原子分解与行波自然频率结合的单端故障测距技术

"基于原子分解和行波自然频率的单端故障测距方法，通过FIR滤波器和原子分解算法提高测距精度和鲁棒性。" 在电力系统中，输电线路故障的准确快速定位是保障供电可靠性的关键。传统的基于暂态行波的测距方法虽然有效，但易受过渡电阻和行波色散等因素影响。1970年代Swift的研究发现，线路主频率成分与故障距离呈线性关系，这一理论为后来的故障定位方法提供了基础。然而，捕捉行波主自然频率的准确性直接影响定位效果。 本文提出了一种创新的单端故障测距技术，结合原子分解和行波自然频率。首先，利用FIR（Finite Impulse Response）滤波器对故障电流进行预处理，滤除噪声并提取主自然频率的粗略成分。接着，应用原子分解算法对主自然频率进行更精细的识别。根据识别结果，反馈调整FIR滤波器的参数，进一步优化信号处理。最后，再次使用原子分解算法精确辨识行波主自然频率，以此计算故障距离，提高了测距的精度和可靠性。 原子分解法，源于Mallat和Zhang的匹配追踪（Matching Pursuit）算法，其优势在于强大的时频解析能力和自适应性，尤其适用于电力系统信号的分析。该方法在电能质量分析、低频振荡模式识别和自适应重合闸判定等多个领域已有广泛应用。在本研究中，原子分解算法能有效地处理复杂背景下的行波信号，即使在故障类型、故障距离变化或存在较大过渡电阻的情况下，也能保持高度的测距准确性和鲁棒性。 通过EMTP（Electromagnetic Transient Program）联合MATLAB的仿真验证，该方法显示出极高的测距精度，不受过渡电阻、故障类型和距离的影响。这表明，基于原子分解和行波自然频率的测距技术是一种有效且稳健的故障诊断工具，对于提高电力系统的运行效率和安全性具有重要意义。