根據鐵磁諧振信號特點， 引入原子分解法作為電力系統鐵磁諧振信號分析工具， 以克服傳統信號分析方法的缺點。 原子分解法對非平穩信號具有較強的分析能力， 得到的最佳匹配原子能夠準確表徵鐵磁諧振信號， 由此提出鐵磁諧振檢測方法， 檢測出系統的鐵磁諧振故障及類型， 並與單相永久接地故障和單相暫態接地故障區分開， 快速檢測出鐵磁諧振故障。
02研究（專案）背景電力系統的工作可靠性與過電壓大小密切相關， 鐵磁諧振過電壓頻繁發生在中性點不接地系統中， 嚴重威脅著配電網的安全穩定運行。
主要通過觀測系統A相電壓和零序電壓來判別系統是否發生鐵磁諧振。 對鐵磁諧振進行實驗研究發現， 系統鐵磁諧振時電壓不會出現很高頻率的諧振， 最大不超過300Hz， 系統發生鐵磁諧振初期包含很多相鄰頻率分量的諧波， 一般都能在0.5~0.7s進入穩定的長久諧振或諧振後自行消失，
諧振消失過慢也判斷為持續鐵磁諧振， 以防止長時間的過電壓對系統帶來危害。 總結了鐵磁諧振的特徵， 提出了鐵磁諧振檢測的判據， 解決了鐵磁諧振判別的難點， 將鐵磁諧振與其他類型的電力系統諧波區分開來， 並將單相暫態接地激發的鐵磁諧振與系統單相暫態接地故障、單相永久接地故障區分開。 引入了一種新的鐵磁諧振信號分析方法—原子分解法， 實現了信號在過完備原子庫中的稀疏分解， 對非平穩信號具有較強的分析能力， 並能夠很好地濾除噪音， 信號表示結果簡潔而有效。
04論文方法及創新點本文首次將原子分解法應用到鐵磁諧振檢測領域，
用改進粒子群演算法尋找最佳匹配原子時， 首先對原子所表示的尋優變數進行編碼， 演算法開始時隨機生成一個粒子群體， 然後通過解碼， 將群體中的隨機參量映射到變數空間， 根據設置的適應度函數即尋找最佳匹配原子的目標函數， 計算粒子的適應度值並對其進行評價， 將個體的歷史最優解和群體的最優解保存下來， 並以這兩個指標來更新粒子種群。 進行稀疏分解尋找最佳匹配原子，
基於原子分解法的鐵磁諧振檢測流程如圖2所示。 所提的判據能夠很好地判斷出單相永久接地故障， 抓住了鐵磁諧振與單相永久故障的本質區別， 防止了基頻鐵磁諧振與單相永久接地故障的誤判。
通過對三相電壓和零序電壓的綜合分析， 判別系統是否發生如下故障：單相暫態接地、單相永久接地、基頻諧振後快速消失、基頻諧振、非工頻諧振和非工頻諧振後快速消失。 並得到以下結論：
1）原子分解法用於分析鐵磁諧振信號十分有效， 能夠很好地分析非平穩信號， 得到信號每個局部特徵的詳細資訊， 既簡潔又直觀。
2）針對中性點不接地系統， 本文提出的鐵磁諧振的檢測方法準確有效， 模擬分析驗證了方法的可靠性和實用性。
引用本文龔慶武, 張靜, 雷加智, 等.基於原子分解法的中性點不接地系統鐵磁諧振檢測[J]. 電工技術學報, 2018 33 (5): 1114-1124.
Gong Qingwu, Zhang Jing, Lei Jiazhi, et al. Detection of ferroresonance in isolated neutral system based on atomic decomposition method[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2018, 33(5): 1114-1124.
作者簡介龔慶武(1967- )， 男， 教授， 博士生導師， 大電網安全研究所所長。 IEEE會員,IEEE 電力工程學會會員，湖北省電機工程學會理事。主要研究方向為電力系統運行與控制和電力系統模擬。主持和承擔多項科研課題，研製的成果已在電力系統投入運行，並有多項成果通過了湖北省科技廳、湖北省教育廳等單位的鑒定，其中有些成果達到了國際領先水準。