電力工程信號(hào)處理應(yīng)用

前言

　　信號(hào)處理技術(shù)是隨著信息學(xué)科和計(jì)算機(jī)學(xué)科的發(fā)展而快速發(fā)展的一門學(xué)科，它的重要性在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用中日益彰顯出來。電力工程信號(hào)處理正是在這樣的背景下提出的，同時(shí)算法的不斷發(fā)展亦促進(jìn)電力工程信號(hào)處理的內(nèi)容逐漸豐富。但對(duì)于有著電氣類專業(yè)教育背景的學(xué)生往往表現(xiàn)為在線性系統(tǒng)方面的知識(shí)較為扎實(shí)，而信號(hào)分析處理的知識(shí)掌握偏弱的狀況。為了適應(yīng)學(xué)科發(fā)展，我校在電氣類專業(yè)高年級(jí)開設(shè)“數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用”課程已近十年，主要涉及傅氏算法、最小二乘算法、卡爾曼濾波、相關(guān)分析、Prony算法、小波分析、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)以及分形理論等及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，通過總結(jié)多年的教學(xué)實(shí)踐和科研心得，研習(xí)同行學(xué)者成果，補(bǔ)充了同步相量測(cè)量單元（phasor measurement unit，PMU）、希爾伯特一黃變換（HHT）、S變換等內(nèi)容，撰寫了這本“電力工程信號(hào)處理應(yīng)用”專著?！　〉趌章，介紹有近200年歷史的傅氏算法，也是目前電力系統(tǒng)應(yīng)用較為成熟的算法，特別是在微機(jī)保護(hù)、故障測(cè)距、頻率跟蹤檢測(cè)等方面的應(yīng)用。第2章，最小二乘算法闡述將輸入的暫態(tài)電氣量與一個(gè)預(yù)設(shè)的含有非周期分量及某些諧波分量的函數(shù)按最小二乘方（或稱最小平方誤差）原理進(jìn)行擬合。使被處理的函數(shù)與預(yù)設(shè)函數(shù)盡可能逼近，其總方差E?；蜃钚【讲頔min／N為最小，從而求出輸入信號(hào)中的基頻及其他暫態(tài)周期分量的幅值和相角。第3章，卡爾曼濾波算法是在最小均方差條件下給出信號(hào)最佳估計(jì)的一種算法，它采用前一個(gè)估計(jì)值和最近一個(gè)觀察數(shù)據(jù)，通過狀態(tài)方程和遞推方程來估計(jì)信號(hào)的當(dāng)前值。第4章，同步相量測(cè)量單元（PMU）是以傅氏算法為核心算法，基于全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)（GPS）授時(shí)信號(hào)，由眾多PMU構(gòu)成WAMS系統(tǒng)可完成同步采集廣域電網(wǎng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)。借此，電力系統(tǒng)的控制系統(tǒng)由使用本地量測(cè)、局部量測(cè)發(fā)展到使用全系統(tǒng)關(guān)鍵點(diǎn)的全局量進(jìn)行全局控制成為可能；亦由使用靜態(tài)信息到使用廣域動(dòng)態(tài)信息，算法由邏輯運(yùn)算、事前離線計(jì)算實(shí)時(shí)匹配、在線計(jì)算實(shí)時(shí)匹配，發(fā)展到實(shí)時(shí)計(jì)算實(shí)時(shí)控制等成為可能?！　√热糇钚《怂惴ǖ哪Ｐ椭缓谢ǚ至?，即把暫態(tài)噪聲分量線性化為零，同時(shí)取時(shí)間窗為一個(gè)基波周期，那么最小二乘算法將退化為常見的傅氏算法，從這個(gè)角度而言傅氏算法是最小二乘算法的一個(gè)特例。倘若卡爾曼濾波算法噪聲模型退化為白噪聲模型，則卡爾曼濾波即為最小二乘算法。因此，傅氏算法、最小二乘算法和卡爾曼濾波算法可以看做是互相聯(lián)系的基礎(chǔ)性算法。而PMU正是基于這些基礎(chǔ)算法而實(shí)現(xiàn)為電力系統(tǒng)提供全網(wǎng)同步采樣及計(jì)算的同步相量測(cè)量單元，可用于全網(wǎng)動(dòng)態(tài)安全分析和廣域智能保護(hù)的數(shù)據(jù)源。　　第5章，相關(guān)分析闡述的是兩個(gè)信號(hào)的互相關(guān)函數(shù)，是一個(gè)有用的統(tǒng)計(jì)量，它可以用來了解兩個(gè)未知（隨機(jī)的或非隨機(jī)的）信號(hào)之間的相似程度，或者兩個(gè)已知（相似或相同）信號(hào)之間的時(shí)間關(guān)系，理論上，可以用于配電網(wǎng)故障選線、輸電線路故障選相、變壓器勵(lì)磁涌流鑒別等相關(guān)方面。第6章，Prony算法假設(shè)模型是由一系列的具有任意振幅、相位、頻率和衰減因子的指數(shù)函數(shù)的組合。

內(nèi)容概要

本書結(jié)合電力工程實(shí)際應(yīng)用背景，系統(tǒng)闡述了電力工程信號(hào)、電力工程信號(hào)處理算法原理以及電力工程信號(hào)處理應(yīng)用三個(gè)層面的內(nèi)容。    本書信號(hào)處理核心內(nèi)容包括傅氏算法、最小二乘算法、卡爾曼濾波、同步相量測(cè)量單元、相關(guān)分析、Prony算法、小波分析、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、希爾伯特一黃變換、S變換和分形。電力工程信號(hào)處理應(yīng)用主要涉及電力系統(tǒng)工頻頻率測(cè)量、電力系統(tǒng)諧波檢測(cè)、輸電網(wǎng)故障選相、故障測(cè)距、配電網(wǎng)故障選線、變壓器勵(lì)磁涌流與內(nèi)部故障識(shí)別、低頻振蕩檢測(cè)、同步發(fā)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)、高壓電器和電力電纜局部放電檢測(cè)、電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)、電力系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)壓縮、負(fù)荷預(yù)測(cè)以及風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速預(yù)測(cè)等。    本書理論聯(lián)系實(shí)際，具有時(shí)代性和實(shí)用性，可作為高等院校電氣類高年級(jí)本科生和研究生的專業(yè)課教材，也可供電力行業(yè)的工程技術(shù)人員為研習(xí)電力工程信號(hào)處理應(yīng)用做參考。

作者簡(jiǎn)介

束洪春，男，1961年9月10日生于江蘇丹陽。博士，昆明理工大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，省級(jí)教學(xué)名師。哈爾濱工業(yè)大學(xué)兼職教授。 
    從事電力系統(tǒng)保護(hù)與控制的教研工作。承擔(dān)國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目4項(xiàng)，省部級(jí)科技攻關(guān)項(xiàng)目2項(xiàng)，省部級(jí)自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目1項(xiàng)、面上項(xiàng)目6項(xiàng)。發(fā)表論文100余篇，其中EI收錄93篇，出版專著3部。申請(qǐng)國家發(fā)明專利33項(xiàng)。擁有自主技術(shù)成果7項(xiàng)，有應(yīng)用。發(fā)布企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)1項(xiàng)。分別獲省部級(jí)技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)、科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)、教學(xué)成果一等獎(jiǎng)和二等獎(jiǎng)各1項(xiàng)，排名第1。 
    中國電機(jī)工程學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員、云南省電機(jī)工程學(xué)會(huì)副理事長、云南省水力發(fā)電學(xué)會(huì)常務(wù)理事、云南省電力行業(yè)協(xié)會(huì)常務(wù)理事、云南省電工行業(yè)協(xié)會(huì)常務(wù)理事；專業(yè)期刊《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》、《電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)》、《電力系統(tǒng)保護(hù)與控制》、《電力科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào)》、《水動(dòng)力學(xué)研究與進(jìn)展》、《昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào)》編委。 
    2001年獲“全國優(yōu)秀教師”稱號(hào)；2004年獲“云南省中青年學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人”稱號(hào)(二層次)；2005年獲云南省政府津貼；2006年獲云南省“云嶺優(yōu)秀職工”稱號(hào)；2007年獲“全國模范教師”稱號(hào)；2008年獲“全國五一勞動(dòng)獎(jiǎng)?wù)隆保着霸颇鲜「咝＝虒W(xué)、科研帶頭人”稱號(hào)和第二屆“云南省高等學(xué)校教學(xué)名師”稱號(hào)。

書籍目錄

前言緒論  參考文獻(xiàn)第1章  傅氏算法  1.1  引言  1.2  數(shù)字濾波器基礎(chǔ)  1.3  傅氏算法基本原理  1.4  常用改進(jìn)傅氏算法  1.5  電力系統(tǒng)頻率測(cè)量數(shù)字算法  1.6  傅氏變換下的頻率精確測(cè)量  1.7  基于傅氏算法的工頻量測(cè)距  1.8  半周傅氏算法分析及其改進(jìn)  1.9  半周傅氏算法在補(bǔ)償電網(wǎng)接地選線保護(hù)中的應(yīng)用  1.10  小矢量算法的基本原理  1.11  縱聯(lián)差動(dòng)保護(hù)  1.12  基于小矢量算法的輸電線路縱聯(lián)差動(dòng)保護(hù)  1.13  基于小矢量算法的快速距離保護(hù)  1.14  發(fā)電機(jī)不對(duì)稱故障保護(hù)的小矢量算法  參考文獻(xiàn)第2章  最小二乘算法  2.1  引言  2.2  最小二乘算法基本原理  2.3  基于遞推最小二乘算法的工頻頻率測(cè)量  2.4  基于最小二乘算法最佳噪聲模型的快速距離保護(hù)  2.5  自適應(yīng)變步長最小二乘濾波算法  2.6  自適應(yīng)濾波在信號(hào)處理中的應(yīng)用  2.7  基于最小二乘算法的同桿雙回線故障測(cè)距  2.8  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法  2.9  最小二乘遞推的正交傅里葉基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波算法  2.10  基于主成分分析的最小二乘支持向量機(jī)  2.11  基于PCA的LS-SVM短期負(fù)荷預(yù)測(cè)  2.12  基于最小二乘支持向量機(jī)算法的風(fēng)電場(chǎng)短期風(fēng)速預(yù)測(cè)  2.13  最小二乘在非線性狀態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用  參考文獻(xiàn)第3章  卡爾曼濾波  3.1  引言  3.2  卡爾曼濾波算法  3.3  自適應(yīng)卡爾曼濾波算法  3.4  擴(kuò)展卡爾曼濾波算法  3.5  電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)  3.6  基于卡爾曼濾波的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)  3.7  基于卡爾曼濾波算法的變壓器差動(dòng)保護(hù)  3.8  基于卡爾曼濾波的電流畸變正序分量估計(jì)  3.9  卡爾曼濾波算法的電壓凹陷檢測(cè)  3.10  基于卡爾曼濾波的風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速預(yù)測(cè)  參考文獻(xiàn)第4章  同步相量測(cè)量單元  4.1  引言  4.2  PMU結(jié)構(gòu)  4.3  同步相量測(cè)量常用算法  4.4  同步相量測(cè)量誤差  4.5  基于PMU的線路電壓電流測(cè)量  4.6  基于PMU的發(fā)電機(jī)功角測(cè)量  4.7  PMU量測(cè)信息的應(yīng)用  參考文獻(xiàn)第5章  相關(guān)分析  5.1  引言  5.2  相關(guān)分析理論基礎(chǔ)  5.3  基于相關(guān)分析的配電網(wǎng)故障選線  5.4  高壓輸電線路故障序分量選相的相關(guān)分析法  5.5  變壓器勵(lì)磁涌流  5.6  基于相關(guān)分析的變壓器涌流檢測(cè)  5.7  基于相關(guān)分析的輸電線路暫態(tài)差動(dòng)保護(hù)  5.8  同步測(cè)量電壓閃變的相關(guān)分析法  5.9  基于相關(guān)分析的中長期負(fù)荷預(yù)測(cè)  參考文獻(xiàn)第6章  Prony算法  6.1  引言  6.2  Prony算法的基本理論  6.3  Prony算例分析  6.4  Prony算法中的參數(shù)選擇  6.5  電力系統(tǒng)低頻振蕩  6.6  基于Prony算法的低頻振蕩檢測(cè)  6.7  參數(shù)辨識(shí)簡(jiǎn)述  6.8  Prony算法辨識(shí)同步電機(jī)參數(shù)  6.9  基于Prony算法的電力系統(tǒng)諧波檢測(cè)  6.10  基于Prony特征提取的故障選線  參考文獻(xiàn)第7章  小波分析  7.1  引言  7.2  小波變換相關(guān)理論  7.3  小波熵理論  7.4  小波消噪  7.5  基于小波分析的直流輸電線路邊界保護(hù)  7.6  基于小波變換的輸電線路行波故障測(cè)距  7.7  基于小波變換的輸電線路行波測(cè)距式距離保護(hù)  7.8  基于小波-相關(guān)分析的高壓電纜雙端故障測(cè)距  7.9  基于連續(xù)復(fù)小波變換的頻率法故障測(cè)距  7.10  基于小波變換的行波故障選相  7.11  基于小波變換的電力變壓器勵(lì)磁涌流鑒別  7.12  基于全頻帶小波能量相對(duì)熵的配網(wǎng)故障選線方法  7.13  基于小波變換的高壓電器局部放電信號(hào)檢測(cè)  7.14  基于小波變換的同步電機(jī)參數(shù)辨識(shí)  7.15  電能質(zhì)量  7.16  基于小波變換的電能質(zhì)量檢測(cè)  7.17  基于小波變換的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)  7.18  基于小波分析的電力系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)壓縮  參考文獻(xiàn)第8章  數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)  8.1  引言  8.2  數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)原理  8.3  數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波器  8.4  基于形態(tài)學(xué)信號(hào)奇異性檢測(cè)的故障測(cè)距  8.5  形態(tài)學(xué)在電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)處理中的應(yīng)用  8.6  基于小波-形態(tài)學(xué)融合算法的設(shè)備局部放電信號(hào)檢測(cè)  8.7  基于形態(tài)學(xué)-小波包分解的相對(duì)能量故障選線自適應(yīng)算法  8.8  形態(tài)譜在配電網(wǎng)故障選線中的應(yīng)用  8.9  基于形態(tài)學(xué)梯度的輸電線路快速選相元件  8.10  變壓器涌流鑒別的形態(tài)學(xué)方法  參考文獻(xiàn)第9章  希爾伯特-黃變換  9.1  引言  9.2  經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解  9.3  希爾伯特變換  9.4  固有模態(tài)函數(shù)  9.5  HHT的幾個(gè)關(guān)鍵問題  9.6  基于HHT的信號(hào)濾波  9.7  信號(hào)奇異性檢測(cè)的HHT算法  9.8  基于HHT的低頻振蕩檢測(cè)  9.9  基于HHT的電能質(zhì)量檢測(cè)  9.10  基于HHT的同步電機(jī)參數(shù)辨識(shí)  9.11  基于HHT的局部放電在線檢測(cè)  9.12  基于HHT的中壓配網(wǎng)故障選線  9.13  基于HHT的超高速方向保護(hù)  9.14  配電網(wǎng)鐵磁諧振和諧波諧振產(chǎn)生機(jī)理分析  9.15  基于HHT的鐵磁諧振過電壓辨識(shí)  參考文獻(xiàn)第10章  s變換  10.1  引言  10.2  S變換基本理論  10.3  S變換的性質(zhì)  10.4  廣義S變換  10.5  基于S變換的行波波頭識(shí)別  10.6  基于S變換的配網(wǎng)纜-線混合線路故障選線  10.7  低頻振蕩模態(tài)的S變換檢測(cè)  10.8  基于S變換的電能質(zhì)量擾動(dòng)分析  10.9  基于S變換的間諧波檢測(cè)  10.10  基于S變換與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的涌流識(shí)別  10.11  基于S變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電線路故障分類和定位  10.12  基于S變換和支持向量機(jī)的電能質(zhì)量擾動(dòng)分析  參考文獻(xiàn)第11章  分形  11.1  引言  11.2  分形基本理論  11.3  基于分形濾波的信號(hào)處理  11.4  輸電線路故障類型識(shí)別的分形算法  11.5  同步發(fā)電機(jī)局部放電分形維數(shù)計(jì)算  11.6  基于小波變換的多重分形小電流接地系統(tǒng)故障選線  11.7  基于分形理論的中壓電網(wǎng)過電壓識(shí)別  11.8  基于分形理論的變壓器勵(lì)磁涌流鑒別  11.9  電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)的分形指數(shù)-小波識(shí)別算法  11.10  同步發(fā)電機(jī)定子繞組內(nèi)部故障分析和保護(hù)的分形算法  11.11  基于分形理論的負(fù)荷預(yù)測(cè)  11.12  基于分形理論的交聯(lián)聚乙烯絕緣電纜局部放電檢測(cè)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　第3章　卡爾曼濾波　　3.1　引言　　統(tǒng)計(jì)濾波方法是一門自然科學(xué)和技術(shù)科學(xué)在各個(gè)領(lǐng)域中具有廣泛應(yīng)用的數(shù)學(xué)方法，20世紀(jì)40年代，由于第二次世界大戰(zhàn)軍事技術(shù)等方面的需要，由維納（N.Wiener）和柯爾莫哥洛夫（A.N.Kolmogorov）彼此獨(dú)立地創(chuàng)立了經(jīng)典維納濾波理論。由于維納當(dāng)時(shí)是為研究火炮控制系統(tǒng)的需要才提出了經(jīng)典維納濾波理論，因?yàn)檐娛卤Ｃ茉?，所以文獻(xiàn)直到1949年才公開發(fā)表。維納濾波理論在方法論上采用頻域法，它主要是利用分解平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的譜展式來解決最優(yōu)濾波問題。這一理論在通信、控制等技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)得到應(yīng)用并有所發(fā)展，但也存在不足之處：首先，它沒有能夠給出最佳濾波解的直接計(jì)算方法，卻往往是包含在求解微分方程或代數(shù)方程等復(fù)雜的計(jì)算過程中。其次，這種方法必須把所用到的全部數(shù)據(jù)保存起來，而且每一時(shí)刻都要通過這些數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，才能得到所需要的各種量的估計(jì)值，按照這種濾波方法設(shè)置的微處理器，其存儲(chǔ)量和計(jì)算量都是很大的，甚至不能實(shí)時(shí)計(jì)算。再次，該理論是采用頻域法以傳遞函數(shù)為其數(shù)學(xué)工具，以單變量控制與調(diào)節(jié)為其主要內(nèi)容，因而不能直接推廣到非平穩(wěn)過程的濾波問題。這些局限性和缺點(diǎn)使得維納濾波理論難于在工程上實(shí)現(xiàn)，限制了它的應(yīng)用。

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