【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统故障检测领域，尤其涉及一种铁磁谐振故障查找方法及系统。
技术介绍
1、铁磁谐振现象是电力系统中常见的一种非线性振荡现象，通常发生在电网的电感、电容和铁芯之间，由于其不可预测性和破坏性，对电网的安全运行构成了严重威胁。铁磁谐振故障可能导致电力设备的损坏、系统不稳定以及严重的经济损失，因此，准确、快速地定位和检测铁磁谐振故障显得尤为重要。
2、随着电网规模的不断扩大和复杂性的增加，传统的故障检测方法已难以满足现代电网的需求。现有的检测方法通常依赖于单一的频谱分析或时间域分析技术，这些方法在面对复杂的电网信号时，往往难以提取出有效的故障特征。此外，电网环境中的噪声和干扰信号较为复杂，传统的滤波方法难以有效抑制这些噪声和干扰，进一步增加了故障检测的难度。
3、为了提高铁磁谐振故障的检测效率和准确性，研究者们提出了多种改进算法和系统架构，例如多尺度分析、自适应滤波等技术，但这些技术在实际应用中仍存在诸多挑战。多尺度分析虽然能够在一定程度上提高信号分解的精细度，但在面对高噪声环境时，其效果并不理想。而自适应滤波技术虽然能够根据实时信号调整滤波参数，但在复杂电网环境下，其滤波效果依然不够稳定和精确。
4、综上，现有技术至少存在如下技术问题：快速定位故障的难度大，噪声和干扰信号抑制效果差，滤波过程中正常信号过度滤波，信号分解和重构效果不佳，系统实时性和响应速度不够，计算效率低下，无法适应复杂电网环境中的动态变化。
技术实现思路
1、本专利技
2、本专利技术的一种铁磁谐振故障查找方法及系统，具体包括以下技术方案：
3、一种铁磁谐振故障查找系统，包括以下部分：
4、预处理模块、特征频率提取模块、自适应滤波模块、递归变换模块、故障查找模块；
5、预处理模块，用于对收集到的铁磁谐振故障信号进行预处理，消除直流分量和趋势项；预处理模块与特征频率提取模块相连；
6、特征频率提取模块，对预处理后的信号进行频谱分析和时间域分析；构建多维矩阵表示预处理后的信号的频谱-时间耦合关系，并从多维矩阵中提取铁磁谐振故障的特征频率；特征频率提取模块与自适应滤波模块相连；
7、自适应滤波模块，引入多层自适应滤波技术，对铁磁谐振故障的特征频率进行滤波处理；自适应滤波模块与递归变换模块相连；
8、递归变换模块，引入时频多尺度递归变换算法，对滤波后的信号进行分解和重构，得到重构后的信号，递归变换模块与故障查找模块相连；
9、故障查找模块，对重构后的信号进行特征提取，得到故障特征向量；将故障特征向量与预先建立的故障特征库进行匹配，找出最相似的故障模式；并根据匹配结果确定故障的类型和位置。
10、一种铁磁谐振故障查找方法，包括以下步骤：
11、s1、收集并预处理铁磁谐振故障信号，对预处理后的信号进行频谱和时间耦合分析，提取铁磁谐振故障的特征频率；进一步，引入多层自适应滤波技术进行滤波处理；
12、s2、通过时频多尺度递归变换算法对滤波后的信号进行分解和重构，对重构后的信号进行特征提取，得到故障特征向量；进一步，基于故障特征向量判断故障的类型和位置。
13、优选的，所述s1，具体包括：
14、引入多维频谱-时间耦合变换算法，对预处理后的信号进行傅里叶变换，将时域信号转换到频域，进行频谱分析和时间域分析；通过构建多维矩阵来表示预处理后的信号的频谱-时间耦合关系，并从多维矩阵中提取铁磁谐振故障的特征频率。
15、优选的，所述s1，具体包括：
16、在多层自适应滤波技术的实现过程中，引入多层自适应滤波算法，动态调整滤波器参数。
17、优选的，所述s2，具体包括：
18、时频多尺度递归变换算法通过多尺度分析和递归处理，对滤波后的信号进行分解和重构，并分离故障信号与正常信号。
19、优选的，所述s2，具体包括：
20、将故障特征向量与故障特征库进行匹配，找出最相似的故障模式；根据匹配结果确定故障的类型和位置，通过最大相似度对应的故障特征向量，判断故障的具体类型和位置。
21、优选的，所述s2，具体包括：
22、在时频多尺度递归变换算法的实现过程中，采用层次化分布式计算架构，得到故障定位信息。
23、优选的，所述s2，具体包括：
24、层次化分布式计算架构的实现过程如下：
25、首先，将计算任务分解成两个及以上层次的子任务，并分配到不同计算节点；进一步，各计算节点按照层次结构并行执行分配的子任务；最后，汇总各计算节点的计算结果，得到故障定位信息。
26、本专利技术的技术方案的有益效果是：
27、1、通过多维频谱-时间耦合变换算法，对铁磁谐振故障信号进行多维度的频谱和时间耦合分析，能够更高效地提取故障特征频率，准确定位铁磁谐振故障，结合频谱分析和时间域分析，通过增加频率和时间的耦合关系，显著提升了故障特征提取的精度和效率。
28、2、通过引入多层自适应滤波技术，能够根据实时采集的信号动态调整滤波器参数，有效抑制噪声和干扰信号，保证故障定位的精度，多层次的滤波结构和反馈机制，使滤波器能够在复杂环境下实现高效滤波，避免对正常信号的过度滤波。
29、3、时频多尺度递归变换算法通过多尺度分析和递归处理，对滤波后的信号进行精细分解和重构，保留正常信号的特征，并有效分离故障信号与正常信号，经过递归处理后的细节系数和近似系数被去噪和优化，信号重构的精度得到显著提高。
30、4、采用层次化分布式计算架构，将计算任务分散到多个层次的节点并行处理，显著提高了系统的计算效率和响应速度，通过任务分解、并行计算和结果汇总，确保了系统的实时性和计算结果的准确性。
31、5、通过多维频谱-时间耦合变换、自适应滤波和时频多尺度递归变换的结合，本专利技术能够在复杂电网环境下，迅速、准确地定位铁磁谐振故障，多层次的滤波和递归处理技术，能够有效处理电网中的各种噪声和干扰信号，保证故障查找的准确性和可靠性。
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1.一种铁磁谐振故障查找方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的铁磁谐振故障查找方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的铁磁谐振故障查找方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
4.根据权利要求1所述的铁磁谐振故障查找方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
5.根据权利要求1所述的铁磁谐振故障查找方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
6.根据权利要求5所述的铁磁谐振故障查找方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
7.根据权利要求6所述的铁磁谐振故障查找方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
8.一种铁磁谐振故障查找系统，其特征在于，包括以下部分：
【技术特征摘要】
1.一种铁磁谐振故障查找方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的铁磁谐振故障查找方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的铁磁谐振故障查找方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
4.根据权利要求1所述的铁磁谐振故障查找方法，其特征在于，所述s2，具体包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：赵宇雄，金耀强，李众，陆文俊，刘依丹，
申请(专利权)人：呼和浩特市奥祥电力自动化有限公司，
类型：发明
国别省市：
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