The invention relates to 1. A fast algorithm for extracting power frequency components of compensated power system faults. The technical characteristics of the algorithm are as follows: step 1, obtaining the original signal of power frequency components of power system; step 2, low-pass filtering processing; step 3, obtaining the sampling value x, step 4, constructing the sample matrix R; step 5, determining the sample. The effective rank P of the matrix R; Step 6, using partial derivative method based on Lagrange multiplier function to obtain AR model parameters corresponding to Prony algorithm; Step 7, the AR model parameters are compensated to obtain more accurate AR model parameters. The method effectively improves the calculation accuracy and efficiency, and the simulation results show that the algorithm can accurately extract power frequency components of power system faults within half a cycle (10ms).
【技术实现步骤摘要】
一种经补偿电力系统故障工频分量快速提取算法
本专利技术属于电力系统数字信号处理
,尤其是一种经补偿电力系统故障工频分量快速提取算法。
技术介绍
电力系统信号处理主要涉及对工频分量的提取,例如电力系统中系统状态估计、稳定控制、故障分析及继电保护等领域中都需要对工频分量进行计算及提取。尤其是继电保护领域更是要求快速准确提取工频分量,缩短保护动作时间,从而满足现代电力系统对继电保护快速可靠性的要求。目前在电力系统继电保护中,广泛采用的方法有全波傅氏算法、半波傅氏算法、最小二乘算法、卡尔曼滤波算法等。全波傅氏算法是基于周期函数模型推导出来的。当电力系统发生故障时,故障信号不是周期函数。此时,由于衰减直流分量和分数次谐波的存在,全波傅氏算法计算的工频量幅值和相位有较大的误差。另外,傅氏算法至少需要一个周波(20ms)的采样数据。虽然半波傅氏算法仅需半个周波的采样数据,但是其受衰减直流分量和分数次谐波的影响更大,并且半波傅氏算法无法滤除偶数次谐波,故它计算得到的工频量幅值和相位的误差更大。最小二乘算法对数据窗长的要求非常灵活,滤波性能良好,精度也很高,但是它很难选择算法的噪声模型。最小二乘算法在噪声模型的选取上不具有普遍性:不同的系统中,噪声模型可能不同,即使同一系统下,发生不同故障时,噪声模型的选取也可能不同。卡尔曼滤波算法受随机干扰和测量噪声的影响较小,但是需要复杂的矩阵运算,并且算法的滤波参数选择基于对含噪声信号的统计特征分析,求取困难。因此有必要研究一种新的能够快速准确提取故障特征量的算法,来提高保护的动作特性,以满足电力系统发展的需要。
技术实现思路
本专 ...
【技术保护点】
1.一种经补偿电力系统故障工频分量快速提取算法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1、通过信息获取或数据采集得到电力系统工频分量的原始信号;步骤2、对电力系统工频分量的原始信号进行低通滤波处理;步骤3、若步骤2中滤波后得到的电力系统工频分量的信号是连续信号,则须对其进行采样,得到采样值x,设采样率为fs,采样率满足采样定理;步骤4、利用步骤3中得到的采样值x构造样本矩阵R;步骤5、利用SVD方法确定样本矩阵R的有效秩p;步骤6、利用多元线性回归方法求取Prony算法对应AR模型参数α1,α2,…αp;步骤7、对求取到的AR模型参数进行补偿得到更加精确的AR模型参数;步骤8、求解特征值方程1+α1z‑1+α2z‑2+…+αpz‑p=0的根zi(i=1,2,…,p);步骤9、构造矩阵Z及
【技术特征摘要】
1.一种经补偿电力系统故障工频分量快速提取算法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1、通过信息获取或数据采集得到电力系统工频分量的原始信号;步骤2、对电力系统工频分量的原始信号进行低通滤波处理;步骤3、若步骤2中滤波后得到的电力系统工频分量的信号是连续信号,则须对其进行采样,得到采样值x,设采样率为fs,采样率满足采样定理;步骤4、利用步骤3中得到的采样值x构造样本矩阵R;步骤5、利用SVD方法确定样本矩阵R的有效秩p;步骤6、利用多元线性回归方法求取Prony算法对应AR模型参数α1,α2,…αp;步骤7、对求取到的AR模型参数进行补偿得到更加精确的AR模型参数;步骤8、求解特征值方程1+α1z-1+α2z-2+…+αpz-p=0的根zi(i=1,2,…,p);步骤9、构造矩阵Z及矩阵按以下形式构成:其中,则取步骤10、计算步骤11、计算频率fi=Im(lnzi)fs/2π,1≤i≤p步骤12、计算衰减因子αi=Re(lnzi)fs,1≤i≤p步骤13、计算相位θi=angle(zi),1≤i≤p步骤14、计算幅值Ai=|bi|,1≤i≤p步骤15、在求得的所有频率分量中必然包含有工频分量,从而求得工频分量。2.根据权利要求1所述的一种经补偿电力系统故障工频分量快速提取算法,其特征在于:所述步骤4的具体步骤包括:(1)取N个连续采样点x(i),i=1,2,...,N且N>2p;其中,N为采样点个数,p为信号中含有的频率分量个数所对应的Prony算法模型阶数;(2)定义样本函数其中pe>>p;pe<<N;0≤i≤pe;0≤j≤pe进而构建样本矩阵R:3.根据权利要求1所述的一种经补偿电力系统故障工频分量快速提取算法,其特征在于:所述步骤6的具体步骤包括:(1)定义传统Prony算法测量数据模型为公式1:式中:n=0,1,...,N-1;N为采样点数;为第n个采样点的估计值;bl与zl均是复数;p是Prony算法模型阶数;公式1是一个常系数线性差分方程的齐次解,公式1对应的常系数线性差分方程为公式2:式中:p≤n≤N-1;αm(1≤m≤p)为其对应特征多项式的系数;则公式2对应特征多项式为公式3:式中:α0=1;将问题转化为求公式2的的差分方程的系数,...
【专利技术属性】
技术研发人员:高强伟,庞宗永,魏然,黄旭,宋建永,杨勇志,鞠林,陈哲星,孙广志,王玉辉,朱汉卿,史钧杰,刘伟,李博彤,牛嵩迪,
申请(专利权)人:国网天津市电力公司,国家电网公司,
类型:发明
国别省市:天津,12
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