CN102023262B - 35kV电网弧光接地过电压识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种35kV电网弧光接地过电压识别方法，该方法基于弧光过电压的共性，首先利用过电压采集装置获取过电压的波形，根据获取的过电压波形进行有效地调理；然后利用小波变换理论将过电压波形分解为6层，将不同时间段内的各层能量相加，提取能量参数，同时还利用互相关理论计算波形相似度，将能量参数和相似度作为识别的两类特征量，实现对弧光接地过电压有效辨识，本发明能够直接对过电压监测装置监测到的波形进行辨识，通过有效提取反映弧光接地过电压的特征参量，为类型辨识提供可靠的理论依据；本发明与工程实际紧密结合，可靠的反映电力系统实际运行中过电压的情况，为35KV电网的弧光过电压类型的识别提供了一种新的思路。

Description

35kV电网弧光接地过电压识别方法

技术领域

本发明涉及过电压识别技术领域，特别涉及一种用于35kV电压等级下的弧光接地过电压识别的方法。

背景技术

现代社会对电力系统供电的可靠性要求越来越高。造成电力系统供电中断的原因众多，但绝缘的击穿是造成停电的主要原因，而在绝缘事故中由于过电压引起的事故又占主导地位。电网过电压特别是内部过电压的，对电气设备和线路绝缘造成了严重的威胁；雷电过电压对220kV等级以下的系统绝缘也造成了严重威胁，电气设备过电压事故的频繁发生，给电网和工农业生产带来了巨大的损失。随着电网的迅速建设与发展，输电线路输电电压等级、输送容量都在不断提高。因此，电力系统过电压是发展高压和超高压电网所必须研究的重要课题，它不仅关系到发电机、变压器、输电线路等电力设备绝缘强度的合理设计，而且直接影响到电力系统的安全运行。电力系统中的过电压发生类型多种多样，发生机理不尽相同，波形、幅值、持续时间也不相同。在实际运行中，各种过电压出现后，各种故障往往交织在一起，为后续的故障原因分析带来困难。

目前的电力系统过电压在线监测装置，主要功能集中于对各种过电压的波形的实时采集，存储以及数据维护，不具备分析识别能力，不能及时对事故进行分析和防止。当出现过电压事故时，往往需要人工来提取过电压波形输出数据，根据人工经验，判断出过电压类型作为分析事故原因的重要参考。由于监测到的过电压数据众多，靠人工来对过电压波形做出识别，是一项十分繁复而艰巨的任务。同时，由于人员判断是主观因素的影响，靠人工判断过电压波形，难以形成科学统一的判断标准，容易导致误判。

过电压信号携带着丰富的电力系统运行状态信息。利用监测到的过电压信号进行特征提取，实现过电压类型的自动识别和诊断，对保证电网安全运行具有十分重要的意义。

35kV电网的弧光过电压是一种重要的过电压类型，但是目前还没有专门的用于该类型电压识别的方法。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种35kV电网弧光接地过电压识别方法，该方法能够根据监测设备获取的过电压的波形，提取有效反映弧光接地过电压本质特征参量，从而实现对35kV弧光接地过电压有效识别。

本发明的目的是提供一种35kV电网弧光接地过电压识别方法，包括以下步骤：

1)获取并存储过电压波形数据；

2)在固定的采样频率4KHz下，将过电压采样数据以一个工频周期为间隔，划分为K个时间区间，采用sym4小波，对三相过电压进行分解，分解层数为6层，各层标记为d(1)～d(6)，根据各层的对应频带，依照下式计算各个时间区间内的各层小波信号能量值E_i(n)：

依照下式计算各个时间区间内各层小波信号能量序列E_i：

$E_i=\sqrt{\underset{T_1}{\overset{T_k}{\mathrm{\Σ}}}{d}_i^2\left(k\right)};$ 其中i＝1，2，3，4，5，6，T_k＝20ms；

3)取采样数据的前15ms做为滤波计算时间区间，采用小波，对过电压进行13层分解，然后用原函数减去离散逼近信号，得到滤波后的信号序列，以过电压峰值处为中心，前后1ms做为相似度计算区间，依据下式计算滤波后的信号序列X(n)与Y(n)在此区间内的相似度S：

$\left\{\begin{array}{c}S=\left|\frac{<y\left(n\right),x\left(n\right)>}{\sqrt{<x\left(n\right),x\left(n\right)><y\left(n\right),y\left(n\right)>}}\right|\\ <x\left(n\right),x\left(n\right)>=\underset{-\&infin;}{\overset{+\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|x\left(n\right)\right|}^2\\ <x\left(n\right),y\left(n\right)>=\underset{-\&infin;}{\overset{+\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left(n\right)y\left(n\right)\end{array}\right.;$

4)根据各层小波信号能量序列E_i和此区间内的相似度S，判断是否发生弧光接地过电压。

进一步，包括根据识别要求对采集数据进行预处理，即进行滤波和频率变换，使信号成分相对单一。

弧光接地过电压其实是中性点非直接接地系统中发生单相短路故障后，在电弧间歇性熄灭-闪络-再熄灭的过程中，由于系统对地电容上电荷多次积累并重新释放分配，从而在故障相和非故障相上引起的高频振荡过电压。弧光接地过电压持续时间较长，还会引发电压互感器饱和，激发铁磁谐振。

弧光接地过电压的主要特征为：三相波形较相似，具有同一极性，发生频率在2kHz以下，持续时间较长(通常与某些暂时过电压持续时间达到一个数量级)，具有周期性。

本发明基于弧光过电压的共性，首先利用过电压采集装置获取过电压的波形，根据获取的过电压波形进行有效地调理，以滤除信号中的干扰和噪声；然后，利用互相关理论计算波形相似度，将相似度作为识别的第一类特征量；特征参量之二是利用小波变换理论，将过电压波形分解为6层，将不同时间段内的各层能量相加，提取能量参数。在波形相似度和能量分布基础之上，实现对弧光接地过电压有效辨识。

本发明的有益效果是：

本发明能够直接对过电压监测装置监测到的波形进行辨识，通过有效提取反映弧光接地过电压的特征参量，为类型辨识提供可靠的理论依据；本发明与工程实际紧密结合，可靠的反映电力系统实际运行中过电压的情况，为35KV电网的弧光过电压类型的识别提供了一种新的思路。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和权利要求书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：

图1为本发明的方法流程示意图；

图2为本发明的时间段分解示意图；

图3为应用实例中的第一种弧光过电压波形图；

图4为应用实例中的第二种弧光过电压波形图；

图5为应用实例中的第三种弧光过电压波形图；

图6为应用实例中的第四种弧光过电压波形图；

图7为对应第一种弧光过电压的能量分布示意图；

图8为对应第二种弧光过电压的能量分布示意图；

图9为对应第三种弧光过电压的能量分布示意图；

图10为对应第四种弧光过电压的能量分布示意图。

具体实施方式

以下将参照附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。

如图1所示，本发明可以大致分为以下流程：过电压信号采集、过电压波形数据提取、过电压波形预处理、特征量提取(能量和相似度计算)、过电压类型判别。具体而言，包括以下步骤：

35kV电网弧光接地过电压识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)获取并存储过电压波形数据；本实施例中，是通过电压信号采集装置提供实时监测的过电压波形，并将采集信号转换为特定格式的过电压数据，根据识别要求对采集数据进行预处理(包括滤波和频率变换)；过电压信号经预处理，信号成分相对单一，能够较好地提取过电压特征参量，进而达到识别的目的；

2)如图2所示，在固定的采样频率4KHz下，将过电压采样数据以一个工频周期(20ms)为间隔，划分为K个时间区间，采用sym4小波，对三相过电压进行分解，分解层数为6层，各层标记为d(1)～d(6)，各层的对应频带如下表所示：

依照下式计算各个时间区间内的各层小波信号能量值E_i(n)：

$E_i=\sqrt{\underset{T_1}{\overset{T_k}{\mathrm{\&Sigma;}}}{d}_i^2\left(k\right)};$ 其中i＝1，2，3，4，5，6，T_k＝20ms；

3)取采样数据的前15ms做为滤波计算时间区间，采用小波，对过电压进行13层分解，然后用原函数减去离散逼近信号，得到滤波后的信号序列，以过电压峰值处为中心，前后1ms做为相似度计算区间，依据下式计算滤波后的信号序列X(n)与Y(n)在此区间内的相似度S：

$\left\{\begin{array}{c}S=\left|\frac{<y\left(n\right),x\left(n\right)>}{\sqrt{<x\left(n\right),x\left(n\right)><y\left(n\right),y\left(n\right)>}}\right|\\ <x\left(n\right),x\left(n\right)>=\underset{-\&infin;}{\overset{+\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|x\left(n\right)\right|}^2\\ <x\left(n\right),y\left(n\right)>=\underset{-\&infin;}{\overset{+\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left(n\right)y\left(n\right)\end{array}\right.$

4)根据各层小波信号能量序列E_i和此区间内的相似度S，判断是否发生弧光接地过电压。

应用实例

图3至图6为某变电站采集的经过预处理后的四种弧光接地过电压波形。()

1.计算各层小波信号能量值E_i(n)

根据上述的分解方法，根据小波分解理论把获得过电压波形分解6层，d1-d6，提取能量特征，各过电压波形对应的能量分布示意如图7至图10为所示(每一层中，从左到右各标示柱依次为A相、B相和C相)，由图可知，三相过电压波形能量分布规律基本相近，其第六层低频能量最大值相当。

2.计算相似度S

由于工频过电压波形包含大量的噪声干扰，因此为了能够准确反映过电压波形的特征量，采用小波，对过电压进行13层分解，然后用原函数减去离散逼近信号，得到滤波后的信号序列。根据互相关理论，以过电压峰值为中心，计算前后1ms区间内三相ABC信号序列最小相似度。上述四种弧光接地过电压信号序列最小相似系数的结果如下所示：

Smin1＝0.9722；Smin2＝0.8970；Smin3＝0.9897；Smin4＝0.8368。

综上所述，根据过电压波形的能量分布和相似系数特征量的计算，能够较好的反映35kV弧光接地过电压的本质特征，即：(1)由于弧光接地过电压发生机理的独特性，其发生频率低于一般性的开关操作过电压，又高于暂时性过电压，通过sym4小波的6层分解，将2kHz内的频率能量分解到d1-d6层，最大峰值在50左右，故可获取三相中能量峰值最大的某一相的6层分布规律作为识别特征；(2)通过大量实测波形计算结果显示，弧光接地过电压三相最小相似度在0.8以上，可设定0.8为弧光接地过电压的阈值，作为特征值。对于雷电过电压，其频率较高，能量在2kHz以下分布较少；对于一般开关操作过电压其频率也相对较高，频率在2kHz内也有分布，但能量相对较低，且三相相似度较低；对于暂时性过电压，频率成分相对稳定，频带分布范围较窄，综上可以据能量分布和最小相似度作为弧光接地过电压的识别特征。由于弧光接地过电压发生机理相同，因此，本发明识别弧光接地过电压的方法也适用于10kV电压等级弧光接地过电压的辨识。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (2)

1.35kV电网弧光接地过电压识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

1）获取并存储过电压波形数据；

2）在固定的采样频率4KHz下，将过电压采样数据以一个工频周期为间隔，划分为K个时间区间，所述K=5，1个时间区间为20ms，采用sym4小波，对三相过电压进行分解，分解层数为6层，各层标记为d₁~d_i，d_i（k）表示各层过电压数据的sym4小波分解结果，i表示分解层数，i=1,2,3,4,5,6，各层的对应频带为：d₁为2k~1kHz；d₂为1k~500Hz；d₃为500~250Hz；d₄为250~125Hz；d₅为125~63Hz；d₆为63~0Hz；

依照下式计算各个时间区间内各层小波信号能量序列E_i：

$E_i=\sqrt{\underset{T_1}{\overset{T_k}{\mathrm{\&Sigma;}}}{d}_i^2\left(k\right)};$ 其中i＝1，2,3,4,5,6，T_k＝20ms；

3）取采样数据的前15ms做为滤波计算时间区间，采用小波，对过电压进行13层分解，然后用原函数减去离散逼近信号，得到滤波后的信号序列，以过电压峰值处为中心，前后1ms做为相似度计算区间，依据下式计算滤波后的信号序列X(n)与Y(n)在此区间内的相似度S：

$\left\{\begin{array}{c}S=\left|\frac{<y\left(n\right),x\left(n\right)>}{\sqrt{<x\left(n\right),x\left(n\right)><y\left(n\right),y\left(n\right)>}}\right|\\ <x\left(n\right),x\left(n\right)>=\underset{-\&infin;}{\overset{+\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|x\left(n\right)\right|}^2\\ <x\left(n\right),y\left(n\right)>=\underset{-\&infin;}{\overset{+\&infin;}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left(n\right)y\left(n\right)\end{array}\right.$

4）根据各层小波信号能量序列E_i和此区间内的相似度S，判断是否发生弧光接地过电压。

2.如权利要求1所述的35kV电网弧光接地过电压识别方法，其特征在于：在步骤1）中，包括根据识别要求对采集数据进行预处理，即进行滤波和频率变换，使信号成分相对单一。

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