Hilbert-Huang变换在多端配电网故障定位中的应用

"基于Hilbert-Huang变换的多端配电网行波故障定位" 本文主要探讨了一种利用Hilbert-Huang变换进行多端配电网故障定位的新方法。Hilbert-Huang变换，也称为经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和Hilbert谱分析，是一种专门用于处理非线性、非平稳信号的强大工具。在电力系统的故障检测和定位中，这一技术展现出了独特的优势。 配电网的故障定位是一个关键问题，尤其是对于多端网络，由于其复杂的结构和可能的分布式能源接入，使得故障识别和定位更具挑战性。传统的故障定位方法如故障指示器法和阻抗法，可能受到线路参数、系统运行条件和过渡电阻等因素的影响，而行波故障定位法则以其对这些因素的相对不敏感性和高定位精度，成为了研究的重点。 该文中提出的方法利用了故障暂态行波的特性，特别是其α模电流分量。首先，通过经验模态分解将故障行波的α模电流分量分解为一系列内在模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）。IMF是一种能够反映信号不同时间尺度特性的分量，其中包含高频信息的部分被认为是最能体现信号瞬态行为的部分。 接下来，选取第一个含高频信号的IMF分量进行Hilbert变换，生成对应的时频图。时频图能够直观地显示信号随时间和频率的变化情况，对于捕捉故障行波的波头到达监测点的瞬间至关重要。通过对时频图的分析，可以确定行波波头的第一个频率突变点，这标志着行波到达监测点的时间。 利用这两个监测点上行波波头到达的时间差，结合定段方法和双端测距原理，可以精确计算出故障点的位置。这种方法不仅适用于多端配电网，而且具有良好的适应性和准确性。通过仿真验证，该算法能够在各种工况下有效地定位故障，提高了故障处理的效率和系统的稳定性。 Hilbert-Huang变换提供了一种新颖且有效的手段来处理配电网中的故障行波信号，有助于提升多端配电网的故障诊断能力。这一方法的应用有助于实时监测电网状态，快速响应故障，确保电力系统的稳定运行。同时，它也为未来配电网智能化、自动化的发展提供了理论和技术支持。