基于CEEMDAN和TEO的配电网行波故障定位方法

《基于CEEMDAN和TEO的配电网行波故障定位方法》是一篇探讨如何利用先进信号处理技术提高配电网故障定位精度的研究论文。随着电力系统规模的不断扩大，配电网的运行安全性和稳定性显得尤为重要。而行波故障定位作为一种快速、准确的故障检测手段，在配电网中具有广泛的应用前景。本文针对传统行波故障定位方法中存在的噪声干扰大、定位精度低等问题，提出了一种结合改进的信号分解算法和时延估计方法的新方案。

该论文首先介绍了配电网行波故障的基本原理。当配电网发生短路或接地故障时，会在故障点产生高频行波，并沿着线路传播。这些行波在不同节点之间被检测到，通过分析行波到达的时间差可以实现对故障点的精确定位。然而，由于实际环境中存在大量的噪声和干扰，传统的时延估计方法往往难以准确提取行波的到达时间，导致定位误差较大。

为了解决这一问题，本文引入了CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）算法作为信号预处理的关键步骤。CEEMDAN是一种改进的集合经验模态分解方法，它通过自适应噪声的加入，有效克服了传统EEMD方法中出现的模式混叠现象，提高了信号分解的稳定性和准确性。通过对原始行波信号进行CEEMDAN分解，可以将复杂的信号分解为多个本征模态函数（IMF），从而更清晰地识别出故障行波成分。

在信号分解的基础上，论文进一步采用了TEO（Time Difference Estimation based on Cross-correlation and Optimization）方法进行时延估计。TEO方法结合了互相关分析和优化算法，能够更精确地计算行波在不同测点之间的到达时间差。相比于传统的互相关法，TEO方法在处理非平稳信号和多路径干扰的情况下表现出更强的鲁棒性。通过优化算法对互相关峰的位置进行修正，可以显著提高时延估计的精度。

为了验证所提出方法的有效性，论文设计了一系列仿真试验，并与传统方法进行了对比分析。实验结果表明，相较于传统的EEMD和直接互相关法，CEEMDAN与TEO相结合的方法在信噪比较低的情况下仍能保持较高的定位精度，特别是在多故障点和复杂网络结构下表现尤为突出。此外，该方法还具备良好的实时性和计算效率，适用于实际工程中的应用。

论文还讨论了该方法在不同工况下的适用性。例如，在不同的故障类型（如单相接地、两相短路等）和不同线路参数条件下，CEEMDAN与TEO方法均能保持稳定的性能。同时，研究指出，随着采样频率的提高，行波信号的分辨率也随之增强，这对进一步提升定位精度具有重要意义。

综上所述，《基于CEEMDAN和TEO的配电网行波故障定位方法》通过引入先进的信号处理技术，为解决配电网行波故障定位中的关键技术难题提供了新的思路和方法。该研究不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中也展现出良好的可行性，为未来智能电网的发展提供了有力的技术支持。