一种基于波形形态的和应涌流辨识方法技术

本发明专利技术涉及一种基于波形形态的和应涌流辨识方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：S1：获取以一周期为数据窗的电流数据；S2：通过对距离值的分析设置出能将故障与和应涌流区分的整定值；S3：进行对称波形的峰谷值间隔时间差判别；S4：计算涌流的每周期峰值变化，以峰值变化率判别和应涌流。满足继电保护的速动性下，以一个周期的电流数据进行波形相似度比较，在相似度大于设定阈值时综合判断是否存在间断角，从而判断出内部故障电流；然后以涌流波形的变化趋势区分和应涌流与励磁涌流，保证变压器继电保护的正确动作，以及电力系统的正常运行。系统的正常运行。系统的正常运行。

【技术实现步骤摘要】
一种基于波形形态的和应涌流辨识方法


[0001]本专利技术属于电力系统领域，涉及一种基于波形形态的和应涌流辨识方法。

技术介绍

[0002]和应涌流发生是因为励磁涌流的出现导致母线上两变压器公共点出现电压降，从而影响到正常运行的变压器。从根源上说，和应涌流是励磁电流中的一类，所以工程上所采用的二次谐波制动方法在和应涌流判别也是具有一定的有效性。但是和应涌流跟励磁涌流并不完全一样，它具有一定的隐匿性，其出现时间比励磁涌流晚，且初始幅值也较小。在实际运行中，和应涌流衰减较慢，其非周期分量长时间存在，可能会引起CT饱和，传统的励磁涌流识别方法失效，导致纵差保护失败。但是，和应涌流相对励磁涌流的研究来说较少，当前学者在研究和应涌流时，大部分研究将和应涌流归为励磁涌流中，所采用的辨识思路也是按照励磁涌流与故障电流的不同进行判别，并未全面考虑到它跟励磁涌流的差异性。
[0003]在实际的故障案例分析中发现，和应涌流在纵差保护和后备保护中都造成过误动，学者们开始注重和应涌流的识别研究。和应涌流过往的辨识研究主要可分为两类，一类是从涌流与故障电流的特性出发进行辨识研究，即采用的方法也是基于励磁涌流的辨识延申，并未将和应涌流与励磁涌流区分；另一类是在分析和应涌流的特性后，挖掘出和应涌流与励磁涌流的差异，将两种涌流进行区分。现有的涌流辨识可分为四类，一是从电流数据的辨识方法，包括间断角制动、二次谐波制动、对称波形原理等；二是从电流与电压量组合的方法；三是利用对信号处理的数学方法进行辨识，采集的信号数据利用信号处理工具进行时域和频域上的分析；四是利用智能算法进行监督式学习辨识，将原有保护策略与机器学习算法结合为变压器差动保护研究指明方向。
[0004]四类方法在励磁涌流的辨识研究上有一定优越性，当前学者在研究和应涌流时，大部分研究将和应涌流归为励磁涌流中，所采用的辨识思路也是按照励磁涌流与故障电流的不同进行判别。
[0005]针对目前换流变压器和应涌流的辨识研究，还存在以下不足：
[0006](1)将和应涌流归为励磁涌流中，未全面考虑到和应涌流跟接入变压器的励磁涌流之间的差异性。
[0007](2)和应涌流出现时间不确定性，以往针对励磁涌流的波形轨迹辨识方法不适用。

技术实现思路

[0008]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于波形形态的和应涌流辨识方法。
[0009]为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0010]一种基于波形形态的和应涌流辨识方法，该方法包括以下步骤：
[0011]S1：获取以一周期为数据窗的电流数据，除去采样点的幅值特征，以周期内最大电流值为基准，对电流序列的进行纵向的压缩，归一化后的电流波形采样点幅值在[
‑
1,1]的区间；
[0012]S2：将采集的周期内部故障电流与和应涌流经归一化处理后为分析对象，分别于标准正弦波计算动态时间规整算法DTW最短弯曲距离值，通过对距离值的分析设置出能将故障与和应涌流区分的整定值；
[0013]S3：DTW将对称和应涌流的波形进行伸缩和扭曲操作，扭曲前的对称性和应涌流周期的峰谷值时间差小于内部故障电流，进行对称波形的峰谷值间隔时间差判别；
[0014]S4：计算涌流的每周期峰值变化，以峰值变化率判别和应用流。
[0015]可选的，所述动态时间规整算法DTW在比较两个时间序列数据时采用弹性度量的方式，设有两条序列A＝{a1,a2,
…
,a
m}
，其中a1、a2…
a
m
表示序列A的连续采样点；B＝{b1,b2,
…
,b
n}
，其中b1、b2…
b
n
表示序列B的连续采样点，用m*n的矩阵来刻画DTW的路径；在二维坐标系中，波形A在横轴，波形B在纵轴，规整路径将穿越矩阵；
[0016]DTW的路径就算波形A、B之间最短的弯曲路径S，表示为S＝{s1,s2,
…
,s
k
}，其中s1,s2,
…
,s
k
表示弯曲路径S的连续采样点；S路径的第q个元素表示为S
q
＝(i
q
，j
q
)，其中i
q
、j
q
分别表示S
q
的横轴和纵轴坐标点，横纵坐标表示A、B波形所对齐的点；
[0017]同时，DTW路径计算满足的约束条件是：
[0018](1)边界条件：起始点S1＝(1，1)，终点S
k
＝(m，n)，其中m、n表示终点S
k
的横纵坐标点，两条波形的首尾相匹配；
[0019](2)连续性：弯曲路径S在S
k
‑1移步至S
k
时，需满足横坐标、纵坐标上相邻两点的移动距离小于或者等于1，即i
k
‑
i
k
‑1≤1、j
k
‑
j
k
‑1≤1条件，其中i
k
‑
i
k
‑1≤1表示S在连续移动时横坐标相邻两点的距离小于或者等于1，j
k
‑
j
k
‑1≤1表示S在连续移动时纵坐标相邻两点的距离小于或者等于1；即在波形A、B匹配过程中，与相邻一个时间步的点进行匹配，不能跨越某个点，保证A、B轨迹的每个坐标都会出现在规整弯曲路径中；
[0020](3)单调性：相邻步骤需满足i
k
‑
i
k
‑1≥0、j
k
‑
j
k
‑1≥0条件，表明路径S是随着时间变化单调递增的；
[0021]DTW计算两条序列相似点的距离之和，衡量波形的相似性，且在动态规整中找寻最优路径，描述为：
[0022]γ(i,j)＝d(a
i
,b
j
)+min{γ(i
‑
1,j
‑
1),γ(i
‑
1,j),γ(i,j
‑
1)}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0023]在满足上述三条约束条件的规整路径中，选择最短弯曲路径，此路径是波形A、B的DTW距离，表示为：
[0024][0025]式中d(S
k
)表示为满足上述条件的弯曲路径S从S1移步至S
k
移动的距离，DTW(A,B)表示所计算的最短弯曲距离；
[0026]将路径距离归一化处理，得到标准的DTW距离，表示为：
[0027][0028]采用DTW算法判别波形相似度时，以A波形为标准正弦波的基准，B波形是内部故障电流、和应涌流、叠加故障的和应涌流等电流信号数据；标准的DTW距离值在(0,1)区间，计算的标准D值为各类型电信信号与标准正弦波本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于波形形态的和应涌流辨识方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：获取以一周期为数据窗的电流数据，除去采样点的幅值特征，以周期内最大电流值为基准，对电流序列的进行纵向的压缩，归一化后的电流波形采样点幅值在[
‑
1,1]的区间；S2：将采集的周期内部故障电流与和应涌流经归一化处理后为分析对象，分别于标准正弦波计算动态时间规整算法DTW最短弯曲距离值，通过对距离值的分析设置出能将故障与和应涌流区分的整定值；S3：DTW将对称和应涌流的波形进行伸缩和扭曲操作，扭曲前的对称性和应涌流周期的峰谷值时间差小于内部故障电流，进行对称波形的峰谷值间隔时间差判别；S4：计算涌流的每周期峰值变化，以峰值变化率判别和应用流。2.根据权利要求1所述的一种基于波形形态的和应涌流辨识方法，其特征在于：所述动态时间规整算法DTW在比较两个时间序列数据时采用弹性度量的方式，设有两条序列A＝{a1,a2,
…
,a
m}
，其中a1、a2…
a
m
表示序列A的连续采样点；B＝{b1,b2,
…
,b
n}
，其中b1、b2…
b
n
表示序列B的连续采样点，用m*n的矩阵来刻画DTW的路径；在二维坐标系中，波形A在横轴，波形B在纵轴，规整路径将穿越矩阵；DTW的路径就算波形A、B之间最短的弯曲路径S，表示为S＝{s1,s2,
…
,s
k
}，其中s1,s2,
…
,s
k
表示弯曲路径S的连续采样点；S路径的第q个元素表示为S
q
＝(i
q
，j
q
)，其中i
q
、j
q
分别表示S
q
的横轴和纵轴坐标点，横纵坐标表示A、B波形所对齐的点；同时，DTW路径计算满足的约束条件是：(1)边界条件：起始点S1＝(1，1)，终点S
k
＝(m，n)，其中m、n表示终点S
k
的横纵坐标点，两条波形的首尾相匹配；(2)连续性：弯曲路径S在S
k
‑1移步至S
k
时，需满足横坐标、纵坐标上相邻两点的移动距离小于或者等于1，即i
k
‑
i
k
‑1≤1、j
k
‑
j
k
‑1≤1条件，其中i
k
‑
i
k
‑1≤1表示S在连续移动时横坐标相邻两点的距离小于或者等于1，j
k
‑
j...

【专利技术属性】
技术研发人员：何娅，段盼，张奔，张连芳，时英桥，刘峰佚，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：