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高压断路器分合闸线圈电流信号特征提取与故障判别方法研究
高压断路器分合闸线圈电流信号特征提取与故障判别方法研究
摘要：高压断路器在电力系统中起着至关重要的作用，它具有快速切除故障区域的功能，保护电力系统的安全运行。本文通过对高压断路器分合闸线圈电流信号进行特征提取及故障判别方法的研究，可以更准确、更快速地判断断路器发生的故障类型，提高电力系统的可靠性和安全性。
关键词：高压断路器；分合闸线圈电流信号；特征提取；故障判别。
一、简介
高压断路器是电力系统中不可或缺的设备，它主要用于分断或连接电力系统中的高压电路，保护电力系统的运行安全。断路器的分合闸线圈电流信号可以反映出断路器工作状态、故障类型等信息，因此对于分合闸线圈电流信号的分析具有重要的意义。本文将对高压断路器分合闸线圈电流信号进行特征提取和故障判别的研究。
二、高压断路器分合闸线圈电流信号特征提取的方法
（一）小波变换法特征提取
小波变换是一种快速变换方法，能够将高压断路器分合闸线圈电流信号变换到时域与频域上。通过小波变换可以得到信号的时频能量分布，进而提取出高压断路器分合闸线圈电流信号的时域和频域的特征参数。因此，小波变换法在高压断路器分合闸线圈电流信号特征提取中应用较为广泛。
（二）经验模态分解法特征提取
经验模态分解法是一种基于本征函数的信号分解方法，可以对高压断路器分合闸线圈电流信号进行分解，得到不同尺度和频率的本征模态函数，在此基础上提取特征参数。经验模态分解法具有良好的自适应性和鲁棒性，在高压断路器分合闸线圈电流信号分析中应用广泛。
三、高压断路器故障判别方法
（一）支持向量机方法
支持向量机是一种基于统计学习的分类方法，通过建立分类模型对高压断路器分合闸线圈电流信号进行分类，判别断路器故障类型。通过对训练样本的学习，使分类器具有更强的分类能力。
（二）神经网络方法
神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构的人工神经网络，它可以通过学习建立对高压断路器分合闸线圈电流信号分类的模型，判别断路器故障类型。神经网络具有良好的学习能力和分类性能。
四、实验结果分析
实验数据来源于电力系统中的高压断路器分合闸线圈电流信号，通过小波变换法和经验模态分解法提取信号的特征参数，建立了支持向量机分类器和神经网络分类器进行分类实验。实验结果表明，两种分类方法可以准确、快速地对高压断路器的故障类型进行判别，具有很好的应用前景。
五、总结
本文从高压断路器分合闸线圈电流信号的特征提取入手，对小波变换法和经验模态分解法进行了比较分析，并结合支持向量机方法和神经网络方法建立了断路器故障分类器。实验结果表明，该方法具有较好的准确性和可靠性。本研究对于提高电力系统的可靠性和安全性具有重要意义。