Miten haarautuvat parantavat muuntimen vikahakua?
Toiminnassa变压器在运行过程中，由于各种因素可能会产生励磁涌流。这些涌流不仅影响变压器的正常运行，还可能危及电力系统的稳定性。因此，准确识别变压器的励磁涌流对于有效抑制此类涌流至关重要。
Seuraavaksi tarkastelemme, miten wavelet-teoriaa sovelletaan muuntajien magnetisointijännityksen analysointiin. Wavelet-analyysi on menetelmä, joka tarjoaa paikallistuksen sekä aika- että taajuusalueissa, mikä tekee siitä erittäin tehokkaan epälineaaristen signaalien käsittelyssä. Wavelet-muunnoksen perustava idea on jakaa signaali eri taajuuden ja ajan skaalojen wavelet-komponentteihin, jotka sitten analysoidaan ja käsitellään.
Muuntajan magnetisoitumisen aiheuttama virta on väliaikainen suuri-virta-ilmiö, joka johtuu äkillisistä jännite- tai virran muutoksista. Sen ominaisuudet sisältävät pääasiassa epälineaarisuuden, epästationaarisuuden, jaksollisuuden ja satunnaisuuden. Nämä piirteet asettavat perinteisille virtaanalyysimenetelmille huomattavia haasteita muuntajan magnetisoitumisen aiheuttamien virtojen käsittelyssä. Vertailun kannalta wavelet-teoria tarjoaa neljä keskeistä etua muuntajan magnetisoitumisen aiheuttaman virran analysoinnissa:
Signaalin kohinanpoisto: Koska magnetisoitumisen aiheuttamissa virtasignaaleissa on paljon kohinaa, kohinanpoisto on välttämätöntä. Wavelet-analyysi mahdollistaa signaalin moniskaalaisen hajoituksen, jälkeen kohinapoispoisto suoritetaan asettamalla kynnysarvoja kuhunkin skaalaan kuuluville wavelet-kertoimille, mikä poistaa kohinan tehokkaasti.
Signaalin jälleenrakennus: Wavelet-analyysi ei ainoastaan poista kohinaa vaan mahdollistaa myös signaalin jälleenrakennuksen. Valitsemalla sopivan wavelet-perusfunktion ja kynnyksiarvon, se voi säilyttää tehokkaasti pääsignaalin ominaisuudet samalla kun poistaa kohinan.
Ominaisuusten tunnistaminen: Wavelet-analyysi mahdollistaa magnetisoitumisen aiheuttavan virran ominaisuusten tehokkaan tunnistamisen. Käyttämällä wavelet-muunnosta voidaan saada signaalin energian jakautuminen eri taajuuden ja ajan skaaloissa, mikä mahdollistaa avainmerkitysten signaalin ominaisuusten tunnistamisen.
Virheiden diagnostiikka: Verrattuna normaali- ja virhetilanteisiin havaittujen virtasignaalien välillä olevia eroja voidaan käyttää virheiden diagnostiikassa. Wavelet-analyysi korostaa näitä eroja tehokkaasti, mikä parantaa virhentunnistuksen tarkkuutta.
Wavelet-teoria tarjoaa voimakkaan työkalun muuntajien magnetisoitumisen aiheuttavan virran analysointiin. Wavelet-analyysin avulla voidaan suorittaa tehtäviä, kuten kohinanpoisto, jälleenrakennus, ominaisuusten tunnistaminen ja virheiden diagnostiikka virtoissa, mikä parantaa muuntajien toiminnallista turvallisuutta ja sähköverkon vakautta.
Suositeltu
