一种配电网暂时过电压分类识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种配电网暂时过电压分类识别方法及装置，该方法主要内容包括获取波形采样数据、计算采样数据的能量贡献率和奇异谱熵，提取采样数据的时域能量分布特征、对采样数据进行局部特征尺度分解及带通滤波以获取重心频带、结合阈值判别法实现配电网暂时过电压类型识别。本发明专利技术不需要分类器，算法简单，计算时间少，能够较准确地识别单相金属性接地、间歇性弧光接地、高频谐振、基频谐振、分频谐振五类配电网过电压类型，本发明专利技术的配电网过电压类型识别方法具有较强的适应能力，在噪声干扰的工况下仍具有较高的过电压类型识别正确率。

Temporary overvoltage classification and identification method and device for distribution network

The invention relates to a device and a voltage distribution network for classification and recognition method, the main content of this method includes obtaining waveform sampling data, calculating the contribution rate of energy sampling data and singular spectrum entropy, extract the data of time domain energy distribution, the sample data are local feature scale decomposition and the band-pass filter to obtain the center band, combining the threshold method to achieve distribution network temporary overvoltage sampling type identification. The invention does not need a classifier, simple algorithm, less calculation time, can accurately identify the single-phase metallic grounding, intermittent arc grounding, high harmonic, harmonic resonance, resonant frequency of five kinds of distribution network voltage distribution network, the invention over voltage type recognition method has strong adaptability in noise the interference condition still has a higher recognition rate of over voltage type.

【技术实现步骤摘要】
一种配电网暂时过电压分类识别方法及装置
本专利技术涉及配电网领域，特别是涉及一种配电网暂时过电压类型识别方法及装置。
技术介绍
运行经验表明，过电压是影响配电网安全运行的重要因素之一。暂时过电压持续时间较长，易引起设备绝缘损坏，从而引发各类短路故障，危及配电网供电可靠性。因此，及时检测配电网出现的过电压，准确区分过电压类型，对于配电网灾害预防和故障分析是十分必要的。但现有的过电压监测装置尚不具备过电压类型识别能力，更多的是人工经验判断，效率低且正确率不高。因此，快速提取暂时过电压信号的特征量，自动识别过电压类型，对于提高配电网的自愈能力、构建主动配电网具有重大意义。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的是提供一种配电网暂时过电压类型识别方法及装置，能够及时准确识别暂时过电压类型。本专利技术采用以下方案实现：一种配电网暂时过电压分类识别方法，包括如下步骤：步骤S1：配电网发生过电压后，获取母线三相电压和零序电压在过电压发生前后一段时间内的波形采样数据；步骤S2：对步骤S1获取的零序电压采样数据计算故障后两个工频周波的能量贡献率E，判断E是否大于阈值，若是，判为操作过电压，识别过程结束；步骤S3：若E小于阈值，判为暂时过电压，计算对应的三相电压采样数据的奇异谱熵S，判断S是否大于阈值，若是，判为单相金属性接地过电压，识别过程结束；步骤S4：若S小于阈值，对相应的零序电压采样数据进行局部特征尺度分解、希尔伯特变换及带通滤波，计算重心频带Ng；步骤S5：采用阈值判别法区分三种铁磁谐振过电压和间歇性弧光接地过电压：若Ng等于6，判为高频谐振过电压；若Ng等于5，判为基频谐振过电压；若Ng小于5且大于等于2，判为分频谐振过电压；若Ng等于1，判为间歇性弧光接地过电压，识别过程结束。进一步地，所述步骤S1中的截取波形采样数据的具体过程如下：为了获取完整的分频谐振波形，至少截取5个工频周波的电压采样数据。进一步地，所述步骤S2中的计算能量贡献率E的具体过程如下：能量贡献率根据公式计算，其中，N1为2个周波的采样点数；N2为截取的总时段的采样点数；v0(k)为零序电压信号序列；选取能量贡献率为60％作为暂时过电压和操作过电压的分类判据。进一步地，所述步骤S3中计算三相电压采样数据奇异谱熵的具体过程为：设截取的信号采样点数为n，三相电压信号矩阵为U＝[ua，ub，uc]，对矩阵U作奇异值分解，得到奇异谱Λ＝diag{μ1，μ2，μ3}，信号奇异谱熵其中，判别单相金属性接地过电压的阈值取1.15。5、根据权利要求1所述的一种配电网暂时过电压类型识别方法，其特征在于：步骤S4包括如下步骤：步骤S41：将零序电压采样数据进行局部特征尺度分解，得到若干个内禀尺度分量，即ISC分量；步骤S42：对各个ISC分量做希尔伯特变换，得到瞬时频率矩阵；步骤S43：将总频带划分为6个频带：0～10Hz、10～20Hz、20～30Hz、30～40Hz、40～80Hz、80～600Hz，对各频带依次编号，0～10Hz为频带1，10～20Hz为频带2，以此类推，直至第6个频带；采用带通滤波算法对LCD分解获得的各个内禀尺度分量依据Hilbert瞬时频率矩阵分频带多支重构，得到零序电压采样数据在各个频带内的分量数据；步骤S44：计算各个频带内的分量数据能量，选取能量最高的频带编号作为重心频带。本专利技术还采用以下方案实现：一种配电网暂时过电压类型识别装置，包括一数据获取模块，用于在配电网发生过电压后，获取母线三相电压和零序电压在过电压发生前0.5个工频周期和过电压发生后4.5个工频周期的波形采样数据；一能量贡献率构建模块，用于计算获取的零序电压采样数据的能量贡献率，判别获取的过电压采样数据是否属于暂时过电压的类别。一奇异谱熵构建模块，用以在判定获取的过电压采样数据属于暂时过电压类别后，用于计算获取的三相电压采样数据的奇异谱熵，判别获取的暂时过电压采样数据是否属于单相金属性过电压的类别；一波形分频带重构模块，用于对获取的零序电压波形采样数据进行局部特征尺度分解、希尔伯特变换及带通滤波后分频带重构；一重心频带构建模块，用于计算重构信号的重心频带，判别获取的暂时过电压采样数据是高频谐振、或基频谐振、或分频谐振、或间歇性弧光接地过电压；一过电压类型识别模块，用于结合阈值识别法，判别获取的过电压采样数据是哪一种暂时过电压。进一步地，所述波形分频带重构模块包括：一用以将零序电压波形采样数据进行局部特征尺度分解，得到多个ISC分量的局部特征尺度分解模块；一用以对各个ISC分量做希尔伯特变换，得到瞬时频率矩阵的希尔伯特变换模块；一用以根据瞬时频率矩阵进行带通滤波，将每个ISC分量分解到6个频带的分频带重构模块。进一步地，所述分频带重构模块将每个ISC分量分解到6个频带：0～10Hz、10～20Hz、20～30Hz、30～40Hz、40～80Hz、80～600Hz，并将每个频带内的所有ISC分量叠加，得到零序电压波形采样数据在各个频带内的重构波形；同时计算零序电压波形采样数据在各个频带内的分量数据的能量值，作为重心频带构建模块的数据来源。相较于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：1、本专利技术利用LCD、Hilbert变换及带通滤波算法分频带重构的的信号可完备地描述过电压信号波形在各个子频带内的时频特征，包含了表征信号本质特征的时频局部化信息。2、本专利技术结合奇异值分解和运用统计学原理进行数学计算的方法，可以有效提取出体现过电压信号幅值分布特征的主要特征量，可表征过电压信号的在故障后两个周波的能量占比，对于三相电压幅值差异性大的单相接地过电压与其余暂时过电压呈现出较大差异性。3、本专利技术的阈值判别法不需要分类器，算法简单，计算时间少，能够较准确地识别单相金属性接地、间歇性弧光接地、高频谐振、基频谐振、分频谐振五类配电网暂时过电压类型。4、本专利技术的配电网暂时过电压类型识别方法在噪声干扰的工况下，仍具有较高的过电压类型识别正确率，适应能力较强。附图说明图1为本专利技术的流程图。图2为本专利技术实施例中所应用的10kV配电网模型。具体实施方式下面结合附图及实施例对本专利技术做进一步说明。本实施例提供一种配电网暂时过电压分类识别方法，如图1所示，包括如下步骤：步骤S1：配电网发生过电压后，获取母线三相电压和零序电压在过电压发生前后一段时间内的波形采样数据；步骤S2：对步骤S1获取的零序电压采样数据计算故障后两个工频周波的能量贡献率E，判断E是否大于阈值，若是，判为操作过电压，识别过程结束；本步骤具体包括如下步骤：步骤S21：计算信号在故障后的2个周波的能量与所截取时段的总能量的比值E:其中，N1为2个周波的采样点数；N2为截取的总时段的采样点数；v0(k)为零序电压信号序列。步骤S22：选取能量贡献率为60％作为暂时过电压和操作过电压的分类判据；步骤S3：若E小于阈值，判为暂时过电压，计算对应的三相电压采样数据的奇异谱熵S，判断S是否大于阈值，若是，判为单相金属性接地过电压，识别过程结束；本步骤具体包括如下步骤：设截取的信号采样点数为n，三相电压信号矩阵为U＝[ua，ub，uc]，对矩阵U作奇异值分解，可得奇异谱Λ＝diag{μ1，μ2，μ3}，信号奇异谱熵其中，S可有效表征三相电压信号奇异值分布本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种配电网暂时过电压分类识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1：配电网发生过电压后，获取母线三相电压和零序电压在过电压发生前后一段时间内的波形采样数据；步骤S2：对步骤S1获取的零序电压采样数据计算故障后两个工频周波的能量贡献率E，判断E是否大于阈值，若是，判为操作过电压，识别过程结束；步骤S3：若E小于阈值，判为暂时过电压，计算对应的三相电压采样数据的奇异谱熵S，判断S是否大于阈值，若是，判为单相金属性接地过电压，识别过程结束；步骤S4：若S小于阈值，对相应的零序电压采样数据进行局部特征尺度分解、希尔伯特变换及带通滤波，计算重心频带N

【技术特征摘要】
1.一种配电网暂时过电压分类识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1：配电网发生过电压后，获取母线三相电压和零序电压在过电压发生前后一段时间内的波形采样数据；步骤S2：对步骤S1获取的零序电压采样数据计算故障后两个工频周波的能量贡献率E，判断E是否大于阈值，若是，判为操作过电压，识别过程结束；步骤S3：若E小于阈值，判为暂时过电压，计算对应的三相电压采样数据的奇异谱熵S，判断S是否大于阈值，若是，判为单相金属性接地过电压，识别过程结束；步骤S4：若S小于阈值，对相应的零序电压采样数据进行局部特征尺度分解、希尔伯特变换及带通滤波，计算重心频带Ng；步骤S5：采用阈值判别法区分三种铁磁谐振过电压和间歇性弧光接地过电压：若Ng等于6，判为高频谐振过电压；若Ng等于5，判为基频谐振过电压；若Ng小于5且大于等于2，判为分频谐振过电压；若Ng等于1，判为间歇性弧光接地过电压，识别过程结束。2.根据权利要求1所述的一种配电网暂时过电压分类识别方法，其特征在于：所述步骤S1中的截取波形采样数据的具体过程如下：为了获取完整的分频谐振波形，至少截取5个工频周波的电压采样数据。3.根据权利要求1所述的一种配电网暂时过电压分类识别方法，其特征在于：所述步骤S2中的计算能量贡献率E的具体过程如下：能量贡献率根据公式计算，其中，N1为2个周波的采样点数；N2为截取的总时段的采样点数；v0(k)为零序电压信号序列；选取能量贡献率为60％作为暂时过电压和操作过电压的分类判据。4.根据权利要求1所述的一种配电网暂时过电压分类识别方法，其特征在于：所述步骤S3中计算三相电压采样数据奇异谱熵的具体过程为：设截取的信号采样点数为n，三相电压信号矩阵为U＝[ua，ub，uc]，对矩阵U作奇异值分解，得到奇异谱Λ＝diag{μ1，μ2，μ3}，信号奇异谱熵其中，判别单相金属性接地过电压的阈值取1.15。5.根据权利要求1所述的一种配电网暂时过电压类型识别方法，其特征在于：步骤S4包括如下步骤：步骤S41：将零序电压采样数据进行局部特征尺度分解，得到若干个内禀尺度分量，即ISC分量；步骤S42：对各个ISC分量做希尔伯特变换，得到瞬时频率矩阵；步骤S43：将总频带划分为6个频带：0～10Hz、...

【专利技术属性】
技术研发人员：高伟，许立彬，郭谋发，洪翠，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建,35