快速准确的电网故障诊断对电网发生故障后故障元件的判别和系统的恢复有重要意义。目前国内外已经提出包括专家系统、人工神经网络、Petri网等基于开关量的电网故障诊断方法，基于故障录波系统信息的电气量诊断方式以及基于信息融合技术的电网故障诊断方法。

当电网发生故障时，由于保护和开关在某些情况下存在误动、拒动以及因信道干扰发生信息丢失等诸多不确定性因素，基于开关量的故障诊断方法很难得到正确的诊断结果。电网发生故障时，最先是电流、电压等电气量发生变化，而后保护动作，致使继电器跳闸。因此，利用电气量能对各种复杂的故障进行诊断，并且由于电气量信息更为准确、完备，因此能够更好地反映故障特征。

希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）是一种可以处理非线性与非平稳信号的数据处理方式，能够对非线性信号进行分析，具有完全自适应性、不受Heisenberg测不准原理制约的特点，可用于故障分析以及故障定位。N. E. Huang等认为任何信号都可由固有模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）组合而成。

他们由此提出HHT的两个步骤：①经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）：将信号用经验模态分解为各阶IMF；②Hilbert谱分析（Hilbert Spectral Analysis, HSA）：对IMF进行Hilbert变换，得到各阶IMF的瞬时频率和幅值，由此可得Hilbert谱。

EMD分解信号过程中，一般采用三次样条插值法来形成信号包络。通过Hilbert变换提取信号包络的过程参考文献。由于故障电流信号在故障前（故障消除后）与故障发生时电流幅值相差较大，在利用三次样条插值时易产生过包络与欠包络现象，即上下包络线的斜率在两相同性质的峰值间过零点，产生“凸峰”或“凹谷”现象。

假设某线路在24ms处发生A相接地故障并在71ms处排除故障，A相故障电流与利用三次样条插值法形成的上、下包络如图1所示。

图1 过包络与欠包络问题

由图1可知在故障前一个周波上包络产生过包络现象，下包络产生严重欠包络现象，在故障清除后一个周波虽然没有产生过包络现象，但依旧存在严重的欠包络现象。这两种包络问题会导致均值偏移，从而使得分解得到的IMF分量失真，影响后续的Hilbert变换结果。

EMD过程中IMF的求解需要经过多次包络计算，因此，包络拟合作为EMD算法的重要环节，对后续的Hilbert变换以及边际谱的形成都有着重要影响。EMD形成包络的方式是采用具有二阶光滑性的三次样条插值法，但三次样条插值法存在过包络与欠包络问题，对后续分析有较大影响。

有学者采用分段三次多项式贝塞尔插值算法作为EMD分解过程中的包络算法，准确提取非平稳信号。有学者提出采用分段三值Hermite插值解决过包络和欠包络现象。考虑故障元件电流的特点和新增插值点带来的计算量，本文提出结合三点Binary细分法与三次样条插值法的插值方式，称为局部细分三次样条插值算法，对EMD过程中包络的形成进行改进。

图5 改进HHT的故障诊断流程

图6 IEEE 10机39节点系统

总结

针对应用HHT对电流信号进行故障特征提取时出现的不理想情况而导致后续分析不准确的情况，提出三点Binary细分法与三次样条插值法的插值方式的结合，称为局部细分三次样条插值算法，改进HHT来消除过包络现象，并缓解欠包络现象。

利用Hilbert变换后得到的瞬时幅值图与边际谱，分别定义HHT幅值畸变度与HHT频率畸变度作为元件故障概率表征，对故障元件集中的元件进行故障判断。仿真表明未改进HHT分析得到的元件边际谱有更多虚假的低频分量，而改进HHT中低频分量存在较少，得到的故障概率表征比未改进的HHT分析得到的结果更为明显。

研究结果表明：采用改进HHT对电网故障进行诊断时，改进方法对故障元件的诊断结果准确度和可靠性更高，对电网故障诊断的准确性有一定的提升作用。