公开/公告号CN107918088A
专利类型发明专利
公开/公告日2018-04-17
原文格式PDF
申请/专利权人 上海金智晟东电力科技有限公司;
申请/专利号CN201810011280.4
申请日2018-01-05
分类号G01R31/08(20060101);
代理机构31236 上海汉声知识产权代理有限公司;
代理人胡晶
地址 200233 上海市徐汇区桂平路680号33幢6楼
入库时间 2023-06-19 05:05:07
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2019-10-11
授权
授权
2018-05-11
实质审查的生效 IPC(主分类):G01R31/08 申请日:20180105
实质审查的生效
2018-04-17
公开
公开
技术领域
本发明属于配电网故障检测技术领域,尤其涉及一种基于多阶小波函数变换的配电网故障时刻确定方法。
背景技术
配电网故障的诊断离不开采集完备的数据信息,在人口密度低、城市化程度不高的郊区及农村,甚至部分城区都难以实现配网自动化。较为经济实用,又可以达到故障处理目的,就是用故障指示器。故障指示器的定位就是通过将故障指示器布置在配电网线路上,当故障发生时候,通过检测故障电流特征,将故障定位在有故障电流流过和无故障电流流过的这两个装置中间。我国中压配电网中性点多采用不接地或经消弧线圈接地方式,单相接地(小电流接地)时故障选线和定位困难,利用故障指示器采集线路的暂态信息进行故障选线和定位技术为目前配电网小电流接地故障处理的研究和发展方向。
利用故障指示器对故障进行检测时,涉及到利用故障暂态信号波形对故障的判断,必须能够确定故障发生的时刻。针对故障起始点的判断基本上采用小波分析的方法,而且能够基本定位到故障的位置。然而,如图1所示,t时刻为故障发生的精确时刻,由于故障波形的类别多种多样,如果小波分析的不当,可能导致故障时刻的确定出现偏差。
发明内容
为了精确定位故障时刻,本发明提出了一种基于多阶小波函数变换的配电网故障时刻确定方法。
本发明所采用的技术方案是:
基于多阶小波函数变换的配电网故障时刻确定方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:将故障指示器布置在配电线路上;
S2:故障指示器检测配电线路上的故障暂态信号波形,故障暂态信号波形采用的是电力系统瞬态数据交换的comtrade波形文件;
S3:对comtrade波形文件采用移动时间窗的FFT变换,计算出畸变率;
S4:判断计算出的畸变率是否大于门槛值,进而初步确定故障周波;
S5:针对故障周波采用多阶小波函数进行小波变换,并计算每个小波变换的模极大值点;
S6:比较这些模极大值点的位置,选取最小的一个点,作为故障时刻。
可选的,步骤S3进一步包括:以当前波形点序列为基础,针对每个周波进行FFT计算,计算每个周波的畸变率,判断其是否大于门槛值;如所有周波都没有,则将波形序列的起始点向后移动1/4周波,再继续计算此序列每个周波的FFT和每个周波的THD值,判断是否超过门槛值;如没有继续移动到1/2周波处,3/4周波处;如还没有,则认为此波形正弦性能良好,属于正常波形。
可选的,步骤S4进一步包括:根据畸变率是否大于门槛值,将故障时刻定位到几个周波内。
可选的,故障指示器对毛刺进行录波处理后的波形,其畸变率的门槛值设置为15%。
可选的,步骤S5进一步包括:在故障暂态信号波形的检测和特征提取中,选用具有一定消失矩力的小波作为母函数。
可选的,选用DB小波作为母函数。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、根据配电网故障录波的特点,首先利用时间窗口平移法计算畸变率大体定位故障,为后续精准定位打下基础,可以节省后续小波变换的时间,极大提高了处理效率;
2、根据配电网的故障特点,选择多组db小波变换,计算模极大值,利用不同的db小波,结合了定位的稳定性和精确性,可以给出故障时间的精准定位,为故障指示器的测试提供基础;
3、方法充分利用不同小波函数的特点,可以针对不同故障类型(接地、短路、单相、双相、三相),不同配电网(不接地、大电流接地、小电流接地),在产生多种畸变波形的情况下,针对故障指示器的录波都可以提供故障时刻的精准定位;
4、方法以故障录波标准comtrade格式为基础,同时支持多种录波文件格式,FFT算法支持混合基的变换,可以适应不同采用频率,不同采样周波的输入波形数据,由于采用多组小波函数变换的方式,可以适应不同频率波形针对畸变点的精确定位要求。
附图说明
图1为故障波形的故障发生时刻的示意图;
图2为采用窗口平移处理计算畸变率的流程图;
图3为10kV配电网发生单相接地故障、采样率为12800Hz时,上游故障指示器的A相电流的波形图;
图4为图3实施例进行db2小波分解的高频部分的结果;
图5为图3实施例进行db3小波分解的高频部分的结果;
图6为图3实施例进行db5小波分解的高频部分的结果;
图7为图3实施例进行db10小波分解的高频部分的结果;
图8为10kV配电网发生单相接地故障、采样率为4000Hz时,上游故障指示器的A相电流的波形图;
图9为图8实施例进行db2小波分解的高频部分的结果;
图10为图8实施例进行db3小波分解的高频部分的结果;
图11为图8实施例进行db5小波分解的高频部分的结果;
图12为图8实施例进行db10小波分解的高频部分的结果;
图13为利用多小波函数进行故障时刻定位的计算流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。
当发生单相接地故障时,暂态电流比稳态电流要大几倍甚至几十倍。当在相电压为幅值时发生接地故障,电感电流接近于零。所以,电容电流比补偿的电感电流要大得多,且当相电压为幅值时发生故障的话,中性点不接地系统和经消弧线圈接地系统暂态过程是类似的。
小电流接地系统单向接地时,故障电流和故障电压暂态过程中包含有丰富的故障信息,它比稳态故障信号大几倍,因此利用暂态故障信号来实现故障识别,具有更高的灵敏度和可靠性。在故障时刻,故障电流的波形已经不是理想的正弦波,产生了畸变,其相对正弦波畸变的程度可以用畸变率来衡量,畸变率的计算公式为:
故障电流的谐波畸变率以各次谐波电流的均方根与基波电流有效值之比的百分数来表示。
式中,In——第n次谐波电流有效值;I1——基波电流有效值。
利用电流畸变率可以针对故障波形进行初步筛选,将故障时刻定位到几个周波内,为后续的精确故障时刻确定提供基础数据。为了不遗漏可能的故障点,畸变率的门槛值可以设置得小一些,实践表明针对故障指示器对毛刺进行录波处理后的波形,其值可以设置为15%,超过此值即为有可能产生故障的波形。同时在处理时,必须采用窗口平移处理。其原理为:以当前波形点序列为基础,针对每个周波进行FFT计算,计算每个周波的畸变率(THD),判断是否大于门槛值。如所有周波都没有,则将波形序列的起始点,向后移动1/4周波,再继续计算此序列每个周波的FFT和每个周波的THD值,判断是否超出门槛值。如有超出门槛值,则继续移动到1/2周波处,3/4周波处;如还没有,则认为此波形正弦性能良好,属于非故障电流波形。针对此过程计算的周波的最大畸变率可以表示为:THDmax=max[THD(i,j)],i=1,…,n;j=0,1,2,3;其中n为周波数,j=0,1,2,3分别表示计算序列的起点位置为原始点,原始点+1/4周波处,原始点+1/2周波处,原始点+3/4周波处。实际算法过程可能不需要计算所有的位置的最大THD值,当超过门槛值时,即结束。整个流程如图2所示。
当确定好故障大体位置后,需要利用小波分析精确确定故障点。小波变换是在傅里叶变换基础上发展起来的一种现代信号处理方法,它克服了傅里叶变换不能对信号同时进行时频局部化分析的缺点,可以对信号进行精确分析,特别是对暂态突变信号或微弱信号的变化比较敏感,能可靠地提取出故障特征。小波变换把信号分解成不同尺度和位移的小波之和,利用合适的小波基对暂态故障电流进行小波变换后容易看出故障线路上暂态故障电流幅值大于非故障线路零序电流的幅值。
由于小波分析对微弱信号和暂态突变信号的强烈的敏感性,小波变化的模极大值以对故障信号的突变点进行标记,即模极大值点对应畸变点的位置。在小波变换过程中,如果信号所含波形和所选取的小波基函数形状相近,那么这个信号中所包含的和小波基函数波形相近部分的信号特征将被放大,而不同形状特征的其它部分信号将被抑制,从而达到提取信号故障特征的目的。因此在对电力暂态信号作小波变换时,所用的小波基函数波形越接近电力暂态信号的形状就越能提取信号的故障特征。
仿真结果表明,采用Haar小波作为选线的小波母函数,效果很不理想,很容易选错。因此,在电力暂态信号的检测和特征提取中,应考虑选用具有一定消失矩力的小波作为母函数。Db(daubechies)小波函数为一序列形式,可以表示为dbN,随着序号的变大,其时域支集变长,即时域局部性变差;并且其正则性增加,即频域局部性变好。频域局部性变好,意味着针对高阶奇异点具有很好的检测性能。然而,在需要对奇异点(故障发生时刻)进行精确定位时,其时域性能也需要考虑。因此,必须结合小波处理的时域和频域特点,综合考虑。根据故障波形的特点,DB小波在故障处理中具有较好的特性,本方法即采用DB小波,利用不同阶数(N)的不同小波特性,采用多阶小波函数,分别得出其处理的模极大值,选取其中最小的序号点,精确定位故障点。
图3给出了10kV配电网发生单相接地故障(A相接地)时,上游故障指示器的A相电流的波形,采样率为12800Hz。
图4至图7分别给出了进行db2,db3,db5和db10小波分解的高频部分的结果。可以看出,db3以上的小波函数给出了较为理想的计算结果。
图8给出了10kV配电网另一条线路发生A单相接地故障的录波波形,采样频率为4000Hz。
图9至图12分别给出了进行db2,db3,db5和db10小波分解的高频部分的结果。可以看出,db3以上的小波函数给出了较为理想的定位结果。其中db3小波的模极大值给出的定位位置更为精确,而db10峰值特点更为突出。同高频波形小波定位进行比较可知,定位的稳定性受到一些影响,但利用db10进行模极大值定位,再结合db3精确确定时间点,兼顾了定位的稳定性和准确性。
图13给出了利用多小波函数进行故障定位的计算流程图,大体包括以下步骤:
①首先程序读入上一过程利用THD大体确定的故障周波,并以此周波进行前后延拓,此处各向前后延拓3个周波;
②针对波形进行多个小波函数(db2,db3,db4,…,db10),并计算每个变换的模极大值点;
③比较这些模极大值点的位置,选取最小的一个点,作为故障发生时刻的精确定位。
需要说明的是,本发明的故障暂态信号波形可以是故障电流波形,也已是故障电压波形;相应的畸变率可以是电流畸变率,也可以是电压畸变率。在上述的实施例中采用的是故障电流波形和电流畸变率的描述,但不以此为限。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
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