电力工程信号处理应用

郭磊

摘要：随着社会经济的高速发展以及城市化建设的持续深入，社会已经进入到了全新的发展进程中，这也为各大社会行业的发展起到了良好的促进作用，在这种发展背景下，无论是个人还是企业，其对于电力资源的需求量都在逐步提升。而电力系统在本质上属于一种较为复杂的系统，而随着整体发展规模的持续拓展，也对继电保护装置、自动控制装置等内容提出了较为严格稳定要求，必须要保证其中能够更好的提取出那些能够充分反映出系统动态化特征数据信息，确保电力工程的信号可以得到更加合理的处理应用。因此，文章首先对电力工程信号处理的主要方式加以明确；在此基础上，提出电力工程信号处理应用的具体措施。

关键词：电力工程；信号处理；实际应用

引言：在目前的社会发展进程中，电力工程项目已经受到了社会各界的重点关注，而在整体电力系统暂态量当中，其内部蕴含着较为丰富的数据信息，特别是在电力系统的各大专业领域当中，都具备着相对较高的应用价值。然而，其内部数据信息的提取难度与区分难度也会逐步提高，所以，为了确保电力工程信号能够得到更加高效的处理与应用，就应当在内部合理的引入多种类型的数学工具，确保电力系统工程的信号处理效率以及处理质量能够稳步提高。

一、电力工程信号处理的主要方法

（一）典型滤波算法

在电力系统中，信号处理是一项非常重要的任务，它涉及到许多方面，包括滤波算法。傅里叶变换是一种非常常见的信号处理方法，它能够将一个信号分解成一系列正弦和余弦波的形式，从而能够更好地分析信号的频率特性。

在滤波算法中，傅里叶变换也扮演了重要的角色。在电力系统中，我们经常需要对信号进行滤波，以去除一些不必要的噪声或干扰信号。常见的滤波器包括低通、高通、带通和带阻滤波器等。这些滤波器可以通过去除某些频率成分来保留我们需要的信号特征。

与傅里叶变换相比，最小二乘法是一种基于统计学原理的方法，它能够对数据进行拟合并估计模型的参数。在电力系统中，最小二乘法常用于处理信号中的噪声或干扰，以提高信号的质量。但是，最小二乘法并不直接涉及滤波器的设计和实现。

在电力系统信号处理中，我们可以根据具体的应用需求选择适合的滤波算法。如果需要分析信号的频率特性，傅里叶变换是非常有用的工具；如果需要去除信号中的噪声或干扰，最小二乘法是更合适的方法。

（二）小波分析

小波变换是一种广泛应用于信号处理的数学工具，它可以将信号分解成不同频率和时间分辨率的小波基。在电力系统中，小波变换可以用于故障检测和定位、信号处理等领域。

在故障检测方面，小波变换可以分析非平稳信号，如瞬态电流和电压信号。通过分解信号，我们可以确定可能导致故障的频率范围，从而进行进一步分析和故障诊断。例如，在行波故障测距中，小波变换可以对这部分瞬时性以及奇异性特征的故障信号进行分解，从而得到不同尺度的故障信息。在后续工作过程中，可以通过小波奇异点来对行波波头到检测点之间的时间间隔展开合理检测，在推算出具体故障位置的基础上，实现故障定位的主要目的[1]。

在信号处理方面，小波变换可以提高信号处理的效率和精度。例如，小波变换可以用于去除电力系统中的噪声，并改善信号的质量。此外，小波变换还可以用于识别电力系统中的电源变化和电压变化，从而帮助实现电力系统的稳定和安全运行。

小波变换作为一种重要的信号处理技术，已经在电力系统的各个领域得到了广泛的应用。

（三）数学形态学

数学形态学是一种广泛应用于电力工程信号处理中的非线性分析工具。与傅里叶变换、小波变换等传统的线性变换方法相比，数学形态学在计算速度方面相对较快，同时幅值不会衰减，能够有效地提取电力信号的特征，因此在电力工程领域得到了广泛的应用。

数学形态学最基本的算子是腐蚀和膨胀，它们可以通过扁平结构元素来实现。在电力工程信号处理中，数学形态学可以通过应用不同的结构元素来提取信号的不同特征，如谐波、噪声等，从而实现故障诊断、电能质量检测等目的。例如，在采用自适应滤波的过程中，可以选择不同长度的扁平结构元素，进一步检测电流内部的谐波含量。此外，基于数学形态学的基本腐蚀算子还可以用于扰动检测，从而实现精准定位，特别是在采用了MMG滤波过后，能够针对信号的奇异性进行合理识别，从而获取到故障问题发生的具体时间[2]。

二、电力工程信号处理应用的具体措施

（一）典型滤波算法的应用

电力系统涉及多个领域，包括继电保护、在线监测、电力设备环境监测等等。为了满足电力系统的实时性和精确性要求，傅里叶变换、最小二乘法以及卡尔曼算法等典型滤波算法被广泛应用。

傅里叶变换可以将一个信号从时间域转换到频率域，从而帮助工程师快速准确地分析信号的频率特性，进而判断系统的状态。在电力系统中，傅里叶变换常用于信号的谐波分析和故障检测。

电力系统中存在许多突发故障，如短路、接地等，这些故障会导致电流和电压的变化。傅里叶变换可以将信号从时间域转换为频率域，从而帮助工程师快速准确地判断故障类型。例如，如果电流中存在高频分量，则很可能是接地/弧光故障。

在线监测方面，最小二乘法广泛应用。在线监测需要采集大量数据并进行分析，以便实时监测电力系统的状态。在实际应用中，由于存在噪声干扰等因素，采集到的数据通常不完美。最小二乘法可以对采集到的数据进行拟合，得到一个较为精确的模型。例如，在对电力系统进行电压监测时，可以使用最小二乘法对采集到的数据进行拟合，从而预测未来一段时间内的电压变化趋势。

卡尔曼滤波算法是一种基于状态空间模型的滤波算法，可以通过对先验信息和测量信息进行融合来获得更加准确的状态估计。在实际应用过程中，卡尔曼滤波算法能够在暂态条件下针对基波分量站来合理估计，其中所需的数据信息窗比较短，整体运算量也相对较小，能够更好的实现高效率机电保护。卡尔曼滤波算法算法主要就是将那些故障信号中存在的基频分量当做主要成分，而后将故障当中的低次谐波以及高次谐波等内容当做噪声进行处理。在含有噪声的测量过程中，也可以通过不断进行预测、修正的方式进行运算，从而估计出对应的电压以及电流分量，通过卡尔曼滤波技术的应用，能够更好的发挥出计算机技术所具备的高速运算以及记忆功能，利用参数变化的随机性来稳步提高后续估计的准确程度。也有利于进一步提高卡尔曼滤波算法的计算速度，为其后续的合理应用提供出更加优异的条件[3]。

（二）小波分析与应用

小波分析是一种基于时间-频率分析的信号处理技术，在电力工程信号处理中得到了广泛的应用。电力自动化、继电保护、在线监测、环境监测等领域均需要对信号进行处理和分析，以实现信号的提取、识别和分类等任务。例如，可以利用小波分析对电力负荷进行预测，以实现对电力系统的调度和管理。同时，小波分析也可以用于电能质量分析，通过对电压和电流信号进行小波分析，可以得到电能质量指标，如谐波含量、失真因数等。

继电保护是电力系统中的关键保护措施，其主要任务是在电力系统发生故障时及时地分离出故障部分，保护电力系统的稳定性和安全性。在继电保护中，小波分析常用于故障信号的处理和识别。例如，在变压器保护中，可以利用小波分析对变压器的电流信号进行处理，提取出故障信号的特征，以实现对变压器故障的识别和判断。

需要注意的是，小波分析虽然具有很多优点，但也存在一些问题和限制。例如，小波分析中需要选择合适的小波基函数和分解层数，这需要根据具体的信号类型和分析要求进行选择和优化；另外，小波分析也容易受到噪声干扰和信号衰减的影响，这需要采取适当的降噪和信号增强措施。

（三）数学形态学的应用

数学形态学可以用于电力负荷预测、电能质量分析、故障信号处理和识别、信号特征提取和故障诊断等方面。例如，在电力自动化中，可以利用数学形态学对电力负荷进行预测，以实现对电力系统的调度和管理；在继电保护中，可以利用数学形态学对故障信号进行处理和识别，以实现对电力系统的保护和稳定性；在在线监测中，可以利用数学形态学对信号进行特征提取和故障诊断，以实现对电力设备的监测和检测；在环境监测中，可以利用数学形态学对环境因素进行特征提取和评估，以实现对环境的管理和保护。

在电力工程数学形态学的运算过程中，结构元素的形状以及大小，其属于影响后续信号处理结果的主要因素，而站在实际情况的角度上来看，最优结构元素的选择与干扰类型、干扰频率等多种因素有着较为紧密的联系。目前应用较为广泛的结构元素，主要为直线、曲线以及三角形等多种形状，一维信号当中所采用的结构元素则是直线与斜线等，在针对电力系统主要特征以及程序资源简化需求进行综合考虑过后，就可以选择直线结构元素。在充分结合形态学在其它专业领域中的应用经验过后能够看出，在针对不同信号进行处理时，所选择的结构元素并不相同，特别是在信号消噪方面，结构元素的形状越复杂，其针对信号进行提取的能力就越强，但同时也会耗费较多时间，而在针对信号奇异性进行检测时，为了针对信号奇异点的具体位置进行准确判断，就不能选择那些过长的结构元素，尽量以扁平结构为主[4]。

数学形态学在电力工程信号处理领域内具有一定的局限性和不足，但其在某些应用场景下具有明显的优势，特别是在形态信息的提取和分析方面。在实际应用中，需要根据具体的情况和需求，选择合适的信号处理方法，或者结合多种方法进行综合处理。

结论：综上所述，在目前的社会发展进程中，为了有效促进电力工程的顺利开展，确保电力工程信号能够得到更加高效的处理与应用，就要在内部合理的引入部分数学算法，通过典型滤波算法、小波分析方法以及数学形态学等多种方式，在其中针对电力工程信号进行更加深入的分析，准确找寻出内部存在的各类不足之处，使得电力工程信号在后续的应用过程中能够更好的发挥出自身所具备的实际作用。

参考文献：

[1]周品,李茜,薛冰,魏经明.电力工程绿色节能施工管理技术的应用分析[J].电站系统工程,2023,39(02):71-72.

[2]何军.电力工程系统中的自动化技术应用[J].集成电路应用,2023,40(01):303-305.DOI:10.19339/j.issn.1674-2583.2023.01.135.

[3]蔡翔.电力工程安全管理提升[J].现代工业经济和信息化,2021,11(12):178-179+182.DOI:10.16525/j.cnki.14-1362/n.2021.12.074.

[4]王志伟.电力工程中电力自动化技术的应用[J].光源与照明,2021(12):136-137.