快速準確的電網(wǎng)故障診斷對電網(wǎng)發(fā)生故障后故障元件的判別和系統(tǒng)的恢復有重要意義。目前國內外已經(jīng)提出包括專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、Petri網(wǎng)等基于開關量的電網(wǎng)故障診斷方法，基于故障錄波系統(tǒng)信息的電氣量診斷方式以及基于信息融合技術的電網(wǎng)故障診斷方法。

當電網(wǎng)發(fā)生故障時，由于保護和開關在某些情況下存在誤動、拒動以及因信道干擾發(fā)生信息丟失等諸多不確定性因素，基于開關量的故障診斷方法很難得到正確的診斷結果。電網(wǎng)發(fā)生故障時，最先是電流、電壓等電氣量發(fā)生變化，而后保護動作，致使繼電器跳閘。因此，利用電氣量能對各種復雜的故障進行診斷，并且由于電氣量信息更為準確、完備，因此能夠更好地反映故障特征。

希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang Transform, HHT）是一種可以處理非線性與非平穩(wěn)信號的數(shù)據(jù)處理方式，能夠對非線性信號進行分析，具有完全自適應性、不受Heisenberg測不準原理制約的特點，可用于故障分析以及故障定位。N. E. Huang等認為任何信號都可由固有模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function, IMF）組合而成。

他們由此提出HHT的兩個步驟：①經(jīng)驗模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）：將信號用經(jīng)驗模態(tài)分解為各階IMF；②Hilbert譜分析（Hilbert Spectral Analysis, HSA）：對IMF進行Hilbert變換，得到各階IMF的瞬時頻率和幅值，由此可得Hilbert譜。

EMD分解信號過程中，一般采用三次樣條插值法來形成信號包絡。通過Hilbert變換提取信號包絡的過程參考文獻。由于故障電流信號在故障前（故障消除后）與故障發(fā)生時電流幅值相差較大，在利用三次樣條插值時易產(chǎn)生過包絡與欠包絡現(xiàn)象，即上下包絡線的斜率在兩相同性質的峰值間過零點，產(chǎn)生“凸峰”或“凹谷”現(xiàn)象。

假設某線路在24ms處發(fā)生A相接地故障并在71ms處排除故障，A相故障電流與利用三次樣條插值法形成的上、下包絡如圖1所示。

圖1 過包絡與欠包絡問題

由圖1可知在故障前一個周波上包絡產(chǎn)生過包絡現(xiàn)象，下包絡產(chǎn)生嚴重欠包絡現(xiàn)象，在故障清除后一個周波雖然沒有產(chǎn)生過包絡現(xiàn)象，但依舊存在嚴重的欠包絡現(xiàn)象。這兩種包絡問題會導致均值偏移，從而使得分解得到的IMF分量失真，影響后續(xù)的Hilbert變換結果。

EMD過程中IMF的求解需要經(jīng)過多次包絡計算，因此，包絡擬合作為EMD算法的重要環(huán)節(jié)，對后續(xù)的Hilbert變換以及邊際譜的形成都有著重要影響。EMD形成包絡的方式是采用具有二階光滑性的三次樣條插值法，但三次樣條插值法存在過包絡與欠包絡問題，對后續(xù)分析有較大影響。

有學者采用分段三次多項式貝塞爾插值算法作為EMD分解過程中的包絡算法，準確提取非平穩(wěn)信號。有學者提出采用分段三值Hermite插值解決過包絡和欠包絡現(xiàn)象?？紤]故障元件電流的特點和新增插值點帶來的計算量，本文提出結合三點Binary細分法與三次樣條插值法的插值方式，稱為局部細分三次樣條插值算法，對EMD過程中包絡的形成進行改進。

圖5 改進HHT的故障診斷流程

圖6 IEEE 10機39節(jié)點系統(tǒng)

總結

針對應用HHT對電流信號進行故障特征提取時出現(xiàn)的不理想情況而導致后續(xù)分析不準確的情況，提出三點Binary細分法與三次樣條插值法的插值方式的結合，稱為局部細分三次樣條插值算法，改進HHT來消除過包絡現(xiàn)象，并緩解欠包絡現(xiàn)象。

利用Hilbert變換后得到的瞬時幅值圖與邊際譜，分別定義HHT幅值畸變度與HHT頻率畸變度作為元件故障概率表征，對故障元件集中的元件進行故障判斷。仿真表明未改進HHT分析得到的元件邊際譜有更多虛假的低頻分量，而改進HHT中低頻分量存在較少，得到的故障概率表征比未改進的HHT分析得到的結果更為明顯。

研究結果表明：采用改進HHT對電網(wǎng)故障進行診斷時，改進方法對故障元件的診斷結果準確度和可靠性更高，對電網(wǎng)故障診斷的準確性有一定的提升作用。