EEMD与小波去噪：矿井单相接地故障智能选线新方法

"基于EEMD与小波阈值去噪的单相接地故障选线方法" 本文主要探讨了矿井供电系统中遇到的单相接地故障的选线问题。单相接地故障是矿井供电系统常见的故障类型，由于井下环境复杂，信号采集时容易受到大量噪声干扰，导致故障选线的准确性降低，甚至出现错选和漏选的情况。为解决这一问题，论文提出了一种结合EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition，集合经验模态分解）和小波阈值去噪的新型选线方法。 EEMD是一种自适应的数据分析方法，主要用于非线性、非平稳信号的分解。在该文中，EEMD被用来分解零序电流信号，将复杂的信号分解为一系列称为IMF（Intrinsic Mode Function，内在模态函数）的分量。其中，高频的IMF1分量通常包含了更多的故障信息。接下来，利用小波阈值去噪技术对IMF1分量进行处理，去除噪声，保留信号的本质特征。小波阈值去噪是基于小波分析的一种有效降噪手段，能有效区分信号与噪声，减少信息失真。 完成去噪后，论文采用了Hilbert变换对去噪后的IMF1分量进行处理，以提取瞬时幅值。Hilbert变换是一种分析信号瞬时特性的工具，可以提供信号的包络线，从而揭示信号的局部特征。通过分析这些瞬时幅值的变化，可以进一步识别出故障线路。具体来说，根据能量占比最大的原则，选取能量占比最高的线路作为故障线路，提高了选线的准确性。 为了验证该方法的有效性，论文使用RTDS（Real-Time Digital Simulator，实时数字仿真系统）构建了一个35/6kV的矿井供电系统仿真模型，并模拟了各种故障条件。实验结果显示，无论在何种故障情况下，该方法都能保持较高的选线准确率和可靠性，证明了EEMD与小波阈值去噪相结合的方法在矿井供电系统单相接地故障选线中的优越性。 该研究为矿井供电系统的故障诊断提供了新的思路，通过EEMD的信号分解和小波阈值去噪的联合应用，提高了在噪声环境中识别单相接地故障的能力。这种方法对于提高矿井供电系统的安全性和稳定性具有重要意义，同时也为其他类似的复杂环境下的故障诊断提供了借鉴。