A new wavelet packet method of single-phase earth fault line selection in distribution network based on the maximum difference comparison

Abstract

Using wavelet to achieve fault line selection, traditional methods are all in accordance with the principles of the largest energy to determine the characteristic band. However, this square sum operation overlooks the detailed band features, so when the fault characteristics are not obvious, it will cause wrong judgment. For transient quantity mutations are the basis of wavelet fault line selection, a new perspective that "the frequency band with the maximum absolute value of adjacent wavelet packet decomposition coefficients difference" should be chosen as the line selection frequency band is first proposed in this paper after the wavelet packet decomposition of the complex transient mutational quantity. The paper expounds on the detailed fault line selection steps and practical criterion, and also analyzes the selection of mother wavelet, sampling frequency and scale of the decomposition. Theoretical analysis and simulation results show that the method can accurately select fault line, with high reliability.

Hybrid Method of Dynamograms Wavelet Analysis for Oil-Production Equipment State Identification

“…En la literatura consultada hasta el momento, la familia de Wavelets de Daubechies es la más utilizada en el contexto de análisis de fallas eléctricas en SEP. En particular, se suelen utilizar filtros de cuarto orden, denotados por dB4, los cuales han sido extensamente utilizados [22], [44], [48] y comparados con respecto a otras familias [60], [61], [62]. En instancias reducidas se ha observado el uso de filtros de Si bien esta familia de funciones no ha sido tan utilizada en análisis de fallas eléctricas en SEP se destacan algunas aplicaciones que demuestran resultados comparables con el filtro Daubechies de orden 4 [55], [60], [61].…”

“…Finalmente, es relevante resaltar que en múltiples ocasiones no se menciona la función o funciones madre utilizadas para evaluar la WT, aunque es pertinente suponer que en estos casos se utilizaron funciones de familiar convencionales debido a la poca relevancia que se le da a este aspecto. No especificada [10], [35], [50], [51], [56], [59], [60], [61], [63], [64], [67], [68], [69], [70], [71], [73], [76], [77], [78], [80], [81], [82], [83] x x [55] x x…”

“…Otro acercamiento que ha sido usado en aplicaciones que utilizan la CWT para hallar los coeficientes wavelet de las señales ( [87], [88]) es del Módulo Máximo Wavelet (WMM) y está ligado a una variante particular de la WT llamada Transformada Wavelet de Módulo Máximo (WTMM). En términos sucintos, se busca crear "esqueletos" en el espectrograma asociado a la descomposición en escalas wavelet hallando los máximos locales en una escala o nivel de descomposición de referencia (normalmente la primera escala); este proceso se repite para las escalas más finas y se determina si los máximos locales se "alinean" [35].…”

“…Algunos trabajos han utilizado directamente los coeficientes obtenidos en los niveles o escalas de descomposición de ciertas variables como las corrientes de secuencia en conjunto con umbrales conocidos del sistema para determinar si se presenta o no un evento, además de clasificarlo. En [55] por ejemplo, se utilizan las corrientes y tensiones de secuencia cero para determinar la polaridad de los eventos simulados con el fin de determinar en qué ramal del sistema de distribución utilizado se presenta el evento.…”