多小波包与神经网络在电力故障识别中的应用

"基于多小波包和人工神经网络的电力系统故障类型识别" 本文主要探讨的是如何利用多小波包和人工神经网络技术来提升电力系统故障类型识别的准确性和效率。电力系统的故障识别对于保障电力系统的稳定运行至关重要，尤其是在大规模电力系统中，快速准确的故障定位能有效避免事故扩大，确保继电保护装置的正常运作。 传统的故障识别方法通常依赖于工频稳态量，但这类方法易受到接地电阻、故障点距离、相邻线路互感等因素的影响，导致识别精度下降。为解决这一问题，研究者们提出了一系列基于故障暂态特性的识别方法，比如小波变换模极大值和模特征量等。 多小波包是多小波理论的扩展，它弥补了传统小波在信号处理中的局限，同时具备对称性、正交性、短支撑性、高阶消失矩等重要性质。相较于传统小波包，多小波包能提供更精细的信号分析，从而提取出更为丰富的故障特征。文献中提到，多小波包已被应用于电力系统故障信号的压缩和图像压缩等领域，显示出其在信号处理上的优势。 文章中，作者首先通过采集高压输电线路在不同工况下的故障电流信号，采用多小波包进行信号分解，并计算各频带的能量。接着，构建多小波包特征向量作为训练样本，利用这些特征向量训练人工神经网络。当实际发生故障时，将新的故障电流信号的多小波包能量特征向量输入训练好的神经网络，以此实现故障类型的自动识别。 实验结果显示，采用多小波包提取的故障电流特征量相比于传统小波包提取的特征具有更高的信息含量，对神经网络的训练效果更优，识别精度显著提高。这表明，结合多小波包和人工神经网络的故障识别方法具有较高的实用价值和潜力，对于提升电力系统故障检测的智能化水平具有重要意义。 该研究结合了多小波包的高级信号分析能力和人工神经网络的模式识别能力，为电力系统故障类型识别提供了一种有效且精确的方法。这一方法不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中有望改善现有电力系统的故障诊断效率，从而保障电力系统的安全稳定运行。