基于暂态故障行波的限流器用故障检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于暂态故障行波的限流器用故障检测方法。此方法是应用在短路故障电流限制器上的检测系统。当线路发生故障时，为限流器的准确快速动作提供依据，从而提高限流器的限流效果。利用超高速数据采集系统，基于行波理论和小波分析工具，通过提取故障初期行波电压、电流的暂态信息，然后对暂态信息进行Db8提升小波分解，通过与设定阈值相比较，进行快速的故障电流识别。本发明专利技术具有计算量小、故障点突变明显的优势。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力设计
，特别是短路故障电流限制器用故障检测技术。
技术介绍
现如今随着电网的容量不断增大，短路故障对系统带来的损失不可估量，所以对于故障限流器的限流要求不断提高。短路故障的识别速度的加快可以大幅提高故障限流器的限流水平。现有的故障检测算法大都直接对故障电流、电压信号的变化趋势进行奇异点检测，例如瞬时值、斜率、曲率等检测方法。由于在目前的检测方法中，采集的故障信号是多个频带叠加的，并且是带有噪声干扰的复杂暂态信号，通过对采集到的离散信号点进行算法处理，然后将算法结果作为故障限流器动作的依据。这些算法的缺陷是：由于多频带的叠加，被检测信号的干扰较多，检测步长和检测判断阈值在干扰的情况下难以设置，导致故障判断的误动率较高。
技术实现思路
专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提供基于暂态故障行波的限流器用故障检测方法，用于解决现有的故障检测技术具有误动率高、检测速度慢、不易实施的技术问题。技术方案：为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于暂态故障行波的限流器用故障检测方法，由于当故障发生时，故障点会产生暂态行波信号，行波信号分为正向行波和反向行波分别向线路的两端以光速传播。相对于工频电压电流信号来说，故障行波信号的频率高，并且可以排除掉电压电流信号的工频干扰。由于限流器应用于500kv的超高压线路中，线路中的噪声干扰较少，所以利用大于等于1MHZ的超高速数据采集系统基于小波变换提取线路中的行波电压信号和行波电流信号，利用Db8提升小波算法检测上述行波电压信号的奇异点和行波电流信号的奇异点，将获得行波电压信号的奇异点、行波电流信号的奇异点分别与各自设定的阈值进行比较，获得故障识别结果，若判断发生故障，故障限流器进行限流，否则障限流器不动作。有益效果：本专利技术提供的基于暂态故障行波的限流器用故障检测方法，相对于现有技术，具有以下优点：1)利用小波算法提取行波信号时受到频率变化的影响较少，行波信号的干扰较少；2)可以提高故障判定灵敏度；由于模极大值对应于被检测信号的奇异点，因此利用小波变换能准确的反应信号中的微弱变化，从而可以减小故障点过渡电阻对故障检测带来的影响；3)提升小波算法在信号突变点的幅值较其他信号点有明显区别，方便检测阈值的设定；并且提升小波分解算法相比于Mallat算法的计算量小，程序运行的速度快。附图说明图1为仿真电路系统图；图2为Db8提升算法的流程图；图3为Db8提升小波与其他小波算法分析故障电流比较图；图4为Db8提升小波与其他小波算法分析故障电压比较图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作更进一步的说明。图1仿真是对500kv线路进行仿真，由于系统故障中单相接地故障是最常见的故障，所以针对单相接地故障的行波信号进行小波分析。如图1所示，为了使仿真数据更接近于实际，本专利依照济南-长清I线路参数在PSCAD中搭建500kv电路，此电路为双端1000MVA供电系统，其中M端电源正序阻抗9.0297+51.21j，N端电源正序阻抗为7.4495+42.248j，M端至N端线路全长200km。由于发生故障时频率变化较大，由几k至几MHZ，故选择频率相关线路模型，在频率相关模型中phase模型相比mode模型在数值上更加精确，故最终选择phase模型。图1中F为单相接地故障，仿真时间为0.2s，故障发生在0.08s之后，故障持续0.1s后结束。1、行波提取由于小波变换具有分频特性，故障信号处于信号的高频带，原有的差分采集法将故障时刻的信号与前一周波的正常信号进行差分，提取行波信号。小波算法具有分频特性，可以实现信号的无重叠全频分解，也就是说可以将小波变换看成是一个多带宽滤波器，每一尺度小波变换的结果都是信号在对应频带的分量，因此高频的行波信号可以用小波变换进行直接提取。2、Db8提升算法本专利采用的是Db8提升小波算法Daubechies已经证明，任何离散小波变换或具有有现场滤波器的2阶小波变换都可以被分解成一系列简单的提升步骤，并且能够用Mallat算法实现的小波都可以用提升算法来实现。典型的提升格式包括分割(split)、预测(predict)、更新(update)这三个步骤，如图2所示。将原始信号数据集x(n)(即aj(n))分为2个较小的子集。输入信号根据奇偶性分为2组，其中xe(n)为偶数序列，其中x0(n)为奇数序列。1)预测。基于原始数据的相关性，用偶数序列的预测值P(xe(n))去预测奇数序列x0(n)，按照(1)式将奇数序列的实际值与预测值相减得到小波系数dj-1(n)。dj-1(n)＝x0(n)-P(xe(n))(1)2)更新。通过小波系数dj-1(n)对偶数序列xe(n)进行更新，从而使xe(n)保持原数据集的一些整体性质Q(Q包括如均值、消失矩不变等)即有Q(xe(n))＝Q(xe(n-1))。因此，可以利用已经计算出的小波系数dj-1(n)来更新xe(n)，从而使xe(n)保持上述性质不变，即要构造1个更新函数U来更新xe(n)，按照(2)式得到新的尺度系数aj-1(n)，。aj-1(n)＝xe(n)+U(dj-1(n))(2)在预测和修正环节中进行的计算都是原位替换运算，即在式(1)中dj-1(n)直接覆盖掉x0(n)，在式子(2)中aj-1(n)中直接覆盖掉xe(n)，这样节省了中间过程的存储空间。另外提升格式的逆向环节都是直接可以得到的，无需像传统小波变换的一样通过频谱分析得到逆向小波变换。提升算法属于第二类小波算法，其计算量相比于常用的Mallat算法有大幅度的提高。入下表1所示提升算法与Mallat算法的计算量比较：表1如表1所示，提升算法的计算量比Mallat算法有明显的提高，并且小波基的结束越高，提升算法的优势越明显。提升算法的分裂小波选择Db8，因为Daubechies小波是连续的，但是光滑性比较差。而随Daubechies小波基阶数的增大，尺度函数和小波函数的光滑性越来越好，光滑性越好对应的频域局部性越好，对于信号的处理能力就越强。图3中，最上方分别为故障相C相的短路电流Ic，接着从上到下是采用Mallatt算法的样条小波分解结果、Db12小波分析结果以及Db8提升小波分析结果。图4中，最上为故障相C相的短路电压Uc，接着从上到下是采用Mallatt算法的样条小波分解结果、Db2小波分析结果以及Db8提升小波分析结果。从图中可以看出，当系统稳定的时候，小波变换的结果在零点附近，没有变化，当故障发生时，Db8提升小波可以将故障突变特征点清晰的表达出来，并且对故障突变点一一对应。由图3、图4分析可以看出相比于采用Mallat算法的样条小波和Db12小波分析方式，Db8提升小波的分解结果更明显，在故障检测中可以更加方便的设定阈值减小误动率，是检测更准确。以上所述仅是本专利技术的优选实施方式，应当指出：对于本
的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本专利技术的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于暂态故障行波的限流器用故障检测方法，其特征在于：利用采样率为大于等于1MHZ的数据采集系统实时提取线路中的行波电压信号和行波电流信号，利用基于Db8提升小波算法检测上述行波电压信号的奇异点和行波电流信号的奇异点，将获得行波电压信号的奇异点、行波电流信号的奇异点分别与各自设定的阈值进行比较并判断是否发生故障。

【技术特征摘要】
1.一种基于暂态故障行波的限流器用故障检测方法，其特征在于：利用采样率为大于等于1MHZ的数据采集系统实时提取线路中的行波电压信号和行波电流信号，利用基于Db8提升小波算法检测上述行波电压信号的奇异点和行波电流信号的...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴维宁，郑建勇，沙浩源，俞拙非，侯凯，骆健，武迪，程章，沈浩骢，梅军，隗华荣，
申请(专利权)人：国家电网公司，南京南瑞集团公司，国网电力科学研究院，东南大学，
类型：发明
国别省市：北京;11