摘要
由于配电网电压等级低，故障行波信号的幅值较小，行波在传输和提取过程中还会受到大量高频噪声的干扰，使得故障行波信号的检测变得困难，测距精度下降。通过对故障行波特征的分析，构造出不受故障类型限制的相模变换矩阵，对较为稳定的行波线模分量进行提取。采用变分模态分解（variationalmodedecomposition,VMD）将故障行波信号分解成窄带信号，该方法与经验模态分解和小波变换相比有较强的噪声鲁棒性，可以有效抑制模态混叠。采用Teager能量算子对包含故障特征的模态进行波头的标定，通过对信号做平滑处理形成三点对称差分能量算子（three-pointsymmetricdifferentialenergyoperator,DEO3S），提高了噪声鲁棒性，有效避免了希尔伯特变换的端点效应。针对强噪声背景下微弱行波信号无法有效提取的问题，提出将随机共振（stochasticresonance,SR）引入配电网行波测距中，采用变尺度单稳态随机共振模型，形成SR-VMD-DEO3S的配电网故障测距方法。由于SR和VMD的参数取值对测距结果影响较大，提出将禁忌搜索算法与粒子群算法相结合，形成禁忌粒子群优化算法对参数进行优化，提高了收敛效率，并且分别构造了衡量行波降噪和分解效果的测度指标，能够实现对不同行波到达检测点时刻的准确标定，再利用不受波速影响的双端测距原理即可获得准确的故障点位置。 在MATLAB/Simulink中搭建10kV配电网仿真模型对所提测距方法进行仿真验证，仿真结果表明测距方法不受故障类型限制，受故障距离和过渡电阻的影响较小，与希尔伯特-黄变换和小波模极大值方法相比具有更强的噪声鲁棒性，测距精度较高，适用范围较广。
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