一种输电线路故障行波波头检测方法及系统技术方案

本公开属于输电线路故障诊断技术领域，提供了一种输电线路故障行波波头检测方法及系统，获取输电线路的故障行波和背景噪声；根据所获取的背景噪声和预设的预测模型，得到预测噪声；基于所获取的输电线路的故障行波和所得到的预测噪声，得到降噪后的故障行波信号；检验所得到的降噪后的故障行波信号，识别平稳性改变点，确定故障行波波头的到达时刻。确定故障行波波头的到达时刻。确定故障行波波头的到达时刻。

【技术实现步骤摘要】
一种输电线路故障行波波头检测方法及系统


[0001]本公开属于输电线路故障诊断
，具体涉及一种输电线路故障行波波头检测方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]准确的输电线路故障点定位对于减轻电网运行人员巡线负担、加快线路供电恢复，减少因电路故障造成的经济损失，保证电力系统安全稳定运行具有重要意义。
[0004]目前常用的故障测距方法有阻抗法、行波法、故障分析法。其中，行波测距方法由于不受线路类型、接地阻抗等因素影响以及定位精度高等优点得到广泛应用。行波测距的关键是寻找行波波头的到达时刻，随着故障录波器等行波测距装置的规模化运行，行波测距波头识别存在易受干扰、可靠性差的问题，对输电线路故障进行定位时行波波头不易提取，有必要对行波波头检测与提取技术展开持续研究。
[0005]近年来国内外专家针对暂态行波波头的检测做了大量研究，早期采用求导、相关分析方法，但求导对噪声敏感，相关分析难以选择合适的时间窗；张小丽等人采用Hilbert
‑
Huang变换(HHT)对故障行波进行检测，较准确地提取电网故障行波波头位置，但此方法存在模态混叠现象和端点效应，且没有考虑高采样频率下噪声等因素的影响。
[0006]小波分析是一种信号的时间尺度分析方法，随着小波变换理论在工业领域的广泛应用，小波变换被引入行波故障测距波头突变点的提取。此方法具有良好的时频信号局部表征能力，但是暂态行波持续时间短，衰减严重，采集到的行波信号通常含有大量的噪声信息，给行波波头检测带来困难。传统的去噪手段一般采用低通滤波的方法，各种低通滤波器虽然可在一定程度上滤除白噪声，但不能有效抑制脉冲噪声，而脉冲噪声与暂态行波信号的突变特征很相似，容易和行波信号突变点混淆，因此传统滤波算法往往不能起到良好的效果。
[0007]目前深度学习算法在电力领域的应用越来越多，而采用深度学习算法进行行波波头检测的文献较少。

技术实现思路

[0008]为了解决上述问题，本公开提出了一种输电线路故障行波波头检测方法及系统，根据输电线路的触发故障数据，利用电流互感器收集行波信号，硬件电路获取背景噪声；确定神经网络的输入时间序列位置，采用长短期记忆网络(Long
‑
Short Term Memory Network,简称LSTM)提取行波信号中噪声信号的规律并对噪声行波进行预测，在原始信号中将噪声滤除；然后采用扩展的迪克富勒检验(Augmented Dickey
‑
Fuller test，简称ADF)单位根检验法对降噪后的故障行波信号的平稳性改变点进行辨识，进而确定行波波头到达时刻。
[0009]根据一些实施例，本公开的第一方案提供了一种输电线路故障行波波头检测方法，采用如下技术方案：
[0010]一种输电线路故障行波波头检测方法，包括以下步骤：
[0011]获取输电线路的故障行波和背景噪声；
[0012]根据所获取的背景噪声和预设的预测模型，得到预测噪声；
[0013]基于所获取的输电线路的故障行波和所得到的预测噪声，得到降噪后的故障行波信号；
[0014]检验所得到的降噪后的故障行波信号，识别平稳性改变点，确定故障行波波头的到达时刻。
[0015]作为进一步的技术限定，在预测噪声之前，对所获取的背景噪声进行数据的预处理，过滤高斯白噪声、高次谐波和高频噪声。
[0016]作为进一步的技术限定，所述预测模型采用LSTM，与循环神经网络相比，LSTM增加遗忘门结构、输入门结构和输出门结构。
[0017]作为进一步的技术限定，对所获取的输电线路的故障行波进行数据的预处理，剔除异常数据，补齐数据，得到预处理后的输电线路的故障行波。
[0018]进一步的，所述降噪后的故障行波信号是通过在所得到的预处理后的输电线路的故障行波中减去预测噪声所得到的。
[0019]作为进一步的技术限定，所述检验所得到的降噪后的故障行波信号的过程中，采用扩展的迪克富勒检验单位根检验法对降噪后的故障行波信号的平稳性改变点进行辨识。
[0020]进一步的，在故障行波波头到达时刻之前，降噪后的故障行波信号平稳，故障行波波头到达时，降噪后的故障行波信号的平稳性发生改变。
[0021]根据一些实施例，本公开的第二方案提供了一种输电线路故障行波波头检测系统，采用如下技术方案：
[0022]一种输电线路故障行波波头检测系统，包括：
[0023]获取模块，被配置为获取输电线路的故障行波和背景噪声；
[0024]预测模块，被配置为根据所获取的背景噪声和预设的预测模型，得到预测噪声；
[0025]降噪模块，被配置为基于所获取的输电线路的故障行波和所得到的预测噪声，得到降噪后的故障行波信号；
[0026]检测模块，被配置为检验所得到的降噪后的故障行波信号，识别平稳性改变点，确定故障行波波头的到达时刻。
[0027]根据一些实施例，本公开的第三方案提供了一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：
[0028]一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面所述的输电线路故障行波波头检测方法中的步骤。
[0029]根据一些实施例，本公开的第四方案提供了一种电流行波采集设备，采用如下技术方案：
[0030]一种电流行波采集设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开第一方面所述的输电线路故障行波波头检测方法中的步骤，实现波形录取、数据转化、基准值计算和差分值计算功能。
[0031]与现有技术相比，本公开的有益效果为：
[0032]1.本公开以电厂的现场数据为基础，输入预测模型，基于模型预测结果获得降噪波形序列，通过对降噪后的故障行波信号的稳定性检验，得到行波波头到达时刻。
[0033]2.本公开采用LSTM算法,与传统方法相比，该方法无需做出任何简化假设，且不用考虑数据的周期性，利用其在特征提取与时间序列预测方面的优越性能，对噪声波形数据作出精度较高的预测，训练LSTM模型获取最优参数建立噪声波形预测模型；根据原始行波信号与模型数据结果得到残差序列；采用ADF单位根检验寻找残差序列突变点，从而实现行波波头到达时刻的确定。
附图说明
[0034]构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
[0035]图1是本公开实施例一中的一种输电线路故障行波波头检测方法的流程图；
[0036]图2是本公开实施例一中的LSTM的结构示意图；
[0037]图3是本公开实施例二中的一种输电线路故障行波波头检测系统的结构框图。
具体实施方式
[0038]下面结合附图与实施例对本公开作进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种输电线路故障行波波头检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取输电线路的故障行波和背景噪声；根据所获取的背景噪声和预设的预测模型，得到预测噪声；基于所获取的输电线路的故障行波和所得到的预测噪声，得到降噪后的故障行波信号；检验所得到的降噪后的故障行波信号，识别平稳性改变点，确定故障行波波头的到达时刻。2.如权利要求1中所述的一种输电线路故障行波波头检测方法，其特征在于，在预测噪声之前，对所获取的背景噪声进行数据的预处理，过滤高斯白噪声、高次谐波和高频噪声。3.如权利要求1中所述的一种输电线路故障行波波头检测方法，其特征在于，所述预测模型采用长短期记忆网络，增加遗忘门结构、输入门结构和输出门结构。4.如权利要求1中所述的一种输电线路故障行波波头检测方法，其特征在于，对所获取的输电线路的故障行波进行数据的预处理，剔除异常数据，补齐数据，得到预处理后的输电线路的故障行波。5.如权利要求4中所述的一种输电线路故障行波波头检测方法，其特征在于，所述降噪后的故障行波信号是通过在所得到的预处理后的输电线路的故障行波中减去预测噪声所得到的。6.如权利要求1中所述的一种输电线路故障行波波头检测方法，其特征在于，所述检验所得到的降噪后的故障行波信号的过程中...

【专利技术属性】
技术研发人员：王开白，王震宇，陶冶，侯凯元，孙正伟，范凯，陶宇超，
申请(专利权)人：国家电网公司东北分部，
类型：发明
国别省市：