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山东大学学报(工学版) ›› 2012, Vol. 42 ›› Issue (2): 118-123.

• 电气工程 • 上一篇    下一篇

基于多频带信息融合的小电流故障选线方法

张峰1,梁军1,高红梅2,潘猛3   

  1. 1.山东大学电气工程学院,山东 济南 250061; 2.滨州电力公司,山东 滨州 256600;
    3.博兴电力公司,山东 博兴 256500
  • 收稿日期:2011-07-24 出版日期:2012-04-20 发布日期:2011-07-24
  • 作者简介:张峰(1983- ),男,山东莱芜人,博士,讲师,主要研究方向为输电线路故障监测与定位.E-mail:fengzhang@sdu.edu.cn
  • 基金资助:

    山东大学自主创新基金资助项目(2011GN066); 山东省博士后创新项目专项资金资助项目(201103032)

Adaptive fault line selection method based on  a multi-scale frequency signal in non-solid earthed network

ZHANG Feng1, LIANG Jun1, GAO Hong-mei2, PAN Meng3   

  1. 1. School of Electrical Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China;  2. Binzhou Electric Power Corporation,
    Binzhou 256600, China; 3. Boxing Electric Power Corporation, Binzhou 256500, China
  • Received:2011-07-24 Online:2012-04-20 Published:2011-07-24

摘要:

经分析小电流接地系统单相接地时的故障特征,指出了适合暂态分量选线的高频频带,同时利用在时频空间具有良好聚焦特性的小波包,提出了一种利用多尺度小波包分解的多频带信息融合的选线方法。单一尺度的固定频带信息所形成的选线判据容错能力较低,无法保证选线的准确度和灵敏度,而利用多个频带故障信息,及其对应的小波分解系数所构造的选线判据,则可有效提高选线的鲁棒性。仿真结果表明,该方法可有效实现小电流系统的故障选线,较常规系统具有更高的可靠性和准确性。

关键词: 小波包, 多频带, 多尺度分解, 小电流系统, 选线, 融合

Abstract:

The characteristic of a single-phase grounding fault were analyzed, and the optimal high-frequency signal was proposed, then a new adaptive fault line selection method based on multi-scale wavelet packet decomposition was proposed, which had excellent focusing property in time-frequency space. This method used the multi-scale wavelet packet decomposition, rather than fixed scale, which could significantly improve the robustness of the fault line algorithm. Simulation results showed that the combined criterion had higher accuracy and credibility than that of  traditional methods.

Key words: wavelet packet, multi-scale decomposition, Non-solid earthed network, fault line selection

[1] 王禹鸥,苑迎春,何振学,何晨. 融合多特征和多头自注意力机制的高校学业命名实体识别[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(6): 35-44.
[2] 周遵富,张乾,石计亮,岳诗琴. 基于纹理和结构交互的人脸图像修复[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(4): 18-28.
[3] 吴秋兰,尚素雅,张家辉,孙守鑫,张峰,周波,高峥,史文宠. 基于多尺度特征融合的马铃薯疮痂病图像语义分割方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(4): 1-8.
[4] 蒋风洋,程瑶,韩哲,王怀震,周风余,董磊. 基于LVI-SAM-Stereo的多传感器融合室内外建图定位[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(4): 72-83.
[5] 刘全金,嵇文,胡浪涛,黄汇磊,杨瑞,李翔,高泽文,魏本征. 基于双解码器的医学图像分割模型[J]. 山东大学学报 (工学版), 2024, 54(6): 8-18.
[6] 聂秀山,巩蕊,董飞,郭杰,马玉玲. 短视频场景分类方法综述[J]. 山东大学学报 (工学版), 2024, 54(3): 1-11.
[7] 陈晓燕,王川,齐明杰,张宁,林晓龙,霍延强,刘世杰,田源. 采用雷视融合方法的灌溉风险区异物入侵风险预警[J]. 山东大学学报 (工学版), 2024, 54(3): 115-121.
[8] 杨巨成, 魏峰, 林亮, 贾庆祥, 刘建征. 驾驶员疲劳驾驶检测研究综述[J]. 山东大学学报 (工学版), 2024, 54(2): 1-12.
[9] 李明键,李卫军,王海荣. 融合词汇信息与GlobalPointer的实体识别[J]. 山东大学学报 (工学版), 2024, 54(1): 91-99.
[10] 迟云浩,杨璐,郭杰,郝凡昌,聂秀山. 基于注意力特征融合网络的手指静脉图像质量评价方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2023, 53(6): 56-62.
[11] 唐洋,肖枭,关绵涛,倪申童,雷波,杨鑫. 多源信号融合往复式压缩机故障诊断方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2023, 53(5): 10-19.
[12] 李颖,王建坤. 基于监督图正则化和信息融合的轻度认知障碍分类方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2023, 53(4): 65-73.
[13] 于畅,伍星,邓秋菊. 基于深度学习的多视角螺钉缺失智能检测算法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2023, 53(4): 104-112.
[14] 宋佳芮,陈艳平,王凯,黄瑞章,秦永彬. 基于Affix-Attention的命名实体识别语义补充方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2023, 53(2): 70-76.
[15] 刘行,杨璐,郝凡昌. 基于多特征融合的手指静脉图像检索方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2023, 53(2): 118-126.
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[1] 王素玉,艾兴,赵军,李作丽,刘增文 . 高速立铣3Cr2Mo模具钢切削力建模及预测[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(1): 1 -5 .
[2] 李 侃 . 嵌入式相贯线焊接控制系统开发与实现[J]. 山东大学学报(工学版), 2008, 38(4): 37 -41 .
[3] 孔祥臻,刘延俊,王勇,赵秀华 . 气动比例阀的死区补偿与仿真[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(1): 99 -102 .
[4] 陈瑞,李红伟,田靖. 磁极数对径向磁轴承承载力的影响[J]. 山东大学学报(工学版), 2018, 48(2): 81 -85 .
[5] 李可,刘常春,李同磊 . 一种改进的最大互信息医学图像配准算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(2): 107 -110 .
[6] 季涛,高旭,孙同景,薛永端,徐丙垠 . 铁路10 kV自闭/贯通线路故障行波特征分析[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(2): 111 -116 .
[7] 浦剑1 ,张军平1 ,黄华2 . 超分辨率算法研究综述[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(1): 27 -32 .
[8] 张英,郎咏梅,赵玉晓,张鉴达,乔鹏,李善评 . 由EGSB厌氧颗粒污泥培养好氧颗粒污泥的工艺探讨[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(4): 56 -59 .
[9] 王丽君,黄奇成,王兆旭 . 敏感性问题中的均方误差与模型比较[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(6): 51 -56 .
[10] 孙殿柱,朱昌志,李延瑞 . 散乱点云边界特征快速提取算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(1): 84 -86 .