基于MMC换流站信息融合技术交流系统暂态故障识别方法

摘要

一种基于MMC换流站信息融合技术交流系统暂态故障识别方法，属于柔性直流输电技术领域。本发明的目的是利用Renyi小波包能量熵和Renyi小波包时间熵算法完成对交流线路暂态故障判断识别的基于MMC换流站信息融合技术交流系统暂态故障识别方法。本发明的步骤是：取直流母线电压，对其进行Renyi小波包能量熵的运算，若交流输电线路发生单相接地短路故障，取MMC换流站中的ABC三相下桥臂电流，进行DB4小波包变换，若交流输电线路发生多相故障，取MMC换流站中的ABC三相上桥臂的电流，对其进行DB4小波包变换。本发明可判断交流输电线路的暂态故障。解决了在仅已知MMC换流站及直流母线信息的情况下交流输电线路暂态故障的判断识别问题。

说明书

技术领域

本发明属于柔性直流输电技术领域。

背景技术

2001年，德国慕尼黑联邦国防军大学的RainerMarquardt提出了模块化多电平换 流器（multilevelmodularconverter，MMC）的概念。2010年11月，世界上第一个基于模块 化多电平换流器的柔性直流输电（MMC-HVDC）工程-TransBayCable工程在美国旧金山市 投入运行。与采用电压源换流器（voltagesourceconverter，VSC）柔性直流输电系统相 比，MMC-HVDC系统最大的不同之处在于其采用MMC技术进行直流功率的传输。MMC-HVDC系统 具有可向孤岛供电、不会换相失败、波形水平低、故障处理能力强、占地面积小等诸多优点。 因此，MMC-HVDC在交直流输电混合系统中已经得到广泛发展和应用。但对此类交直流混联 系统的交流线路故障诊断还停留在单纯利用交流侧的信号对故障进行判断识别阶段，而利 用MMC换流站信息对交流线路暂态故障扰动进行识别判断目前未见相关的报道。

发明内容

本发明的目的是利用Renyi小波包能量熵和Renyi小波包时间熵算法完成对交流 线路暂态故障判断识别的基于MMC换流站信息融合技术交流系统暂态故障识别方法。

本发明的步骤是：

一、首先，取直流母线电压，对其进行Renyi小波包能量熵的运算；

二、若交流输电线路发生单相接地短路故障，取MMC换流站中的ABC三相下桥臂电流，进 行DB4小波包变换，将变换后第四频段的重构信号进行Renyi时间熵的运算，对比三相的运 算结果；

三、若交流输电线路发生多相故障，取MMC换流站中的ABC三相上桥臂的电流，对其进行 DB4小波包变换，将变换后第六频段的重构信号进行Renyi时间熵的运算；

①当有两相熵值发生突变，而第三相熵值未发生突变时，则交流输电线路发生两相接 地短路故障，故障相为熵值发生突变的相；

②当有一相熵值发生突变，而其他两相熵值未发生突变时，则交流输电线路发生两相 不接地短路故障，但此时能确定的故障相为熵值有突变的一相；

③当三相熵值均未发生突变时，则交流输电线路发生三相短路故障，故障相为ABC三 相；

四、若交流输电线路发生两相不接地短路故障，根据步骤三可确定一个故障相，在此基 础上，在取另外两相的MMC换流站上桥臂电压，对其进行DB4小波包变换，将变换后第五频段 的重构信号进行Renyi时间熵运算。

本发明步骤一所述的Renyi小波包能量熵运算的具体过程如下：

利用离散小波包将信号i层分解，离散小波包节点系数或重构信号矩阵为 ，为被测信号原始数据长度，在上定义 一个滑动数据窗，窗宽为，滑动因子为，该滑动数据窗表示为：

（1）

式中，，，d_i,j(k)为小波包节点（i，j）第k个离 散小波包系数或重构信号，k为离散小波包系数或重构信号矩阵中元素位置变量，N为分解 层数上限，M为Renyi小波包能量熵长度；则Renyi小波包能量熵运算的过程为：

为信号在以时刻为中心、窗宽为的滑动数据窗 内的尺度i上个小波包系数组或重构信号的能量和，其中为时刻滑动时间窗内尺度i上第j个节点小波包系数或重构信号的能 量和；令且，则时刻的Renyi 小波包能量熵为：

（2）。

本发明步骤二、三、四中所述的Renyi时间熵运算的具体过程如下：

利用离散小波包将信号i层分解，离散小波系数表示为， 在小波系数上定义一个滑动数据窗，窗宽为，滑动因子为，则滑动数据窗可 表示为：

（3）

上式中，，；将滑动窗划分为R个区间，有

（4）

式中，且；

设表示小波系数，落入区间的概率，其等于小波系数落在 区间的数目与滑动数据窗中的总数之比，则在第j尺度下，时刻 的Renyi小波包时间熵为：

（5）。

本发明提出的一种基于MMC换流站信息融合技术的交流系统暂态故障识别方法， 可判断交流输电线路的暂态故障。该识别方法利用Renyi小波包能量熵和Renyi小波包时间 熵对交流输电线路的暂态故障特征进行提取，解决了在仅已知MMC换流站及直流母线信息 的情况下交流输电线路暂态故障的判断识别问题。

附图说明

图1是故障判断流程图；

图2是MMC的等效电路；

图3是AB相不接地短路故障Renyi小波包能量熵；

图4是（AB相不接地短路故障）A相上桥臂电流Renyi小波包时间熵；

图5是（AB相不接地短路故障）B相上桥臂电流Renyi小波包时间熵；

图6是（AB相不接地短路故障）C相上桥臂电流Renyi小波包时间熵；

图7是（AB相不接地短路故障）A相上桥臂电压Renyi小波包时间熵；

图8是（AB相不接地短路故障）C相上桥臂电压Renyi小波包时间熵。

具体实施方式

本发明的步骤是：

一、首先，取直流母线电压，采样频率为400Hz，对其进行Renyi小波包能量熵的运算。当 其熵值发生明显突变时，交流输电线路发生多相故障，反之，则发生单相接地短路故障。当 发生单相接地短路故障时，利用步骤二可判断其故障相，反之，利用步骤三判断多相故障。

二、若交流输电线路发生单相接地短路故障，取MMC换流站中的ABC三相下桥臂电 流，采样频率为125Hz，对其进行DB4小波包变换，将变换后第四频段（23.4375~31.25Hz）的 重构信号进行Renyi时间熵的运算，对比三相的运算结果。熵值发生突变的相为故障相，熵 值未突变的相为非故障相，由此可判断出单相接地短路的故障相。

三、若交流输电线路发生多相故障，取MMC换流站中的ABC三相上桥臂的电流，采样 频率为125Hz，对其进行DB4小波包变换，将变换后第六频段（39.0625~46.875Hz）的重构信 号进行Renyi时间熵的运算，并对比ABC三相运算结果。

①当有两相熵值发生突变，而第三相熵值未发生突变时，则交流输电线路发生两 相接地短路故障，故障相为熵值发生突变的相。

②当有一相熵值发生突变，而其他两相熵值未发生突变时，则交流输电线路发生 两相不接地短路故障，但此时能确定的故障相为熵值有突变的一相；而另一故障相需根据 下面的步骤四确定。

③当三相熵值均未发生突变时，则交流输电线路发生三相短路故障，故障相为ABC 三相。

四、若交流输电线路发生两相不接地短路故障，根据步骤三可确定一个故障相。在 此基础上，在取另外两相的MMC换流站上桥臂电压，采样频率为125Hz，对其进行DB4小波包 变换，将变换后第五频段（31.25~39.0625Hz）的重构信号进行Renyi时间熵运算，对比两相 的运算结果。熵值发生突变的相为故障相，未突变的相为非故障相。再结合步骤三可判断两 相不接地的故障相。

本发明步骤一所述的Renyi小波包能量熵运算的具体过程如下：

利用离散小波包将信号i层分解，离散小波包节点系数或重构信号矩阵为 ，为被测信号原始数据长度，在上定义一 个滑动数据窗，窗宽为，滑动因子为，该滑动数据窗表示为：

（1）

式中，，，d_i,j(k)为小波包节点（i，j）第k个 离散小波包系数或重构信号，k为离散小波包系数或重构信号矩阵中元素位置变量，N为分 解层数上限，M为Renyi小波包能量熵长度；则Renyi小波包能量熵运算的过程为：

为信号在以时刻为中心、窗宽为的滑动数据窗 内的尺度i上个小波包系数组或重构信号的能量和，其中为时刻滑动时间窗内尺度i上第j个节点小波包系数或重构信号的 能量和；令且，则时刻的 Renyi小波包能量熵为：

（2）。

本发明步骤二、三、四中所述的Renyi时间熵运算的具体过程如下：

利用离散小波包将信号i层分解，离散小波系数（或重构信号）表示为 ，在小波系数（或重构信号）上定义一个滑动 数据窗，窗宽为，滑动因子为，则滑动数据窗可表示为：

（3）

上式中，，；将滑动窗划分为R个区间，有

（4）

式中，且；

设表示小波系数（重构信号），落入区间的概率，其等于小波系数 （或重构信号）落在区间的数目与滑动数据窗中的总数之比，则在 第j尺度下，时刻的Renyi小波包时间熵为：

（5）。

下面结合附图对本发明进一步说明：

以AB相不接地短路为例，对其进行验证。采集数据的时间为2s，故障发生在第1s，持续 时间为0.02s。

1.首先采集直流母线电压，采样频率为400Hz，利用Renyi小波包能量熵对其进行 运算，运算结果如图3所示。分析图3可知，发生故障时的熵值相对于未发生故障时刻的熵值 变化较大，故此时交流输电线路发生多相故障。

2.采集MMC换流站中的ABC三相的下桥臂电流，采样频率为125Hz，对其进行DB4小 波包变换，将变换后第六频段（39.0625~46.875Hz）的重构信号进行Renyi时间熵运算，对比 三相的运算结果（如图4~6所示）。通过观察图4~6可知，B两相的熵值发生突变，而AC相的熵 值均未突变。熵值发生突变的相为故障相，但此时能确定的故障相为B相。

3.采集MMC换流站AC两相的上桥臂电压，对其进行DB4小波包变换，将变换后第五 频段（31.25~39.0625Hz）的重构信号进行Renyi时间熵运算，对比两相的运算结果（如图7、8 所示）。通过观察图7、8可知，A相的熵值有突变，而C相的熵值无突变。熵值发生突变的相为 故障相，综上所述，可确定此时交流输电线路发生AB相不接地短路故障。

具体实施方式1中所述的Renyi小波包能量熵值的选取具体过程如下：

采集直流母线电压，采样频率为400Hz，利用DB4离散小波包将信号3层分解（）， 离散小波包节点系数或重构信号矩阵为， 被测信号原始数据长度为，（除第一频段外）统计各频段（除第一频段外）重构信号 突变的时间，则，发生突变前0.125s（）的重构信号矩 阵为，发生突变后0.125s（）的重构 信号矩阵为。将同一频段（除第一频 段外）重构信号发生突变前、后0.125s的数据分别进行平方求和，其公式如下：

（6）

（7）

式中。将所有频段（除第一频段外）平方求和的结果分别进行累加（如公式 8、9所示）：

（8）

（9）

令，对所有短路故障进行统计，则Renyi熵参数的选取如表1所示，

表1

。

具体实施方式2、3中所述的Renyi时间熵值的选取具体过程如下：

采集MMC换流站上下桥臂电压、电流，采样频率为125Hz，利用DB4离散小波包将信号3层分 解（），离散小波包节点系数或重构信号矩阵为， 被测信号原始数据长度为，分别统计第、频段重构信号突变的时间 ，发生突变前0.1s（）的重构信号矩阵为 ，发生突变后0.1s（）的重构信号 矩阵为。将同一频段重构信号发生 突变前、后0.1s的数据分别进行平方求和，其公式如下：

（10）

（11）

式中。令，，，对所有短路故障进行统计， 则Renyi熵参数的选取如表2所示：

表2

。

具体实施方式1中所述的Renyi小波包能量熵运算的具体过程如下：

利用离散小波包将信号3层分解（），离散小波包节点系数或重构信号矩阵为 ，被测信号原始数据长度为 ，在上定义一个滑动数据窗，窗宽为，滑动因子为，该滑动数据 窗表示为：

（1）

上式中，，，d_i,j(k)为小波包节点（i，j）第k个离 散小波包系数或重构信号，k为离散小波包系数或重构信号矩阵中元素位置变量，分解层数 上限为N，M为Renyi小波包能量熵长度；则Renyi小波包能量熵运算的过程为：

为信号在以时刻为中心、窗宽为的滑动数据窗内的尺度i 上个小波包系数组或重构信号的能量和，其中为 时刻滑动时间窗内尺度i上第j个节点小波包系数或重构信号 的能量和；令且，根据表1可知， ，则时刻的Renyi小波包能量熵为

（2）

在离散小波包节点系数或重构信号矩阵上移动滑动时间窗，重复上述步骤，直 到，最终得到一个小波包能量指数熵数组，以时间为横坐标，Renyi小波包能量熵为纵坐标，绘 制故障特征曲线。

具体实施方式2、3中所述的Renyi时间熵运算的具体过程如下：

利用离散小波包将信号3层分解（），离散小波系数（或重构信号）表示为 ，被测信号原始数据长度为 ，在小波系数（或重构信号）上定义一个滑动数据窗，窗宽为，滑动因子 为，则滑动数据窗可表示为：

(3)

上式中，，，d_i,j(k)为小波包节点（i，j）第k个 离散小波包系数或重构信号，k为离散小波包系数或重构信号矩阵中元素位置变量，分解层 数上限为N，M为Renyi小波包能量熵长度；将滑动窗划分为R个区间，有

(4)

式中，

且

。

设表示小波系数（重构信号）落入区间的概率，其等于小波系 数（或重构信号）落在区间的数目与滑动数据窗中的总数之比。根 据表2可知，，则在第j尺度下，时刻的Renyi小波包时间熵为：

(5)

在离散小波包节点系数或重构信号矩阵上移动滑动时间窗，重复上述步骤， 直到，最终得到一个小波包能量指数熵数组

，以时间为横坐标，Renyi小波包时间熵为纵 坐标，绘制故障特征曲线。