一种基于STFT与小波变换相结合的暂态振荡检测新方法

《一种基于STFT与小波变换相结合的暂态振荡检测新方法》是一篇探讨电力系统中暂态振荡检测技术的学术论文。该论文旨在解决传统方法在处理非平稳信号时存在的局限性，提出了一种结合短时傅里叶变换（STFT）和小波变换（Wavelet Transform）的新型检测方法，以提高对暂态振荡信号的识别精度和实时性。

暂态振荡是电力系统中常见的一种动态现象，通常由负荷突变、故障切除或发电机跳闸等因素引起。这种振荡可能影响系统的稳定性，甚至导致系统崩溃。因此，准确、快速地检测和分析暂态振荡对于保障电力系统的安全运行至关重要。

传统的暂态振荡检测方法主要依赖于傅里叶变换，但这种方法仅适用于平稳信号的分析，在处理非平稳信号时存在一定的局限性。为此，研究人员尝试引入小波变换，利用其良好的时频局部化特性来增强对暂态信号的分析能力。然而，小波变换在处理高频成分时可能会出现信息丢失的问题，因此需要进一步优化。

本文提出的基于STFT与小波变换相结合的新方法，充分利用了两种变换的优势。STFT能够在时间域上提供较高的分辨率，适合分析频率随时间变化的信号；而小波变换则能够有效捕捉信号中的瞬时特征，尤其在处理高频部分时表现更为优越。通过将这两种方法进行融合，可以更全面地提取暂态振荡信号的特征。

在具体实现过程中，作者首先使用STFT对输入信号进行时频分析，得到信号在不同时间点的频率分布情况。然后，利用小波变换对STFT结果中的高频成分进行进一步分解，以获取更精细的时间和频率信息。最后，通过设定合理的阈值和特征提取算法，判断是否存在暂态振荡现象。

为了验证该方法的有效性，作者在多个仿真数据集和实际电力系统数据上进行了测试。实验结果表明，与传统方法相比，所提出的方法在检测精度、响应速度以及抗干扰能力等方面均有显著提升。特别是在处理复杂、多变的暂态信号时，该方法表现出更强的适应性和鲁棒性。

此外，该研究还探讨了不同参数设置对检测性能的影响，如窗函数的选择、小波基函数的类型以及阈值的设定等。这些参数的选择直接影响到最终的检测结果，因此作者通过大量的实验对比，给出了较为合理的参数配置建议，为后续研究提供了参考。

总的来说，《一种基于STFT与小波变换相结合的暂态振荡检测新方法》为电力系统中的暂态振荡检测提供了一个新的思路和技术手段。该方法不仅提高了检测的准确性，还增强了对复杂信号的处理能力，具有重要的理论价值和实际应用意义。随着电力系统规模的不断扩大和运行环境的日益复杂，此类研究将有助于提升系统的安全性和稳定性。