基于波形系数的变电站异常数据识别及恢复方法技术

本发明专利技术基于波形系数的变电站异常数据识别及恢复方法，首先，获取当前时刻电气量的实际采样值，同时根据过去一段时间内的电气量实际采样值实时预测当前时刻的预测采样值。然后对当前时刻的实际采样值和当前时刻的预测采样值进行比较，通过两者偏差大小来判断当前时刻的实际采样值是否有可能是异常数据。接下来，根据当前时刻的实际采样值和之后一段时间内的实际采样值的拟合信号与能够代表电力系统电气量信号波形理论表达式的一致程度来确定当前时刻的实际采样值是否异常，并得到异常数据的起始点和结束点。最后根据判断出的异常数据点进行下一步的工作，选择简单地闭锁保护，或选择根据异常数据之前和之后的实际采样点数据对异常数据进行恢复。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数字化变电站领域，具体为基于波形系数的变电站异常数据识别及恢复方法.
技术介绍
随着中国智能电网的建设，变电站的数字化程度越来越高，变电站中信息交换的主要介质由电缆变为光纤，其中传递的信号也由模拟量变为数字量。电子式互感器和合并单元在数字化变电站中得到大量应用，一次电压和电流信号被电子书互感器采集并转换为数字信号，经合并单元汇集、同步后传递给后续的测量和保护装置进行处理。在此过程中，由于外界电磁环境的干扰以及电子设备本身的不稳定，传递的电气量信号可能会失真，表现为一个或多个数据点的突变，这些数据点被称为异常数据点。异常数据不是一次电气信号的正确反映，但其数据帧中的品质因数位是正常的，测量和保护装置视其为正常数据进行处理，会给结果造成较大影响，严重时会造成保护的误动。所以，二次设备在对接收到的采样值信号进行处理之前，需要对数据点是否异常进行判断，并在必要时对异常数据进行修复，以保证二次数据的可靠性。关于变电站异常数据的识别与恢复方法，国内从业者已经做过一些研究。发表于《电力系统自动化》杂志的论文《电力系统电气量异常采样值实时辨识方法》提出了“采样值的3点连续有效判别法”，分析了电力系统正常运行及故障下电流、电压波形的特点，指出波形除若干间断点外在其他任意点处连续可导且导数同样分段连续，并利用这一特性判断采样值是否异常。此方法在异常数据与正常数据偏差较小时灵敏度不足，并且无法识别连续的波动幅度不大的异常数据。发表于《电力系统自动化》杂志的另一篇论文《数字化变电站抗异常数据的方法》提出了一种基于幅值比较的采样值检测抗异常数据方法。此方法无法有效识别绝对值较小的异常数据，且对于电网故障的情况，要有一定的延时才能开放保护，可能会对部分快速保护造成影响。在已受理和公开的专利技术专利中，《智能变电站飞点数据处理方法》通过比较目标采样点数据与相邻两采样点数据的绝对值大小来判断其是否异常，并用曲线拟合的方法恢复异常数据。此方法在异常数据绝对值较小或者出现连续异常数据的情况下将会失效。《电力系统交流电流量采样数据有效性检测方法》提出通过连续三点采样值来计算基波分量电流量的快速幅值，通过不同采样点计算处的快速幅值的互相比较以及此幅值与固定门槛值的比较来判断数据是否异常。此方法有效的前提是系统发生故障时计算出的快速幅值绝对值小于门槛值且异常数据的快速幅值大于门槛值。事实上，异常数据的大小无法确定，其绝对值可能与系统故障时的采样点绝对值属于同一数量级甚至有可能小于后者，对于这些异常数据，此方法则无法识别。综上所述，现有异常数据识别方法普遍使用采样值的绝对值比较、连续采样点一阶或者二阶差分值的比较来判断数据是否异常，存在着门槛值难以选取、异常数据点数值较小时无法识别、连续多点异常数据识别困难以及影响快速保护动作时间等问题。
技术实现思路
针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种基于波形系数的变电站异常数据识别及恢复方法，能够对异常数据做出有效识别和恢复，所需数据窗较短，识别快速精确。本专利技术是通过以下技术方案来实现：基于波形系数的变电站异常数据识别及恢复方法，包括以下步骤：步骤一，获取电气量信号当前时刻的实际采样值yk，同时根据过去一段时间内的电气量实际采样值实时预测当前时刻的预测采样值y′k；步骤二，对当前时刻的预测采样值y′k和当前时刻的实际采样值yk进行比较并判断此实际采样值是否有可能是异常数据；若判断此当前时刻的实际采样值正常，则执行步骤一；若判断此当前时刻的实际采样值有可能是异常数据，则将当前时刻的采样点作为潜在异常数据起始点，并执行步骤三；步骤三，根据当前时刻的实际采样值与之后一段时间内的实际采样值的拟合信号，与理想状态下电力系统中的电气量信号的相似程度来判断当前时刻实际采样值是否异常；若判断此当前时刻实际采样值正常，且前一时刻实际采样值正常，则清除潜在异常数据起始点，并执行步骤一；若判断此当前时刻实际采样值为异常数据，则更新下一时刻采样点数据为当前时刻采样点数据，并重复执行步骤三，直到更新后的当前时刻实际采样值正常，则将潜在异常数据起始点作为异常数据起始点，将更新后的当前时刻实际采样点作为异常数据结束点，并执行步骤四；步骤四，根据判断出的异常数据起始点和结束点，选择进行闭锁保护，或选择根据异常数据之前和之后的采样点数据对异常数据进行恢复。优选的，步骤一中，当前时刻的预测采样值y′k可由如下公式计算：y′k＝-yk-4+2yk-3-2yk-2+2yk-1+2cosωTs(yk-3-2yk-2+yk-1)；式中，yk-4～yk-1为当前时刻之前四个采样点的实际采样值，ω为工频信号角频率，Ts为采样周期。优选的，步骤二中，对当前时刻的预测采样值y′k和当前时刻的实际采样值yk进行比较并判断的判断条件如下式所示： | y k - y k ′ | I m > ϵ 1 ; ]]>式中，Im为电力系统额定电流幅值，ε1为预测比较门槛值；若判断条件的公式不满足，则判断此当前时刻的采样值正常，返回步骤一；若判断条件的公式满足，则将当前时刻的采样点作为潜在异常数据起始点，并执行步骤三。优选的，步骤三中，电气量信号相似程度的判别方法具体如下：步骤3.1，选取当前时刻的实际采样值yk和在它之后的N-1个采样值作为数据窗来计算波形系数R， R = Σ k = 1 N - 4 | - y k + 2 y k + 本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于波形系数的变电站异常数据识别及恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，获取电气量信号当前时刻的实际采样值yk，同时根据过去一段时间内的电气量实际采样值实时预测当前时刻的预测采样值y′k；步骤二，对当前时刻的预测采样值y′k和当前时刻的实际采样值yk进行比较并判断此实际采样值是否有可能是异常数据；若判断此当前时刻的实际采样值正常，则执行步骤一；若判断此当前时刻的实际采样值有可能是异常数据，则将当前时刻的采样点作为潜在异常数据起始点，并执行步骤三；步骤三，根据当前时刻的实际采样值与之后一段时间内的实际采样值的拟合信号，与理想状态下电力系统中的电气量信号的相似程度来判断当前时刻实际采样值是否异常；若判断此当前时刻实际采样值正常，且前一时刻实际采样值正常，则清除潜在异常数据起始点，并执行步骤一；若判断此当前时刻实际采样值为异常数据，则更新下一时刻采样点数据为当前时刻采样点数据，并重复执行步骤三，直到更新后的当前时刻实际采样值正常，则将潜在异常数据起始点作为异常数据起始点，将更新后的当前时刻实际采样点作为异常数据结束点，并执行步骤四；步骤四，根据判断出的异常数据起始点和结束点，选择进行闭锁保护，或选择根据异常数据之前和之后的采样点数据对异常数据进行恢复。...

【技术特征摘要】
1.基于波形系数的变电站异常数据识别及恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，获取电气量信号当前时刻的实际采样值yk，同时根据过去一段时间内的电气量
实际采样值实时预测当前时刻的预测采样值y′k；
步骤二，对当前时刻的预测采样值y′k和当前时刻的实际采样值yk进行比较并判断此实
际采样值是否有可能是异常数据；
若判断此当前时刻的实际采样值正常，则执行步骤一；
若判断此当前时刻的实际采样值有可能是异常数据，则将当前时刻的采样点作为潜在
异常数据起始点，并执行步骤三；
步骤三，根据当前时刻的实际采样值与之后一段时间内的实际采样值的拟合信号，与
理想状态下电力系统中的电气量信号的相似程度来判断当前时刻实际采样值是否异常；
若判断此当前时刻实际采样值正常，且前一时刻实际采样值正常，则清除潜在异常数
据起始点，并执行步骤一；
若判断此当前时刻实际采样值为异常数据，则更新下一时刻采样点数据为当前时刻采
样点数据，并重复执行步骤三，直到更新后的当前时刻实际采样值正常，则将潜在异常数据
起始点作为异常数据起始点，将更新后的当前时刻实际采样点作为异常数据结束点，并执
行步骤四；
步骤四，根据判断出的异常数据起始点和结束点，选择进行闭锁保护，或选择根据异常
数据之前和之后的采样点数据对异常数据进行恢复。
2.根据权利要求1所述的基于波形系数的变电站异常数据识别及恢复方法，其特征在
于，步骤一中，当前时刻的预测采样值y′k可由如下公式计算：
y′k＝-yk-4+2yk-3-2yk-2+2yk-1+2cosωTs(yk-3-2yk-2+yk-1)；
式中，yk-4～yk-1为当前时刻之前四个采样点的实际采样值，ω为工频信号角频率，Ts为
采样周期。
3.根据权利要求1所述的基于波形系数的变电站异常数据识别及恢复方法，其特征在
于，步骤二中，对当前时刻的预测采样值y′k和当前时刻的实际采样值yk进行比较并判断的
判断条件如下式所示：
| y k - y k ′ | I m > ϵ 1 ; ]]>式中，Im为电力系统额定电流幅值，ε1为预测比较门槛值；
若判断条件的公式不满足，则判断此当前时刻的采样值正常，返回步骤一；若判断条件
的公式满足，则将当前时刻的采样点作为潜在异常数据起始点，并执行步骤三。
4.根据权利要求1所述的基于波形系数的变电站异常数据识别及恢复方法，其特征在
于，步骤三中，电气量信号相似程度的判别方法具体如下：
步骤3.1，选取当前时刻的实际采样值yk和在它之后的N-1个采样值作为数据窗来计算
波形系数R，
R = Σ k = 1 N - 4 | - y k + 2 y k + 1 - ...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕东，黄国栋，冒烨颖，张弛，焦在滨，
申请(专利权)人：江苏省电力公司苏州供电公司，国家电网公司，西安交通大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32