电力系统故障诊断：排列熵算法的应用

"这篇论文是2015年3月发表在《电子科技大学学报》上的，由李从善、刘天琪等作者撰写，主要探讨了基于排列熵算法的电力系统故障信号分析方法。文章指出，快速准确的电网故障诊断对于电力系统的安全运行至关重要。研究者提出利用广域量测系统获取的电气量信息进行故障诊断，并结合小波变换与相关系数法进行滤噪和信号重构。然后，他们运用排列熵算法对重构后的信号进行分析，因为排列熵能有效反映一维时间序列的复杂度，对信号变化具有高敏感性，特别适合于电力系统故障的识别。这种方法相对于传统小波分析，避免了选择小波基的问题，算法简洁，易于编程实现，适用于在线故障诊断。通过在IEEE 10机39节点标准测试系统的故障仿真，验证了该方法的有效性和实用性。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **电力系统故障诊断**：故障诊断是确保电力系统安全运行的关键，需要快速准确地定位和处理故障，以加速事故处理和系统恢复。 2. **广域量测系统**：数据来源于广域量测系统，该系统能够提供全面的电气量信息，为故障诊断提供了实时、全面的数据基础。 3. **小波变换**：小波变换被用于对广域量测系统采集的数据进行初步处理，它可以将信号分解成不同尺度和频率的成分，有助于识别故障特征。 4. **相关系数法滤噪**：通过计算数据之间的相关系数，可以去除噪声，进一步优化信号质量，为后续的故障分析提供更纯净的信号。 5. **排列熵算法**：作为分析工具，排列熵算法用于衡量一维时间序列的复杂度，它对信号变化敏感，尤其适用于检测电力系统中的异常信号，且不涉及选择特定小波基的问题。 6. **在线故障诊断**：提出的算法具有编程简单、易于实现的特点，满足了在线实时诊断的需求，能够在电力系统运行过程中及时发现并处理故障。 7. **仿真验证**：通过在IEEE 10机39节点标准测试系统中的故障仿真，证明了该方法在实际应用中的有效性与实用性。 这篇研究展示了排列熵算法在电力系统故障诊断中的优势，为未来电力系统故障检测和管理提供了新的思路和技术支持。