基于希尔伯特-黄变换的微电网线路故障诊断方法及系统技术方案

本公开提供了一种基于希尔伯特‑黄变换的微电网线路故障诊断方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取微电网的运行状态数据；将故障检测点的电压信号经过希尔伯特‑黄变换得到二维时频谱图和Hilbert谱图；根据二维时频谱图和Hilbert谱图进行故障判断；根据Hilbert谱图的特征和各相间的相关系数进行短路故障类型的识别；根据故障时刻线路上方向识别点电压和/或电流信号的能量突变，得到故障线路；本公开提高了故障诊断的精确度，而且诊断方案不受微电网潮流多变特点的影响，提高了新型诊断方法的适应性。

【技术实现步骤摘要】
基于希尔伯特-黄变换的微电网线路故障诊断方法及系统
本公开涉及微电网故障诊断
，特别涉及一种基于希尔伯特-黄变换的微电网线路故障诊断方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。能源互联网代表未来能源产业的发展方向，微电网是能源互联网的重要构成基础，是提高可再生能源利用率的有效手段。微电网线路发生短路故障时会产生电压下降、电流激増、电能质量恶化等影响，若检测保护不及时会造成设备受损，甚至引发整个大电网系统的解列崩溃。快速有效的故障诊断方案是故障后系统恢复的前提。基于电气量信息的微电网故障诊断，在数据的完备性、准确性、反映电网的故障特性等方面具有明显优势。电网线路发生故障通常伴随电流、电压的突变，电流、电压检测信号呈现时变或非平稳性特征。常用的信号分解方法有小波变换、傅里叶变换，它们存在需要事先确定基函数、不适用于非线性信号、不能进行特征抽取等缺点，且傅里叶变换只能进行信号的二维表示。而希尔伯特-黄变换(Hilbert-HuangTransform，HHT)是一种时频联合域分析方法，在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于希尔伯特-黄变换的微电网线路故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取微电网的运行状态数据；/n将故障检测点的电压信号经过希尔伯特-黄变换得到二维时频谱图和Hilbert谱图；/n根据二维时频谱图和Hilbert谱图进行故障判断；/n根据Hilbert谱图的特征和各相间的相关系数进行短路故障类型的识别；/n根据故障时刻线路上方向识别点电压和/或电流信号的能量突变，得到故障线路。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于希尔伯特-黄变换的微电网线路故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取微电网的运行状态数据；
将故障检测点的电压信号经过希尔伯特-黄变换得到二维时频谱图和Hilbert谱图；
根据二维时频谱图和Hilbert谱图进行故障判断；
根据Hilbert谱图的特征和各相间的相关系数进行短路故障类型的识别；
根据故障时刻线路上方向识别点电压和/或电流信号的能量突变，得到故障线路。


2.如权利要求1所述的基于希尔伯特-黄变换的微电网线路故障诊断方法，其特征在于，根据二维时频谱图和Hilbert谱图进行故障判断，具体为：
二维时频谱图中出现频率突变点，且Hilbert谱图中工频50Hz处出现能量增加或缺失情况的时间段。


3.如权利要求2所述的基于希尔伯特-黄变换的微电网线路故障诊断方法，其特征在于，二维时频谱图中出现频率突变点具体为：出现突变频率偏差计算值的绝对值大于0.5的信号点；Hilbert谱图中工频50Hz处出现能量增加或缺失情况的时间段具体为：选相系数的绝对值等于零。


4.如权利要求3所述的基于希尔伯特-黄变换的微电网线路故障诊断方法，其特征在于，对A相、B相、C相的单组数据进行中心化和归一化处理得到选相系数。


5.如权利要求1所述的基于希尔伯特-黄变换的微电网线路故障诊断方法，其特征在于，根据Hilbert谱图的特征和各相间的相关系数进行短路故障类型的识别，具体为：
对三相能量值信号序列进行选相系数计算和Pearson相关系数计算，共得到三个选相系数和三个Pearson相关系数计算值，根据得到的选相系数值和Pearson相关系数识别故障类别。


6.如权利要求5所述的基于希尔伯特-黄变换的微电网线路故障诊断方法，其特征在于，当以下条件同时成立时为A相接地短路故障：
A相选相系数为负、B相和C相选相系数为正、A相和B相之间的Pearson相关系数小于预设值、A相和C相之间的Pearson相关系数小于预设值、B相和C相之间的Pearson相关系数大于或等于预设值；
或者，
当以下条件同时成立时为AB两相接地短路故障：
A相和...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜春水，姜田田，郭文琛，殷天浩，郭松，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东;37