经验模态分解在故障选线中的应用：一种新方法

"基于经验模态分解差分谱的故障选线新方法" 本文提出了一种新的小电流接地系统单相接地故障选线方法，该方法利用了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）和差分谱的概念。在小电流接地系统中，当发生单相接地故障时，系统中的零序电流会发生显著变化。传统的故障选线方法可能在某些情况下效果不佳，尤其是在复杂的电网环境中。为解决这一问题，文章引入了EMD技术来处理故障后的零序电流数据。 经验模态分解是一种自适应的数据分析方法，它能够将非线性、非平稳的时间序列分解为一系列简化的固有模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）。在这个过程中，每个IMF分量代表了信号的不同频率成分。文章特别关注高频IMF1分量，因为它通常与故障相关的瞬态信息紧密相关。 接下来，通过计算各条线路的IMF1分量的差分谱和波动值，可以进一步识别故障线路。差分谱能够揭示信号在不同频率上的变化特性，而波动值则反映了信号的不稳定性。通过对所有线路的这些特征进行比较，选取波动值最大的线路作为故障线路。这种方法的优点在于其对不同接地电阻和故障初相角的适应性，能够在各种工况下保持较高的选线准确率。 仿真结果验证了该方法的有效性，显示了较高的选线精度。这表明，基于EMD和差分谱的故障选线新方法有望成为小电流接地系统故障诊断的一种有力工具，特别是在实时性和准确性方面具有较大优势。 此外，本文还提到了相关资助项目和作者信息，表明了研究背景和资金支持，以及作者的研究方向。虽然文章中也提及了图像边缘检测的算法，但这部分内容似乎与主题不符，可能是插入错误或者混入了其他文献的引用。正确的焦点应集中在EMD和差分谱在故障选线中的应用。 参考文献中列举了几篇关于图像处理和边缘检测的经典论文，这些文献提供了额外的理论基础和比较分析，有助于读者深入理解边缘检测的现有技术和挑战，尽管它们并不直接与本文的主要研究内容相关。 这篇研究工作为小电流接地系统的故障选线提供了一个创新的解决方案，利用EMD和差分谱的组合，提高了选线的准确性和鲁棒性，尤其适应于各种实际电网环境。这一方法对于电力系统保护和故障诊断领域的理论研究和实际应用都具有重要的意义。