0000...h(1)h(2)h(3)h(4)]]>

w₁是第一尺度下的小波系数，h是小波滤波器的系数；

同样，第一尺度下，以多贝西4为小波基的马拉算法的近似系数由下式给出：

a1(1)a1(2)a1(3)...a1(64)=Gx(1)x(2)x(3)...x(128)]]>

G=g(3)g(4)00...00g(1)g(2)g(1)g(2)g(3)g(4)...000000g(1)g(2)...0000...........................0000...g(1)g(2)g(3)g(4)]]>

a₁是第一尺度下的近似系数，g是尺度滤波器的系数；

不断递归计算出不同尺度下的小波系数和近似系数；

S4马拉算法的分解与重构

对信号进行5层多分辨分析，再利用小波变换检测信号的突变点，检测模极大值；

模极大值的检测步骤如下：

S3-1对数据窗内的采样序列进行小波分解，得到第一层高频系数和第二层高频系数；

S3-2求第一层高频系数和第二层高频系数的模平均值和模最大值；

S3-3比较模最大值与模平均值，若大于设定的阈值，则认为已检测到突变点，否则认为没有检测到突变点；

S3-4若检测到突变点，则记下突变发生的时间，并进一步进行小波分解和重构，若没有检测到突变点，则视为稳态信号；

S5故障和故障持续时间分析

如果在第一层和第二层高频系数中检测到了模极大值点，说明存在故障或电能质量扰动，否则未出现故障或电能质量扰动；

模极大值点还可以得出故障或扰动的持续时间；

由扰动持续时间对其所在的频带进行重构，提取出扰动波形，通过重构的扰动波形对扰动进一步分析：

如果是短期或者长期变化扰动，则调用相应的短期或者长期变化扰动识别子程序；如果是暂态扰动，则将扰动波形作为人工神经网络和模糊专家系统的输入信号；如果是负荷扰动，则进一步判断是负荷变化引起的扰动还是负荷本身引起的扰动。