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基于小波包的配电网故障选线距离判别方法
摘要
小波包是一种广泛应用于信号处理领域的数学工具，其具有高精度和高灵敏度的特点。本文提出了一种基于小波包的配电网故障选线距离判别方法，该方法充分利用小波包的分解和重构特性，通过对配电网故障信号进行小波包分解和重构，提取出故障信号的特征，进而判断故障选线距离，从而实现故障快速定位和快速恢复。
关键词：小波包；配电网故障；选线距离；特征提取；定位；恢复
Abstract
Waveletpacketisawidelyusedmathematicaltoolinsignalprocessingfieldduetoitshighaccuracyandsensitivity.Inthispaper,anovelmethodforfaultlineselectiondistancediscriminationindistributionnetworksbasedonwaveletpacketisproposed.Thismethodmakesfulluseofthedecompositionandreconstructioncharacteristicsofwaveletpacket,extractsthefeaturesoffaultsignalsbydecomposingandreconstructingthefaultsignalsbasedonwaveletpacket,andthenjudgesthefaultlineselectiondistance,thusachievingfastfaultlocalizationandrecovery.
Keywords:waveletpacket;distributionnetworkfault;lineselectiondistance;featureextraction;localization;recovery
一、引言
配电网是指将高压电力送至消费者用电点的大型电力系统。其运行安全和稳定性对于确保供电质量和保障人民生命财产安全具有重要意义，但由于天气、人为操作等因素，配电网故障时有发生。作为故障处理的重要一步，选线是指在故障位置周围的多条线路中，根据故障特征选择其中一条作为最终的恢复方案。而选线距离是指从故障发生位置到故障选线所在点的距离，它的选取直接影响到故障恢复的速度和效果。
目前，对于配电网故障选线距离的判别方法主要包括潮流计算法、根据电流幅值比较法、经验公式法和遗传算法等，这些方法都有一定的局限性，如精确度不高、计算时间长、受噪声等因素影响等。因此，提出一种高精度、快速、稳定的选线距离判别方法对于配电网故障的快速定位和恢复具有重要意义。
小波变换是一种新的信号处理技术，因其高精度、良好性能和方便性而在信号处理领域得到广泛应用。而小波包则是小波变换在处理高维度信号时的一种扩展方法，具有更高的分辨率和敏感度，能够更好地适应配电网电力信号的特性。因此，本文提出了一种基于小波包的配电网故障选线距离判别方法，旨在提高选线距离的判别精度和效率，为配电网故障处理提供较为有效的技术支持。
二、基于小波包的配电网故障选线距离判别方法
（一）小波包分析原理
小波包是一种小波变换的扩展方法，通过分解信号成不同频率的子带，对于每一个子带再进行分解，最终得到一组信号，即小波包系数。小波包可以分解得更细致，具有分辨率高、多尺度分析的特点，对于细节信息有优良的捕捉性能。小波包变换的分解和重构过程如下：
（1）分解
将信号x(t)分解成小波包分解树，经过N次分解后可得到小波包系数cMj(n)。其中M为小波包分解层数，j为节点深度，n为节点位置。
（2）重构
将小波包系数cMj(n)经过小波包重构树，重构得到和初始信号x(t)相同的信号x’(t)，该重构过程如下图所示：
（二）故障选线距离判别方法
本文提出的基于小波包的配电网故障选线距离判别方法主要分为三个步骤，具体描述如下。
步骤一：信号采集和预处理
通过电网故障检测装置，采集配电网故障信号，其中涵盖了多种故障信号类型，如短路、断线等，同时应对信号进行预处理，如滤波、降噪等，增强信号质量。
步骤二：小波包分解和特征提取
将预处理后的故障信号进行小波包分解，通过分析不同频率子带的能量分布，提取出故障信号的特征，如频率、振幅、形状等。
步骤三：选线距离判别
通过经验数据分析法，将故障信号的特征与不同选线距离下的数据进行对比，得出最优选线距离，进而实现快速的故障定位和恢复。
三、实验结果与分析
本文采用MATLAB进行仿真实验，以配电网短路故障信号为实验对象，通过分析小波包变换下的能量分布和特征提取，对故障信号的频率、振幅、形状等特征进行分析和提取，得到选线距离判别曲线如下图所示：
从图中可以看出，随着选线距离的增加