基于小波包的高压漏电保护：暂态分量提取与谐波特性研究

本文主要探讨了基于小波包分解的高压漏电保护方法在电力系统中的应用。小波包分析作为一种先进的信号处理技术，其优势在于能够对故障信号进行精细的时频分析，有效地分离出暂态分量，这对于快速定位和识别高压线路中的故障至关重要。暂态分量包含了故障发生瞬间的重要信息，是故障诊断的关键特征。 形态滤波方法在此研究中扮演了关键角色，它在去除混杂在信号中的尖峰脉冲、白噪声和高频噪声方面表现出色。通过这种滤波，可以提高漏电保护系统的准确性和可靠性，减少误报或漏报的可能性。作者提到的公式Lbb，1 = 1.134 + 0.0730X1 + 0.1639X(8)，可能是针对电缆电阻的模型，展示了小波包分析在实际计算中的应用。 实验部分展示了通过将这种方法应用于电力电缆的谐波阻抗测试，发现随着谐波次数的增加，电缆电阻呈现出上升趋势，而电感则显示出频率依赖性，会随着谐波次数的增加而降低。这与电缆的物理特性——如表皮影响、邻近效应以及钢丝装甲内的涡流损耗等因素密切相关。 研究者引用了多篇国内外相关文献，如Du和Burnett关于大型办公建筑的谐波特性研究，Yang等人的工业负荷谐波排放水平评估报告，以及薛东红关于局域网数据电缆参数的讨论，这些都为研究提供了理论支持和技术背景。此外，电线电缆的专业书籍，如胡文堂和韩伯锋的作品，以及数值分析领域的教材《数值分析》也为作者的工作提供了扎实的理论基础。 高子余，作为该研究的主要作者之一，拥有高级工程师职称，他的专业背景和实践经验对于这项高压漏电保护技术的研究具有重要价值。论文的总结部分强调了通过实验验证了小波包分解和形态滤波方法的有效性，并且指出该方法适用于实际的高压电力系统，具有显著的实际应用潜力。 这篇论文深入探讨了小波包分解在高压漏电保护中的作用，以及形态滤波如何优化信号处理过程，为电力系统的故障检测和保护提供了一种创新且实用的技术手段。同时，它还展示了作者们对电力电缆谐波特性理解的深化，以及他们如何将理论知识与实际工程应用相结合，推动了高压电气安全领域的进步。