基于线路实测数据的故障测距方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开基于线路实测数据的故障测距方法，包括获取监测点中为对实测故障电流行波数据进行凯伦布尔变换后提取得到的零模电流分量；并对其滤波；将滤波后的零模电流分量进行二分递推SVD分解，获取分解的第一层细节分量信号；获取细节分量信号波形中第一个波形幅值的绝对值最大的首波形，及根据首波形获取对应的时刻，作为第一时刻；在预设的数据时窗内，对细节分量信号波形中与首波形的极性相同的波形进行相关性处理，得到相关系数值；波形的极性包括波峰和波谷获取相关系数值的最大值所对应的时刻，作为第二时刻；根据第一、第二时刻和零模电流波速计算得到故障点与监测点之间的距离。解决了现有的定位不精准的问题，测距可靠度高。

【技术实现步骤摘要】
基于线路实测数据的故障测距方法、装置、设备及介质
本专利技术涉及故障测距技术试领域，尤其涉及一种基于线路实测数据的故障测距方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
输电线路分布范围广，跨度大，所处地形条件各不相同，经常由于外界雷击、外力破坏、鸟害、污闪、树障等原因发生故障，故障发生后，若线路运维人员无法准确快速查找出故障位置，将直接影响故障线路的快速复电，不仅影响电网的安全运行，也会给人民群众的生产生活带来极大的影响。现行的线路故障测距方法主要有基于工频电气量的故障分析法与基于高频暂态行波的行波故障定位法。故障分析法基于线路分布参数模型，通过建立故障电压电流与故障距离的函数关系来进行定位，该方法容易受系统运行方式、故障点过渡电阻及线路参数精确度的影响，测距精度不高，目前一般应用于故障录波中。行波测距方法由于不存在故障分析法的测距缺陷，测距原理简单，测距精度较高，目前被广泛应用于现场站内测距中。但从实际测距情况来看，现场故障测距装置测距准确率仅为70％左右，目前单端行波测距法由于故障波形持续振荡、故障点反射波波头传输发生衰减畸变造成波头到达时刻无法准确提取导致的故障点反射波到达时刻难以标定，经常出现测距精度差，甚至测距失败的情形。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种基于线路实测数据的故障测距方法、装置、设备及存储介质，以解决现有行波测距技术所存在的由于故障行波持续振荡、波形存在一定的衰减畸变等原因造成故障点反射波到达时刻难以标定的问题，实现精确定位。第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于线路实测数据的故障测距方法，包括获取监测点的零模电流分量；其中，所述零模电流分量为对实测故障电流行波数据进行凯伦布尔变换后提取得到；对所述零模电流分量进行滤波；将滤波后的所述零模电流分量进行二分递推SVD分解，获取分解的第一层细节分量信号；获取所述细节分量信号波形中第一个波形幅值的绝对值最大的首波形，及根据所述波形幅值的绝对值最大获取对应的时刻，其中，所述对应的时刻作为第一时刻；根据所述首波形的极性，在预设的数据时窗内，对所述细节分量信号波形中与所述首波形的极性相同的波形进行相关性处理，以得到对应的相关系数值；其中，所述波形的极性包括波峰和波谷；获取所述相关系数值的最大值所对应的时刻，作为第二时刻；根据所述第一时刻、所述第二时刻和所述零模电流波速计算得到故障点与所述监测点之间的距离。在第一方面的第一种可能实现方式中，所述根据所述首波形的极性，在预设的数据时窗内，对所述细节分量信号波形中与所述首波形的极性相同的波形进行相关性处理，以得到对应的相关系数值；其中，所述波形的极性包括波峰和波谷包括：在所述细节分量信号波形中，提取与所述首波形极性一致的波形，作为待分析波形；根据所述预设的数据时窗，将所述首波形分别与各个所述待分析波形进行相关性处理，得到各个所述待分析波形对应的相关系数值。结合第一方面的第一种可能实现方式，在第一方面的第二种可能实现方式中，所述根据所述预设的数据时窗，将所述首波形分别与各个所述待分析波形进行相关性处理，得到各个所述待分析波形对应的相关系数值包括：对所述首波形和各个所述待分析波形进行离散化，分别得到所述首波形对应的数值信号序列和各个所述待分析波形对应的数字信号序列；在预设的数据时窗内，根据相关系数计算公式对所述首波形对应的数值信号序列和各个所述待分析波形对应的数字信号序列进行相关性分析，得到各个所述待分析波形对应的相关系数值。结合第一方面的第二种可能实现方式，在第一方面的第三种可能实现方式中，所述相关系数计算公式包括：其中，N为所述预设的数据时窗长度，x(n)为所述首波形对应的数值信号序列，y(n)为所述待分析波形对应的数字信号序列，ρxy为相关系数值。在第一方面的第四种可能实现方式中，所述获取监测点的零模电流分量；其中，所述零模电流分量为对实测故障电流行波数据进行凯伦布尔变换后提取得到的包括：获取监测点采集的故障后A、B和C三相的一个周波电流行波信号，其中，A相的电流行波信号为ia，B相的电流行波信号为ib，C相的电流行波信号为ic；获取所述电流的零模i0；对所述ia、所述ib、所述ic、所述i0、所述i1和所述i2进行凯伦布尔变换，得到零模分量信号在第一方面的第五种可能实现方式中，所述将滤波后的所述零模电流分量进行二分递推SVD分解，获取分解的第一层细节分量信号包括：获取滤波后的零模电流分量i0＝[x1,x2,x3,...,xN]，其中，N为采样点数；对所述滤波后的零模电流分量构造Hankel矩阵H，其中，对所述H进行SVD分解，得到两个奇异值σa和σj，其中，所述σa对应近似分量信号Aj，所述σj对应的细节分量信号Dj；获取分解的第一层细节分量信号Dj。在第一方面的第六种可能实现方式中，所述根据所述第一时刻、所述第二时刻和所述零模电流波速计算得到故障点与所述监测点之间的距离包括：根据所述第一时刻、所述第二时刻和所述零模电流波速和距离公式计算得到故障点与所述监测点之间的距离；其中，所述距离公式为其中，t1为所述第一时刻，t2为所述第一时刻，v0为所述零模电流波速，l为所述故障点与所述监测点之间的距离。第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于线路实测数据的故障测距装置，包括：零模电流分量获取模块，用于获取监测点的零模电流分量；其中，所述零模电流分量为对实测故障电流行波数据进行凯伦布尔变换后提取得到；滤波模块，用于对所述零模电流分量进行滤波；细节分量信号获取模块，用于将滤波后的所述零模电流分量进行二分递推SVD分解，获取分解的第一层细节分量信号；第一时刻获取模块，用于获取所述细节分量信号波形中第一个波形幅值的绝对值最大的首波形，及根据所述波形幅值的绝对值最大获取对应的时刻，其中，所述对应的时刻作为第一时刻；相关系数值获取模块，用于根据所述首波形的极性，在预设的数据时窗内，对所述细节分量信号波形中与所述首波形的极性相同的波形进行相关性处理，以得到对应的相关系数值；其中，所述波形的极性包括波峰和波谷；第二时刻获取模块，用于获取所述相关系数值的最大值所对应的时刻，作为第二时刻；距离计算模块，用于根据所述第一时刻、所述第二时刻和所述零模电流波速计算得到故障点与所述监测点之间的距离。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种基于线路实测数据的故障测距设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的基于线路实测数据的故障测距方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上所述的基于线路实测数据的故障测距方法。与现有技术相比，本专利技术公开的基于线路实测数据的故障测距方法，首先获取监测点的零模电流分量；其中，所述零模电流分量为对实测故障电流行波数据进行凯伦布尔变换后提取得到；对所述零模电流分量进行滤波；将滤波后的所述零模电流分量进行二分递推SVD分解，获取分解的第一层细节分量信号；获取所述细节分量信号波形中第一个波形幅值的绝对值最大的首波形，及根据所述波形幅值的绝对值最大获取对应的时刻，其中，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于线路实测数据的故障测距方法，其特征在于，包括：获取监测点的零模电流分量；其中，所述零模电流分量为对实测故障电流行波数据进行凯伦布尔变换后提取得到；对所述零模电流分量进行滤波；将滤波后的所述零模电流分量进行二分递推SVD分解，获取分解的第一层细节分量信号；获取所述细节分量信号波形中第一个波形幅值的绝对值最大的首波形，及根据所述波形幅值的绝对值最大获取对应的时刻，其中，所述对应的时刻作为第一时刻；根据所述首波形的极性，在预设的数据时窗内，对所述细节分量信号波形中与所述首波形的极性相同的波形进行相关性处理，以得到对应的相关系数值；其中，所述波形的极性包括波峰和波谷；获取所述相关系数值的最大值所对应的时刻，作为第二时刻；根据所述第一时刻、所述第二时刻和所述零模电流波速计算得到故障点与所述监测点之间的距离。

【技术特征摘要】
1.一种基于线路实测数据的故障测距方法，其特征在于，包括：获取监测点的零模电流分量；其中，所述零模电流分量为对实测故障电流行波数据进行凯伦布尔变换后提取得到；对所述零模电流分量进行滤波；将滤波后的所述零模电流分量进行二分递推SVD分解，获取分解的第一层细节分量信号；获取所述细节分量信号波形中第一个波形幅值的绝对值最大的首波形，及根据所述波形幅值的绝对值最大获取对应的时刻，其中，所述对应的时刻作为第一时刻；根据所述首波形的极性，在预设的数据时窗内，对所述细节分量信号波形中与所述首波形的极性相同的波形进行相关性处理，以得到对应的相关系数值；其中，所述波形的极性包括波峰和波谷；获取所述相关系数值的最大值所对应的时刻，作为第二时刻；根据所述第一时刻、所述第二时刻和所述零模电流波速计算得到故障点与所述监测点之间的距离。2.根据权利要求1所述的基于线路实测数据的故障测距方法，其特征在于，所述根据所述首波形的极性，在预设的数据时窗内，对所述细节分量信号波形中与所述首波形的极性相同的波形进行相关性处理，以得到对应的相关系数值；其中，所述波形的极性包括波峰和波谷包括：在所述细节分量信号波形中，提取与所述首波形极性一致的波形，作为待分析波形；根据所述预设的数据时窗，将所述首波形分别与各个所述待分析波形进行相关性处理，得到各个所述待分析波形对应的相关系数值。3.根据权利要求2所述的基于线路实测数据的故障测距方法，其特征在于，所述根据所述预设的数据时窗，将所述首波形分别与各个所述待分析波形进行相关性处理，得到各个所述待分析波形对应的相关系数值包括：对所述首波形和各个所述待分析波形进行离散化，分别得到所述首波形对应的数值信号序列和各个所述待分析波形对应的数字信号序列；在预设的数据时窗内，根据相关系数计算公式对所述首波形对应的数值信号序列和各个所述待分析波形对应的数字信号序列进行相关性分析，得到各个所述待分析波形对应的相关系数值。4.根据权利要求3所述的基于线路实测数据的故障测距方法，其特征在于，所述相关系数计算公式包括：其中，N为所述预设的数据时窗长度，x(n)为所述首波形对应的数值信号序列，y(n)为所述待分析波形对应的数字信号序列，ρxy为相关系数值。5.根据权利要求1所述的基于线路实测数据的故障测距方法，其特征在于，所述获取监测点的零模电流分量；其中，所述零模电流分量为对实测故障电流行波数据进行凯伦布尔变换后提取得到的包括：获取监测点采集的故障后A、B和C三相的一个周波电流行波信号，其中，A相的电流行波信号为ia，B相的电流行波信号为ib，C相的电流行波信号为ic；获取所述电流的零模i0；对所述ia、所述i...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯瑞发，张巍，廖永力，张贵峰，田治仁，龚博，黄增浩，张志强，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东,44