CN101339208B - 一种基于时域分析的电压质量监测与扰动自动分类方法 - Google Patents

Abstract

基于时域分析的电压质量监测与扰动自动分类方法在分析电压信号的时域特征的基础上，抽取了四个用于分类电能质量扰动信号的特征量，并依据这四个特征量给出了一种的电能质量扰动自动分类方法。本发明能确定性地从电压信号中自动鉴别出谐波、间谐波、波动与闪变、欠电压、过电压、振荡暂态电压、电压的暂升、暂降、瞬时中断等电能质量扰动信号及它们的混合扰动信号，并能鉴别出它们发生的时间、评估出这些扰动信号的强度。本发明计算量小，可用单片DSP实现，特别适合于在线监测电压的质量。本发明也可从海量的变电所母线电压录波数据中自动鉴别出各种电能质量扰动信号及它们的混合扰动信号，鉴别出它们发生的时间、评估出这些扰动信号的强度。

Description

一种基于时域分析的电压质量监测与扰动自动分类方法

技术领域

本发明涉及一种电网母线电压质量的自动监测方法，适用于各种变电所和终端用电户的母线电压质量的自动监测。属于电力自动化技术领域。

背景技术

现代电力系统中，电力电子设备的应用越来越广泛，各种非线性、冲击性、波动性负载也大量增加，使电力系统所遭受的电能质量污染也日趋严重。同时敏感电子设备则对电能质量提出了更高的要求。电能作为一种商品投人到市场竞争中，像其他的商品一样，竟价上网，将逐步做到按质定价、优质优价。对电能质量进行科学合理的评估是建立公平的电力市场的先决条件之一。对电能质量进行监测和分析是发现电力质量问题并进行治理和改善的前提条件，而如何从海量的电能质量扰动信号中自动提取特征并进行正确分类则是电能质量监测分析系统首先要解决的问题，并引来了诸多学者的关注。傅立叶变换、小波变换、HHT变换、S变换等时频域变换工具在提取电能质量扰动信号特征方面都各具优势，但用单一变换工具来研究电能质量扰动分类时，还存在以下三个共同的缺陷：一是单一变换工具难以提取电能质量扰动信号的所有特征，因此，对扰动的分类是局部的；二是所提用于判断各种扰动的特征量均缺乏明确的物理意义，这使对各种扰动进一步准确估值带来困难；三是某一扰动的特征量会因另一扰动的存在而改变其值，因此，当遇到复合扰动，分类判断困难加大。并且，以上时频域变换计算量大，都难以进行在线对电压扰动信号分类，更不适用于用单片机(DSP)开发在线对电压扰动信号自动监测与分类装置。本发明能确定性地从电压信号中自动鉴别出谐波、间谐波、波动与闪变、欠电压、过电压、振荡暂态电压、电压的暂升、暂降、瞬时中断等电能质量扰动信号及它们的混合扰动信号，并能鉴别出它们发生的时间、评估出这些扰动信号的强度。本发明计算量小，可用单片DSP实现，特别适合于在线监测电压的质量。本发明也可从海量的变电所母线电压录波数据中自动鉴别出各种电能质量扰动信号及它们的混合扰动信号，鉴别出它们发生的时间、评估出这些扰动信号的强度。

发明内容

技术问题：本发明的目的是提供一种基于时域分析的电压质量监测与扰动自动分类方法，它的计算量小，可用单片DSP实现，所用费用低，特别适合于在线监测母线电压的质量，同时，也适用于从海量的变电所母线电压录波数据中自动鉴别出各种电能质量扰动信号及它们的混合扰动信号，鉴别出它们发生的时间、评估出这些扰动信号的强度。

技术方案：为了实现上述目的，本发明的技术方案采取以下两步来实现：

1.首先按图1所示采用如下步骤取得四个电压扰动信号的特征量：

a.采样电网母线电压，对母线电压进行锁相，产生一个标准单位电压信号

并将该标准单位电压信号的采样值与电网母线电压采样值相乘，即得：

的采样值，

b.对

的采样值进行数字滤波，便得到电压扰动信号的特征量F₁，

c.电网母线电压采样值平方后进行半周(10mS)积分得U²(k)，

d.对

的采样值进行一周(20mS)积分得U₁(k)，

e.取电压扰动信号的特征量 $F_2=\frac{100}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{[U^2\left(k\right)-U_1^2\left(k\right)]{/U}_1^2\left(k\right)},$ 其中N是电压信号分析时段内的总采样点数，

f.取U₁(k)值曲线的平均增量为电压扰动信号的第三个特征量 $F_3=\frac{100}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}|U_1\left(k\right)-U_1(k-1)|,$

g.取U₁(k)值曲线的差分值的最大值为电压扰动信号的第四个特征量F₄＝Max{|U₁(k)-U₁(k-1)|}。

取得以上4个特征量后按图2所示，对电压扰动信号进行如下步骤自动鉴别和分类：

h.F₁是基波电压幅值变化值，它是函数，反映了基波幅值变化的程度，因此，用它可以判断分析时段内电压的暂升、暂降、瞬时中断、欠电压、过电压、持续中端、波动与闪变等电压幅值扰动的存在(见表1)和存在时间，

表1.F1(幅值变化)扰动判断

i.F₂是分析时段内的加性扰动有效值，大于零则必然有加性扰动，可确定F₂≥2为具有加性稳态扰动谐波和简谐波的伐值，

j.若F₂大于零，F₃≤2时只有谐波扰动，F₃＞2时，有间谐波，并且，F₃/F₃＞0.5时，只有间谐波；F₃/F₃＜0.5时，为谐波和间谐波混合扰动。

k.暂态扰动的快速变化特性决定了F₄很大，而对稳态扰动，F₄则较小或几乎为零，取15为F₄的伐值，F₄≤15没有暂态扰动，F₄＞15则有暂态扰动，并且，若F₁值表明有幅值扰动，则这时为暂态幅值扰动，F₁值表明没有幅值扰动，则必然为振荡暂态扰动。

有益效果：本发明能确定性地从变电所母线电压信号中在线自动鉴别出谐波、间谐波、波动与闪变、欠电压、过电压、振荡暂态电压、电压的暂升、暂降、瞬时中断等电能质量扰动信号及它们的混合扰动信号，并能鉴别出它们发生的时间、评估出这些扰动信号的强度。本发明计算量小，可用单片DSP实现，特别适合于在线监测电压的质量。本发明也可从海量的变电所母线电压录波数据中自动鉴别出各种电能质量扰动信号及它们的混合扰动信号，鉴别出它们发生的时间、评估出这些扰动信号的强度。

附图说明

图1是分类特征量计算程序流程示意图。

图2是自动分类程序结构示意图。

具体实施方式

本发明的实施可直接从PT二次侧取得电网的母线电压信号，经电阻分压后送至信号采样输入端。一般单相电压信号可有下式表示：

式中：U₁：基波电压有效值，V；ω基波角频率，；

基波初相角，；U_h：谐波电压幅值，V；h：谐波次数，；

：h次谐波初相角，；Ms：非基波角频率整数倍正弦电压有效值，V；ω_s：非基波角频率整数倍角频率，；

：非基波角频率整数倍正弦电压初相角，；γ：振荡瞬变衰减常数，当γ＝0时，Ms为间谐波有效值；当γ≠0时，Ms为振荡暂态有效值；ts：非基波角频率整数倍正弦电压出现的时间；1(t)：单位阶跃函数。

当U₁为常数，等于额定值，等式右边第2、3项为零时，上式就是理想电压。因此，电压扰动可分为两类：一是基波电压幅值U₁变动的扰动，它包括电压的暂升、暂降、瞬时中断、欠电压、过电压、持续中断、电压波动与闪变等；二是加性扰动，它包括谐波、振荡瞬变电压、冲击脉冲电压和间谐波等。从扰动持续的时间来分，又可分为：稳态扰动，它包括电压的波动与闪变、欠电压、过电压、持续中端、谐波、间谐波等；和暂态扰动，它包括电压的暂升、暂降、瞬时中断、振荡瞬变电压、冲击脉冲电压等。因此，按照电能质量扰动信号的时域特征可分四类，见表2。

表2电压扰动分类，

对电压信号进行时域分析，用

乘以电压信号u(t)得：

式中：U_1d＝U₁

上式有三部分组成：一是直流分量U_1d；二是基波频率整数倍的正弦交流分量u_1i；三是非基波频率整数倍的正弦交流(衰减)分量u_1un。对上式一周积分，则u_1i为零，u_1un是非基波频率整数倍的正弦交流量，u_1un≠0，它表示了非基波频率整数倍的正弦交流扰动量的存在。

同时，对电压信号u(t)进行平方得：u(t)*u(t)＝U_d+u_i+u_un上式也同样有三部分组成：即直流分量U_d、基波频率整数倍的正弦交流分量u_i(一周积分后其值为零)和非基波频率整数倍的正弦交流(衰减)分量u_un。其中：

$U_d=U_1^2\left(t\right)+\underset{h=2}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{U}_h^2+\underset{s=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{M}_s^2{e}^{-2{\mathrm{\γ}}_s(t-t_s)}1(t-t_s)$

依据以上分析，结合图3对本发明的具体实施过程以下说明：

①采用如下步骤取得四个电压扰动信号的特征量：

a.采样电网母线电压，对母线电压进行锁相，产生一个标准单位电压信号

并将该标准单位电压信号的采样值与电网母线电压采样值相乘，即得：

的采样值，

b.对

的采样值进行数字滤波，便得到电压扰动信号的特征量F₁，

c.电网母线电压采样值平方后进行半周(10mS)积分得U²(k)，

d.对

的采样值进行一周(20mS)积分得U₁(k)，

e.取电压扰动信号的特征量 $F_2=\frac{100}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{[U^2\left(k\right)-U_1^2\left(k\right)]/U_1^2\left(k\right)},$

f.取U₁(k)值曲线的平均增量为电压扰动信号的第三个特征量 $F_3=\frac{100}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}|U_1\left(k\right)-U_1(k-1)|,$

g.取U₁(k)值曲线的差分值的最大值为电压扰动信号的第四个特征量F₄＝Max{|U₁(k)-U₁(k-1)|}。

②取得电压扰动信号的4个特征后，对其进行如下步骤自动鉴别和分类：

h.F₁是基波电压幅值变化值判断分析时段内电压的暂升、暂降、瞬时中断、欠电压、过电压、持续中端、波动与闪变等电压幅值扰动的存在(见表1)和存在时间，

i.由F₂确定有无加性扰动存在，F₂≥2作为具有加性稳态扰动谐波和简谐波的伐值，

j.由F₂和F₃确定谐波和间谐波及其它们的混合扰动。若F₂≥2，F₃≤2时只有谐波扰动，F₃＞2时，有间谐波，并且，F₂/F₃＞0.5时，只有间谐波；F₂/F₃＜0.5时，为谐波和间谐波混合扰动。

k.由F₄和F₁确定暂态扰动。F₄≤15没有暂态扰动，F₄＞15则有暂态扰动，并且，若F₁值表明有幅值扰动，则这时为暂态幅值扰动，F₁值表明没有幅值扰动，则必然为振荡暂态扰动。

③显示电能质量扰动信号的类型、发生的时间及强度。

Claims (1)

1.一种基于时域分析的电压质量监测与扰动自动分类方法，其特征是该方法首先采用如下步骤取得四个电压扰动信号的特征量：

a.采样电网母线电压，对母线电压进行锁相，产生一个标准单位电压信号并将该标准单位电压信号的采样值与电网母线电压采样值相乘，即得：

的采样值，

b.对

的采样值进行数字滤波，便得到第一电压扰动信号的特征量F₁，

c.电网母线电压采样值平方后进行10mS的半周积分得U²(k)，

d.对

的采样值进行20mS的一周积分得U₁(k)，

e.取第二电压扰动信号的特征量其中N是电压信号分析时段内的总采样点数，

f.取U₁(k)值曲线的平均增量为第三电压扰动信号的特征量

g.取U₁(k)值曲线的差分值的最大值为第四电压扰动信号的特征量F₄＝Max{|U₁(k)-U₁(k-1)|}；

取得以上4个特征量后，对电压扰动信号进行如下步骤自动鉴别和分类：

h.F₁是基波电压幅值变化值，它是函数，反映了基波幅值变化的程度，因此，用它判断分析时段内电压幅值扰动：电压的暂升、暂降、瞬时中断、欠电压、过电压、持续中断、波动与闪动的存在和存在时间，

i.F₂是分析时段内的加性扰动有效值，大于零则必然有加性扰动，确定F₂≥2为具有加性稳态扰动谐波和间谐波的阀值，

j.若F₂大于零，F₃≤2时只有谐波扰动，F₃＞2时，有间谐波，并且，F₃/F₂＞0.5时，只有间谐波；F₃/F₂＜0.05时，为谐波和间谐波混合扰动，

k.暂态扰动的快速变化特性决定了F₄很大，而对稳态扰动，F₄则较小或几乎为零，取15为F₄的阀值，F₄≤15没有暂态扰动，F₄＞15则有暂态扰动，并且，若F₁值表明有幅值扰动，则这时为暂态幅值扰动，F₁值表明没有幅值扰动，则必然为振荡暂态扰动。

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