多尺度混沌时间序列在载流故障预测中的应用.pdf

第19卷　 第7期 电　 机　 与　 控 　 制　 学　 报 Vol．19 No．7 　 　 2015年7月 Electric Machines and Control　 　 　 July 2015 　 　 　 　 　 　 多尺度混沌时间序列在载流故障预测中的应用 1 1 2 孟垚 ,　 许力 ,　 杨洁 (1.浙江大学 电气工程学院,浙江 杭州310027;2.浙江科技学院建工学院,浙江 杭州310023) 摘　 要:针对一类电力设备触点温度缓慢振荡上升的载流故障形态,提出了基于多尺度混沌时间序 列预测的载流故障趋势预测方法。 首先应用基于小波变换的噪声平滑算法对原始数据进行降噪处 理,并利用降噪后的数据构造即时温度序列和多时间尺度的平均温度序列。 通过将变步长的归一 化最小均方误差算法应用于Volterra核函数的辨识中,提高核函数的辨识精度,从而获得更加准确 的预测效果;采用上述改进后的Volterra 自适应滤波算法对载流故障进行趋势预测。 基于某电站 实际运行数据的测试结果表明,所提方法能够在载流故障发生的初期阶段预测故障发展的整体趋 势,计算量小且精度高,预测故障发生时间误差最小为1min。 关键词:载流故障;温度预测;小波变换;混沌时间序列;Volterra DOI:10.15938/ j.emc.2015.07.001 中图分类号:TM712 文献标志码:A 文章编号:1007-449X(2015)07-0001-07 Application of multi-scale chaotic time series prediction in early warning of electric equipment current-carrying fault 1 1 2 MENG Yao ,　 XU Li ,　 YANGJie (1. College of Electrical Engineering,Zhejiang University,Hangzhou310027,China;2. School of Civil Engineering and Architecture,Zhejiang University of Science and Technology,Hangzhou310023,China) Abstract:For a classof current-carryingfaultsontheelectriccontacts,anew current-carryingfault early warning scheme was proposed using multi-scale chaotic time series prediction. After reducing noises by the wavelet-based smoothing algorithm,the noise-free real-time temperature series and the moving aver- age temperature series in various time scales were constructed respectively. To improve the prediction performanceof current-carryingfaults,theadvancedVolte