周彬倩，陸繼明，毛承雄，王丹，邱軍，段余平（.華中科技大學(xué)強(qiáng)電磁工程與新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢430074；.武漢鋼鐵股份有限公司能源動(dòng)力總廠，武漢43008）

小波檢測(cè)雙電源自動(dòng)轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)電壓凹陷策略

周彬倩1，陸繼明1，毛承雄1，王丹1，邱軍2，段余平2
（1.華中科技大學(xué)強(qiáng)電磁工程與新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢430074；2.武漢鋼鐵股份有限公司能源動(dòng)力總廠，武漢430082）

故障檢測(cè)在雙電源自動(dòng)轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)中至關(guān)重要，小波變換模的極值點(diǎn)對(duì)應(yīng)信號(hào)突變點(diǎn)，有很強(qiáng)的提取信號(hào)特征的能力。選取合適的小波函數(shù)及分解層數(shù)，提取小波系數(shù)的模極大值作為判斷電源電壓發(fā)生跌落依據(jù)，進(jìn)行電源投切。利用Matlab/Simulink建立雙電源自動(dòng)轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)模型，考慮理想環(huán)境與白噪聲環(huán)境，分別采用小波分析、傅氏算法和兩點(diǎn)法檢測(cè)電壓跌落故障。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)檢測(cè)方法相比，小波分析提高了檢測(cè)的快速性、可靠性以及抗干擾性。

自動(dòng)切換開(kāi)關(guān)；小波變換；極值點(diǎn)；仿真；檢測(cè)速度；抗干擾性

隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，人們對(duì)供電可靠性的要求越來(lái)越高，對(duì)于醫(yī)院、商場(chǎng)、銀行、化工、高層建筑、軍事設(shè)施、消防等不允許斷電的重要場(chǎng)合都要求配備兩路電源來(lái)保證供電的可靠性，尤其是負(fù)載帶有精密實(shí)驗(yàn)儀器、新型醫(yī)療器械、半導(dǎo)體制造業(yè)等敏感負(fù)荷，幾個(gè)周波的電壓跌落或者電壓中斷都可能導(dǎo)致巨大的損失[1]。雙電源自動(dòng)轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)可以實(shí)現(xiàn)電源之間快速切換，保證供電可靠性，而電源故障檢測(cè)速度是影響開(kāi)關(guān)切換速度的重要因素之一，因此提高電源故障檢測(cè)速度尤為重要。目前常用的電壓跌落檢測(cè)算法主要有有效值檢測(cè)、Fourier變換、基于瞬時(shí)功率理論的dq變換、兩點(diǎn)法等。有效值檢測(cè)存在一個(gè)周期的延時(shí)，測(cè)量速度較慢；Fourier變換使簡(jiǎn)單的信號(hào)復(fù)雜化，不利于分析，同時(shí)它要求系統(tǒng)的采樣頻率很高，否則難以利用分析結(jié)果恢復(fù)原來(lái)信號(hào)中的各個(gè)成分；dq變換將三相電壓變換到旋轉(zhuǎn)的d軸和q軸上，映射為直流分量，可反映電壓的幅值和相位信息，但僅適用于三相對(duì)稱(chēng)電壓；兩點(diǎn)法檢測(cè)速度快，但是精度低，抗干擾性差[2]。

小波變換是在Fourier變換基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的新的信號(hào)處理方法，具有良好的時(shí)頻分析能力，對(duì)信號(hào)突變點(diǎn)尤為敏感?；谄渫晟频睦碚摵蛯?shí)用價(jià)值，在電力系統(tǒng)中得到廣泛的應(yīng)用。文獻(xiàn)[3]將小波變換應(yīng)用于變壓器勵(lì)磁涌流識(shí)別，改善了變壓器保護(hù)性能；文獻(xiàn)[4]研究基于小波變換的電網(wǎng)諧波檢測(cè)分析，驗(yàn)證了小波在諧波檢測(cè)中的優(yōu)越性；文獻(xiàn)[5]提出了基于小波變換的電力系統(tǒng)短路故障分析，實(shí)現(xiàn)故障快速自動(dòng)診斷。

本文把小波變換引入雙電源自動(dòng)轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)，根據(jù)小波變換后的模極大值檢測(cè)電壓信號(hào)突變點(diǎn)，作為轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)的動(dòng)作判據(jù)，不僅可以提高裝置動(dòng)作的可靠性，還具有強(qiáng)抗干擾性。

1 小波變換原理

1.1 小波變換的定義

小波變換（wavelettransform）的基本思想是以一簇函數(shù)去表示和逼近一個(gè)信號(hào)或函數(shù)，則這一簇函數(shù)稱(chēng)為小波函數(shù)系[6]。

假設(shè)f（t）是平方可積函數(shù)，ψ（t）是滿(mǎn)足允許性條件的母小波，母小波通過(guò)平移伸縮生成一個(gè)函數(shù)族，稱(chēng)其為連續(xù)小波，即

式中：a為尺度參數(shù)；b為平移參數(shù)。對(duì)于任意函數(shù)f（t）∈L2（R），其連續(xù)小波變換可定義為

而在實(shí)際運(yùn)用中，尤其在計(jì)算機(jī)中實(shí)現(xiàn)時(shí)，連續(xù)小波必須加以離散化，最常用的是二進(jìn)制小波變換。取a=2j，b=2jk，k、j∈Z，由此得到小波變換為

1.2 多分辨分析

多分辨分析的基本思想是先在L2（R）的某個(gè)子空間中建立基底，然后利用簡(jiǎn)單伸縮和平移變換，把子空間的基底擴(kuò)充到L2（R）中[7]，分解的最終目的是構(gòu)造一個(gè)在頻率上高度逼近L2（R）空間的正交小波基，而這些頻率分辨率的正交小波基相當(dāng)于帶寬各異的帶通濾波器。以一個(gè)3層多分辨分析為例，其小波分解樹(shù)如圖1所示。可以看出，多分辨分析僅對(duì)低頻部分進(jìn)行進(jìn)一步分解，而高頻部分則不予考慮，分解關(guān)系為S=A3+D3+D2+D1。如要進(jìn)行下一步分解，那么可以把低頻部分A3分解成低頻部分A4和高頻部分D4，以此類(lèi)推。建立在多分辨分析思想上的離散二進(jìn)小波分解為

式中：J為分解層數(shù)；c0（k）為尺度系數(shù)；dj（k）為小波系數(shù)。由式（4）可以得到信號(hào)分解的各頻率成分的小波系數(shù)，表示成矩陣形式為

圖1 3層多分辨分析樹(shù)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure ofthree layers multiresolution analysis tree

2 信號(hào)奇異性檢測(cè)

2.1 信號(hào)奇異性特征

理想的電力系統(tǒng)電壓信號(hào)是標(biāo)準(zhǔn)的正弦信號(hào)，無(wú)窮階光滑可導(dǎo)，但當(dāng)發(fā)生電壓跌落等電能質(zhì)量問(wèn)題時(shí)，信號(hào)特性則會(huì)發(fā)生改變。函數(shù)在某點(diǎn)間斷或者某階導(dǎo)數(shù)不連續(xù)稱(chēng)為函數(shù)在該點(diǎn)具有奇異性，反映了信號(hào)的不規(guī)則程度。數(shù)學(xué)上通常用李氏指數(shù)來(lái)表征信號(hào)的奇異性。設(shè)n＜a≤n+1，如果存在2個(gè)常數(shù)A、h0（h0＞0）及n次多項(xiàng)式Pn（h），使得對(duì)任意h≤h0，均有

則f（x）在x0點(diǎn)為L(zhǎng)ipschitzα。如果式（6）對(duì)所有x0∈（a，b）均成立，且x0+h∈（a，b），則稱(chēng)f（x）在（a，b）上是一致Lipschitzα。Lipschitz指數(shù)α的大小反映了函數(shù)在x0點(diǎn)奇異性的大小，值越大，那么函數(shù)在該點(diǎn)越光滑；反之，函數(shù)在該點(diǎn)變化越劇烈。奇異性檢測(cè)就是將信號(hào)的奇異點(diǎn)識(shí)別并判斷其奇異程度，可以通過(guò)小波變換實(shí)現(xiàn)。

2.2 基于小波變換的模極大值檢測(cè)

設(shè)θ（t）是低通平滑函數(shù)，ψα（t）是其一階導(dǎo)數(shù)，由微分原理可知ψα（t）滿(mǎn)足小波的可容許條件，因此ψα（t）可用作小波變換的基本小波。對(duì)函數(shù)θ（t）引入尺度因子s，則

令ψ（αt）關(guān)于尺度因子s的伸縮表示為（t），則函數(shù)（f t）在尺度s下的規(guī)范小波變換為

3 小波變換的具體應(yīng)用

3.1 小波變換在開(kāi)關(guān)切換中的應(yīng)用

在雙電源自動(dòng)轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)中，當(dāng)裝置控制系統(tǒng)檢測(cè)到常用電源發(fā)生電壓跌落故障，立即將負(fù)荷切換至備用電源，待常用電壓恢復(fù)正常后，控制器再將負(fù)荷返回至常用電源側(cè)，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示。圖中，PS1、PS2為機(jī)械開(kāi)關(guān)，TS1、TS2為并聯(lián)在機(jī)械開(kāi)關(guān)兩端的靜態(tài)電子開(kāi)關(guān)，他們共同構(gòu)成自動(dòng)轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)的開(kāi)關(guān)本體，R1、R2為非線(xiàn)性電阻，起保護(hù)晶閘管和機(jī)械觸頭的作用。以往的切換啟動(dòng)判據(jù)都是檢測(cè)電壓信號(hào)幅值變化，存在精度差、周期長(zhǎng)、抗干擾性弱等問(wèn)題。小波變換很容易建立起故障發(fā)生及發(fā)生時(shí)刻與小波變換模極大值及時(shí)間坐標(biāo)的一一對(duì)映關(guān)系，因此可以用模極大值代替電壓信號(hào)幅值變化來(lái)構(gòu)成切換啟動(dòng)判據(jù)，保證更好的啟動(dòng)能力和靈敏度。

圖2 雙電源自動(dòng)轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.2 Topology structure ofdualpower automatic transfer switch

3.2 小波函數(shù)的選擇

按照小波變換的定義，小波變換所用的小波函數(shù)不是唯一的，凡是滿(mǎn)足容許性條件的函數(shù)原則上都可以作為小波變換的母函數(shù)。但是在實(shí)際工程應(yīng)用中，不同的小波基分析會(huì)得到不同的分析結(jié)果，因此選擇最優(yōu)小波基不容忽視。小波選擇標(biāo)準(zhǔn)有緊支撐性、對(duì)稱(chēng)性、正交性和正則性等。在雙電源自動(dòng)轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)中，要求運(yùn)用小波分析時(shí)能提取信號(hào)的瞬時(shí)、奇異與突變成分，即提取有限頻帶上的信息，因此，在選擇小波基時(shí)，要考慮時(shí)頻兩域的緊支撐性[8-13]。

Daubechies小波正交、時(shí)頻緊支撐、高正則性且具有Mallat快速算法等特點(diǎn)，適用于檢測(cè)信號(hào)奇異性。濾波器系數(shù)為8的Daubechies4小波比較適合電能質(zhì)量問(wèn)題的分析[8]，因此，本文采用Db4作為分析小波對(duì)電源電壓進(jìn)行多尺度分解，提取小波系數(shù)的模極大值及其對(duì)應(yīng)的時(shí)刻作為啟動(dòng)切換開(kāi)關(guān)判據(jù)。Db4小波的尺度函數(shù)和小波函數(shù)如圖3所示。

圖3 Db4小波尺度函數(shù)和小波函數(shù)Fig.3 Db4 waveletscaling function and waveletfunction

3.3 分解層數(shù)的確定

為檢測(cè)提取電能質(zhì)量擾動(dòng)，必須合理確定小波分解層數(shù)，劃分的原則是：盡量使信號(hào)的基頻f0位于最低子頻帶的中心，從而限制基頻分量對(duì)其他子頻帶的影響。設(shè)采用頻率為fs，則頻帶的劃分層數(shù)為

式中：p為分解層數(shù)；fs為采樣頻率；f0為基波頻率，本文f0=50 Hz。小波判據(jù)是一種波形判據(jù)，采樣頻率過(guò)低有可能導(dǎo)致丟失故障突發(fā)時(shí)的特征信號(hào)奇異性，采樣頻率高意味著能更好地刻畫(huà)信號(hào)的波形特征，但是對(duì)硬件的性能（A/D芯片轉(zhuǎn)換速度、CPU計(jì)算速度等）要求也更高[10]。結(jié)合采樣特性和硬件條件，本文采樣頻率fs設(shè)定為2 000 Hz，計(jì)算得到小波分解層數(shù)為4。

3.4 小波模極大值檢測(cè)

一般來(lái)說(shuō)，突變點(diǎn)的定位是在多分辨分析的第1層和第2層高頻系數(shù)cD1和cD2中進(jìn)行判斷的。由于雙電源轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)要求實(shí)時(shí)判定電源故障，也即需要實(shí)時(shí)判斷模極大值。研究中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)常用電源發(fā)生電壓跌落時(shí)，第1層高頻系數(shù)cD1在故障點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)大階躍值，如圖4所示。因此，可以直接設(shè)定一個(gè)閾值K，當(dāng)時(shí)，則判定常用th電源發(fā)生電壓跌落，并將負(fù)荷切換至備用電源。該方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，而且對(duì)雙電源轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)快速性有很大的提高。

圖4 小波變換cD1突變點(diǎn)檢測(cè)Fig.4 Detection of wavelettransform cD1 points ofabrupt change

4 仿真與檢測(cè)結(jié)果分析

采用Matlab/Simulink構(gòu)造的雙電源自動(dòng)轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)仿真模型見(jiàn)圖2。采用混合式自動(dòng)轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)結(jié)構(gòu)，穩(wěn)態(tài)時(shí)由機(jī)械開(kāi)關(guān)工作，而電源切換時(shí)由靜態(tài)開(kāi)關(guān)動(dòng)作，從而實(shí)現(xiàn)通態(tài)功耗小，轉(zhuǎn)換時(shí)間快。其中，電源線(xiàn)電壓為10 kV，當(dāng)控制系統(tǒng)檢測(cè)到常用電源電壓跌落信號(hào)，觸發(fā)TS1同時(shí)斷開(kāi)PS1，待負(fù)荷與常用電源斷開(kāi)后，觸發(fā)TS2同時(shí)閉合PS2，負(fù)荷轉(zhuǎn)移至備用電源側(cè)。由切換流程可知，在整個(gè)過(guò)程中機(jī)械開(kāi)關(guān)不會(huì)分?jǐn)嚯娏?，因此不?huì)燃弧，有利于延長(zhǎng)機(jī)械觸頭的壽命。而備用電源在常用電源與負(fù)荷斷開(kāi)后投入，不會(huì)在兩路電源之間產(chǎn)生環(huán)流。該運(yùn)行方式安全可靠，對(duì)電源影響較小。常規(guī)電壓跌落檢測(cè)常常采用傅氏算法、兩點(diǎn)法和三點(diǎn)法等檢測(cè)方法，其中傅氏算法的基本原理是Fourier變換，廣泛應(yīng)用于繼電保護(hù)和微機(jī)勵(lì)磁等系統(tǒng)；兩點(diǎn)法和三點(diǎn)法是取采樣序列的2個(gè)點(diǎn)或3個(gè)點(diǎn)計(jì)算交流電量的電壓特征量的算法。本文仿真模擬常用電源發(fā)生不同程度的電壓跌落時(shí)，采用不同故障檢測(cè)方法雙電源自動(dòng)轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)的動(dòng)作過(guò)程。

（1）當(dāng)常用電源在0.1 s時(shí)發(fā)生20%UN電壓跌落，采用小波分析法、傅氏算法、兩點(diǎn)法對(duì)電壓跌落進(jìn)行故障檢測(cè)，采樣頻率均為2 000 Hz。采用傅氏算法和兩點(diǎn)法進(jìn)行故障檢測(cè)時(shí)，當(dāng)電壓檢測(cè)幅值Uc≤10%UN，則判定常用電源發(fā)生故障，切換裝置動(dòng)作，負(fù)荷轉(zhuǎn)至備用電源側(cè)。

仿真不同電壓跌落幅度，小波變換、傅氏算法、兩點(diǎn)法檢測(cè)不同電壓跌落的開(kāi)關(guān)動(dòng)作時(shí)間如表1所示。以PS1動(dòng)作時(shí)間來(lái)比較各檢測(cè)方法的快速性、電源電壓、各電壓跌落檢測(cè)和PS1開(kāi)關(guān)動(dòng)作波形如圖5所示。其中，PS1的開(kāi)關(guān)量1表示開(kāi)關(guān)閉合，0表示開(kāi)關(guān)斷開(kāi)。

表1 不同算法電壓跌落檢測(cè)時(shí)間Tab.1 Different analysis sag detection time ms

由表1可知，在不考慮白噪聲時(shí)，小波分析根據(jù)突變點(diǎn)處高頻系數(shù)cD1的極值作為檢測(cè)判據(jù)，對(duì)不同程度電壓跌落的故障檢測(cè)時(shí)間波動(dòng)變化??；傅氏算法則是根據(jù)檢測(cè)幅值作為切換判據(jù)，比較點(diǎn)隨著電壓幅值的不同而發(fā)生變化，檢測(cè)時(shí)間也隨之發(fā)生改變；兩點(diǎn)法檢測(cè)僅需2個(gè)連續(xù)采樣點(diǎn)，檢測(cè)速度最快。

（2）考慮存在白噪聲環(huán)境，在仿真模型中加入Band-Limited White Noise模塊，該模塊可以產(chǎn)生一組噪聲隨機(jī)數(shù)，其中噪聲幅值設(shè)置為100 V（1% UN），噪聲相關(guān)時(shí)間設(shè)為0.001，種子參數(shù)設(shè)置為默認(rèn)值23 341。常用電源在0.1 s時(shí)發(fā)生20%UN電壓跌落，則電源電壓、小波分析、傅氏算法和兩點(diǎn)法的電壓檢測(cè)波形如圖6所示。

圖5 電壓跌落檢測(cè)波形Fig.5 Voltage drop detection waveforms

圖6 電壓跌落檢測(cè)波形Fig.6 Voltage drop detection waveform

從圖6可以看出，當(dāng)存在白噪聲時(shí)，由于小波變換是函數(shù)和小波的卷積，實(shí)質(zhì)上也是一種濾波過(guò)程[14]，小波變換高頻系數(shù)cD1在電壓跌落點(diǎn)仍出現(xiàn)一個(gè)階躍值，并不影響故障檢測(cè)，PS1動(dòng)作時(shí)間為2 ms；傅氏算法濾波特性良好，在存在白噪聲時(shí)也可以進(jìn)行故障判斷，該算法PS1動(dòng)作時(shí)間為1.7 ms。仿真顯示，以上2種測(cè)量方法均能在噪聲環(huán)境中正確檢測(cè)電壓跌落故障，開(kāi)關(guān)PS1進(jìn)行切換動(dòng)作。而兩點(diǎn)法是基于正弦函數(shù)模型的檢測(cè)方法，其需要的檢測(cè)數(shù)據(jù)少，雖然反應(yīng)速度快，但是相對(duì)于小波分析和傅氏算法精度較差，存在白噪聲時(shí)不能準(zhǔn)確及時(shí)判斷電壓跌落故障，因此不能應(yīng)用于噪聲環(huán)境。

5 結(jié)論

（1）在雙電源自動(dòng)轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)中，小波變換的極大值點(diǎn)對(duì)應(yīng)電壓突變點(diǎn)，當(dāng)電源電壓發(fā)生跌落，可以將小波高頻系數(shù)的極大值點(diǎn)作為開(kāi)關(guān)切換啟動(dòng)判據(jù)；

（2）與傳統(tǒng)電壓檢測(cè)方法相比，小波檢測(cè)一方面繼承了傳統(tǒng)時(shí)域檢測(cè)方法的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)信號(hào)噪聲、波形多變有很強(qiáng)的魯棒性；同時(shí)，具有概念清晰、算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的特點(diǎn)。

[1]田兵（Tian Bin）．大型工業(yè)企業(yè)重要負(fù)荷雙電源相互支撐研究（Dual-power Mutual Support System for Largescale Industry Sensitive Load）[D]．武漢：華中科技大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院（Wuhan：College of Electrical& Electronic Engineering of Huazhong University of Science and Technology），2012.

[2]劉海春，徐立智，謝少軍（Liu Haichun，Xu Lizhi，Xie Shaojun）.基于周期相位的電壓跌落檢測(cè)方法（Detection method ofvoltage sag based on period phase）[J]．電工技術(shù)學(xué)報(bào)（TransactionsofChina ElectrotechnicalSociety），2009，24（9）：186-190.

[3]蔡義明（Cai Yiming）.小波分析在變壓器勵(lì)磁涌流識(shí)別中的研究（The Research ofthe Transformer Inrush Identification Based on WaveletAnalysis）[D]．南寧：廣西大學(xué)電氣工程學(xué)院（Nanning：College of Electrical Engineering，Guangxi University），2004.

[4]陳敏（Chen Min）.基于小波變換的電網(wǎng)諧波檢測(cè)與分析（Detection and Analysis of Grid Harmonic Based on WaveletTransform）[D]．成都：西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院（Chengdu：College ofElectricalEngineering，Southwest Jiaotong University），2011.

[5]孫成祥，晁勤，程磊（Sun Chengxiang，Chao Qin，Cheng Lei）.基于小波變換的電力系統(tǒng)短路故障分析（Application of wavelet transform to failure signal analysis for power systems）[J].華東電力（East China Electric Power），2007，35（4）：26-28.

[6]李威，王建賾，冉啟文，等（Li Wei，Wang Jianze，Ran Qiwen，et al）.一種新的電力系統(tǒng)暫態(tài)波形檢測(cè)方法（A novel measurement method for power system transient waveforms）[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化（Automation of Electric Power Systems），2002，26（5）：45-48.

[7]崔家瑞（CuiJiarui）.基于小波變換的電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)分析方法的研究（Research on Analytical Method of Power Quality Disturbance Based on Wavelet Transform）[D].哈爾濱：哈爾濱理工大學(xué)電氣工程及其自動(dòng)化學(xué)院（Harbin：SchoolofElectricalEngineeringand Automation，Harbin University ofScience and Technology），2007.

[8]Brito N S D，Souza B A，Pines F A C.Daubechies wavelets in quality ofelectrical power[C]//8th International Conference on Harmonics and Quality of Power.Athens，Greece：1998.

[9]劉桂英，粟時(shí)平（Liu Guiying，Su Shiping）.用小波變換模極大值和DSP檢測(cè)電壓跌落（DSP detecting method of voltage sag based on modulus maximum of wavelet transform）[J].高電壓技術(shù)（High Voltage Engineering），2008，34（7）：1456-1462.

[10]Chaari O，Meunier M，Brouaye F.Wavelets：a new tool for the resonant grounded power distribution systems relaying [J].IEEE Trans on Power Delivery，1996，11（3）：1301-1308.

[11]石志強(qiáng)，任震，黃雯瑩（Shi Zhiqiang，Ren Zhen，Huang Wenying）.小波分析及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用（二）理論基礎(chǔ)（Waveletanalysis and application to power systemsparttwo theory fundament）[J]．電力系統(tǒng)自動(dòng)化（Automation of Electric Power Systems），1997，21（2）：13-17.

[12]胡銘，陳珩（Hu Ming，Chen Heng）．基于小波變換模極大值的電能質(zhì)量擾動(dòng)檢測(cè)與定位（Detection and location ofpower quality disturbances using wavelet transform modulus maxima）[J].電網(wǎng)技術(shù)（Power System Technology），2001，25（3）：12-16.

[13]劉明才．小波分析及其應(yīng)用[M]．北京：清華大學(xué)出版社，2005.

[14]楊耿煌，溫渤嬰（Yang Genghuang，Wen Boying）.一種新的電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)去噪方法（A new method ofpower quality disturb de-noising）[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)（Proceedings ofthe CSU-EPSA），2008，20（1）：89-94.

Voltage Sag Policy of Wavelet Detection of DualPower Automatic Transfer Switch

ZHOU Binqian1，LU Jiming1，MAO Chengxiong1，WANG Dan1，QIU Jun2，DUAN Yuping2
（1.State Key Laboratory ofAdvanced Electromagnetic Engineering and Technology，Huazhong University ofScience and Technology，Wuhan 430074，China；2.Wuhan SteelCorporation，Wuhan 430082，China）

Fault detection is crucial in a dual power automatic transfer switch and wavelet transform modulus signal corresponding to the extreme point mutations，it has a strong ability to extract the signal characteristics.This paper selects the appropriate wavelet function and the decomposition layer，extracts the wavelet coefficient maximum modulus value to be the basis of judging supply voltage drop and to operate power switching.This paper builds dual power automatic transfer switch models with Matlab/Simulink software，and adopts waveletanalysis，F(xiàn)ourier algorithm and two-pointmethod to detectvoltage drop failures considering both ideal environmentand white noise environment. Simulation results show thatcompared with traditionalmethods the waveletanalysis improve the speed，reliability and immunity ofdetection.

automatic transferswitch；wavelettransform；extreme point；simulation；detection speed；noise immunity

TM564

A

1003-8930（2015）03-0005-06

10.3969/j.issn.1003-8930.2015.03.02

周彬倩（1990—），女，碩士研究生，研究方向?yàn)榇蠊β孰娏﹄娮蛹夹g(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用﹑電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制等。Email：zjzbq1@126.com

2013-10-25；

2013-11-15

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51277083）；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51361130151）

陸繼明（1956—），男，碩士，教授，研究方向?yàn)槲C(jī)勵(lì)磁控制等。Email：lujiming@mail.hust.edu.cn

毛承雄（1964—），男，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行與控制、同步發(fā)電機(jī)勵(lì)磁控制和大功率電力電子技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用等。Email：cxmao@mail.hust. edu.cn