CN102135558B - 过电压数据采集分层识别系统及类型分层模式识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种过电压数据采集分层识别系统，包括一次分压装置、二次分压模块、前置信号调理模块、信号触发模块、数据采集处理模块和上位分析主机，该系统针对现有电力系统监测设备不具备分析过电压类型的能力，根据弧光接地过电压发生机理，通过获取过电压波形，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，其判断速度快，应用效率高，另外，本发明还提供了一种过电压类型分层模式识别方法，本发明的类型判定方法基于对现有的过电压类型特征进行全面充分的分析，从各个类型中选取能够突出反映该种过电压特点的特征量参数，从而为类型辨识提供可靠的理论依据，其判断过程简洁高效。

Description

过电压数据采集分层识别系统及类型分层模式识别方法

技术领域

本发明涉及高电压技术中的电压信号检测领域，特别涉及一种过电压数据采集分层识别系统，还涉及一种过电压类型分层模式识别方法。

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：

(1)过电压类型自动识别的结果有助于及时发现现有系统绝缘薄弱点，进行合理的绝缘配合调整，提高系统安全运行水平，也可以为日后电力系统设计部门提供可靠的设计参考依据，保证供电的可靠性。

(2)系统故障和误操作常常引起内部过电压，如果没有对过电压进行具体的分析和识别，很难查找出过电压在线监测装置记录的数据是误操作还是故障产生的。进行过电压类型自动识别，可以显示过电压类型，易于查找引起过电压的原因。

(3)根据监测到的过电压波形，对过电压类型实现自动分类，可以为过电压产生及发展的机理研究等提供重要的样本参考，为限制过电压大小，提高系统绝缘配合水平提供先决条件。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的之一是提供一种过电压数据采集分层识别系统，该系统针对现有电力系统监测设备不具备分析过电压类型的能力，根据弧光接地过电压发生机理，通过获取过电压波形，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；本发明的目的之二是提供一种过电压类型分层模式识别方法。

本发明的目的之一是通过以下技术方案实现的：。

该过电压数据采集分层识别系统包括：

一次分压装置，用于与外部电压传感器的输出端相联接，对输入的电压信号进行分压；

二次分压模块，用于将输入的大幅值信号按比例进行减小，其输入端与一次分压装置的输出端相联接；

前置信号调理模块，接收从分压模块输入的电压信号，对其进行滤波处理；

信号触发模块，接收从分压模块输入的电压信号，当电压信号超过预定阀值时发出触发信号；

数据采集处理模块，通过三相电压信号输入通道与每一相上的前置信号调理模块相联接，接收从信号触发模块发出的触发信号并开启数据采集处理模式，对每一相电压信号采集通道输入的电压信号进行采集处理后，通过接口电路输出；

上位分析主机，接受并分析数据采集处理模块输出的过电压数据，对过电压类型进行判断。

进一步，所述一次分压装置采用两级结构，其高压臂采用聚苯乙烯电容器，低压臂采用多个电容器同轴并联而成并用金属圆盘屏蔽，在高压臂末端串联一阻尼电阻，所述高压臂的末端与低压臂螺纹相连，所述高压臂的外壳采用硅橡胶绝缘；

进一步，所述分压模块包括第一级分压电路和第二级分压电路，所述第一级分压电路的输出端与第二级分压电路的输入端之间通过跳线I联接，所述第二级分压电路的输出端与前置信号调理模块的输入端之间通过跳线II联接，所述第一级分压电路与前置信号调理模块的输入端之间通过跳线III联接；

进一步，所述前置信号调理模块包括前级电压跟随电路和后级有源滤波电路，所述后级有源滤波电路的输出端与数据采集处理模块的输入端相联接；

进一步，所述信号触发模块包括反相器、电压比较器、光电耦合器和触发逻辑门电路，从分压电路输入的电压信号分两路进入信号触发模块且通过两个电压比较器分别实现正、负极性电压比较触发，所述电压比较器的参考电平通过同一参考电压源提供，其中负极性电压比较参考电平由参考电压源输出经反相器提供，所述电压比较器的输出信号经光电耦合器隔离后通过触发逻辑门电路形成触发逻辑电平；

进一步，所述数据采集处理模块包括三相模拟量输入通道、存储器和可编程逻辑控制器，所述每一相模拟量输入通道通过依次联接信号调理子模块和模数转换子模块，将前置信号调理模块输入的电压信号进行模数转换后输入至存储器，所述可编程逻辑控制器包括触发逻辑控制子模块、存储器接口子模块、时钟/时序控制电路和总线控制电路，所述触发逻辑控制子模块用于接受信号触发模块发出的触发信号，所述存储器接口子模块用于与存储器之间实现数据传递和地址分配，所述时钟/时序控制电路用于提供系统时钟信号，所述总线控制电路用于与外部工控机总线相联接。

本发明的目的之二是提供了一种过电压类型分层模式识别方法，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f_m下，将过电压采样数据以一个工频周波Ti为间隔，划分为i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r层，各层标记为d(1)～d(r)，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)：

$E_1\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\Σ}}{d}_1\left(k\right)\·d_1\left(k\right)}$

$E_2\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\Σ}}{d}_2\left(k\right)\·d_2\left(k\right)}$

$E_3\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\Σ}}{d}_3\left(k\right)\·d_3\left(k\right)}$

$E_4\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\Σ}}{d}_4\left(k\right)\·d_4\left(k\right)}$

$E_5\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\Σ}}{d}_5\left(k\right)\·d_5\left(k\right)}$

……

$E_r\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\Σ}}{d}_r\left(k\right)\·d_r\left(k\right)}$

根据上述的计算结果，从波形数据中提取以下特征值：

a.三相过电压信号在工频周波内高频信号能量值序列E_HA(n)、E_HB(n)和E_HC(n)和低频信号能量值序列E_LA(n)、E_LB(n)和E_LC(n)；

b.陡峭度特征量：包括三相电压信号工频周波区间高频能量序列陡峭度KuHA、KuHB和KuHC；三相电压信号工频周波区间低频能量序列陡峭度KuLA、KuLB和KuLC；两个工频周波区间内，三相电压信号2kHz-0Hz频率各层小波信号能量值的陡峭度KuiA、KuiB和KuiC；

c.峰值因子特征量：包括三相电压信号工频周波区间高频能量序列峰值因子CHA、CHB和CHC；三相电压信号工频周波区间低频能量序列陡峭度CLA、CLB和CLC；两个工频周波区间内，三相电压信号2kHz-0Hz频率各层小波信号能量值的陡峭度CiA、CiB和CiC；

d.脉冲因子特征量：包括三相电压信号工频周波区间高频能量序列脉冲因子IHA、IHB和IHC；三相电压信号工频周波区间低频能量序列脉冲因子ILA、ILB和ILC；两个工频周波区间内，三相电压信号2kHz-0Hz频率各层小波信号能量值的脉冲因子IiA、IiB和IiC；

e.裕度系数特征量：包括三相电压信号工频周波区间高频能量序列裕度系数LHA、LHB和LHC；三相电压信号工频周波区间低频能量序列裕度系数LLA、LLB和LLC；两个工频周波区间内，三相电压信号2kHz-0Hz频率各层小波信号能量值的裕度系数LiA、LiB和LiC；

3)分析以上特征量，当2kHz以下低频信号能量值较大时，判断为暂时过电压或弧光过电压类型，进入步骤4)；当2kHz以上的高频信号能量值较大时，判断为雷电及操作过电压类型，进入步骤5)；

4)提取以下特征量：

E₁(i)、E₂(i)、E₃(i)、E₄(i)、E₅(i)、......E_r(i)、G；

中性点运行方式以开关量方式作为特征量代入：

从上述特征量中判断，如果是谐振过电压，进入步骤(4.1)；如果是工频过电压，进入步骤(4.2)；如果是弧光接地过电压，进入步骤(6)；

4.1)提取以下特征量：

E₁(i)、E₂(i)、E₃(i)、E₄(i)、E₅(i)、......E_r(i)；

从上述特征量中判断是属于高次谐波还是基波；判断结束后进入步骤(6)；

4.2)提取提取以下特征量：

E₁(i)、E₂(i)、E₃(i)、E₄(i)、E₅(i)、......E_r(i)、G；

从上述特征量中判断是否属于工频过电压，判断结束后进入步骤(6)；

5)将过电压信号根据电压等级，进行归一化，采用零序电压作为过电压分析对象，对零序电压进行S变换，得到过电压发生时零序电压波形的时频模值矩阵，将S变换模值矩阵在频率和时间上平均划分为3段，得到9个子矩阵。将处于第一列、第二列、第三列的三个子矩阵所处频带设为频带f1、f2、f3，分别计算9个子矩阵的奇异值，由于各个子矩阵的奇异值序列在数值上衰减较快，因此只计算各个子矩阵的最大奇异值λ_imax，根据各个子矩阵的最大奇异值λ_imax通过以下公司得到频带f₁与频带f₂奇异值之差P₁和频带f₂与频带f₃奇异值之差P₂：

$P_1=\underset{i=1}{\overset{3}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_{i\max }-\underset{i=4}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_{i\max }$

$P_2=\underset{i=4}{\overset{6}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_{i\max }-\underset{i=7}{\overset{9}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_{i\max };$

进一步，通过以下公式计算在固定采样频率下，在过电压信号前1000个采样点内，电压有效值U_fmax，以及在过电压信号后1000个采样点内的电压有效值U_tmax：

其中U_n为过电压信号前1000个采样点构成的序列；

其中U_m为过电压信号后1000个采样点构成的序列；

提取以下特征量：

P₁、P₂、U_fmax、U_tmax；

从上述特征量中判断过电压类型是雷电过电压或操作过电压，如果是雷电过电压，进入步骤(5.1)；如果是操作过电压，进入步骤(5.2)；

5.1)提取下列特征量：

S_Thres、S_min、ρ；其中，

S_Thres为感应雷过电压幅值判据门限值，S_min为三相电流行波的最小相似度。对于信号X(n)和Y(n)，其相似度S计算公式为：

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

在实际计算中，为排除闪络后引起的干扰并降低计算量，取电流行波峰值前4μs作为相似度计算区间；

以电流行波达到50％Imax所用时间T1来表征雷电流的上升时间，以电流行波达到5％Imax所用时间T2来表征空间电磁耦合行波的上升时间，并定义其比值ρ，其计算公式为：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\&rho;}=\frac{T_1}{T_2}\\ T_1=t_{50\%}-t_{5\%}\\ T_2=t_{5\%}-t_{2\%}\end{array}\right.$

判断过程如下：当S_min大于门限值时，判定为感应雷过电压，否则则认定为直击雷电过电压；在直击雷电过电压类型判断中，ρ大于1则认定为绕击雷电过电压，否则为反击雷电过电压；

判断结束后进入步骤(6)；

5.2)将过电压信号最大奇异值之和λ，定义为

$\mathrm{\&lambda;}=\underset{i=1}{\overset{9}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&lambda;}}_{i\max }$

提取以下特征量：

λ、P₁；

从上述特征量中判断是该操作过电压是属于切空变操作过电压、切空线操作过电压、投切电容操作过电压和合空线操作过电压中的哪一种，判断结束后进入步骤(6)；

6)根据需要显示、打印或传输判断结果，返回原始状态；

进一步，所述步骤1)包括以下子步骤：

1.1)将外部电压传感器输入的每一相过电压信号经过分压后分为两路，一路作为过电压信号的采集源，经信号调理后与数据采集处理电路的信号输入端相联接；另一路作为触发源，经信号触发电路接触数据采集处理电路的触发端；

1.2)信号触发电路将分压后的过电压信号与触发阀值进行比较，如果超过触发阀值，则发出触发信号，数据采集处理电路的内部模块对采集源输入的过电压信号进行调理和模数转换后，将相关数据存入存储器；

进一步，在步骤1.2)中，采用变频采样技术进行预触发采样，即设以低速采样频率得到的f2采样得到的数据长度为L2，称为变频采样长度，在正常情况下，数据采集处理电路一直以高速采样频率f1进行连续采样，当触发信号到来后，数据采集处理电路同时启动其内部的计数器I和计数器II从零开始计数，当计数器II计数到设定长度(L-L1-L2)后，自动将采样频率和地址发生器的时钟奇幻为f2，当计数器I计满设定长度(L-L₁)后停止采样。

进一步，在步骤2)中，E_HA(n)、E_HB(n)和E_HC(n)以及E_LA(n)、E_LB(n)和E_LC(n)的计算方法如下：将d1～d(r-1)层信号相加，得到高频信号A_H，并依据下式计算各个时间区间高频能量值E_H：

$E_H\left(i\right)=\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{A}_H\left(k\right)\&CenterDot;A_H\left(k\right),$ Ti为工频周波时间；

将d(r)层信号做为低频信号AL，并依据下式计算各个时间区间高频能量值E_L：

$E_L\left(i\right)=\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{A}_L\left(k\right)\&CenterDot;A_L\left(k\right),$ Ti为工频周波时间。

本发明的有益效果是：

1.本发明的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)，经过预处理的过电压信号，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.本发明的装置能够直接对过电压监测装置监测到的波形进行辨识，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；在对实际过电压波形进行预处理时，充分考虑不同过电压类型，恰当选取信号预处理内容，防止有效信息数据丢失；

3.本发明的类型判定方法基于对现有的过电压类型特征进行全面充分的分析，从各个类型中选取能够突出反映该种过电压特点的特征量参数，从而为类型辨识提供可靠的理论依据，其判断过程简洁高效。

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为本发明的装置整体设计思想示意图；

图2为一次分压装置的结构示意图；

图3为本发明的二次分压模块的电路结构连接示意图；

图4为前置信号调理模块的电路连接示意图；

图5为信号触发模块的原理框图；

图6为A相信号触发模块的电路连接图；

图7为数据采集处理模块的结构框架示意图；

图8为E_H(n)及E_L(n)计算时间区间划分示意图；

图9为Ei(n)计算时间区间划分示意图；

图10为S变换模值矩阵示意图；

图11为内部过电压和外部过电压在P1-P2特征量空间中的分布示意图；

图12为四种内部过电压在λ-P1空间中的分布示意图；

图13为过电压类型分层模式识别方法的框架结构示意图；

图14为应用实例一的输入过电压波形图；

图15为应用实例二的输入过电压波形图；

图16为应用实例三的输入过电压波形图；

图17为应用实例四的输入过电压波形图；

图18为应用实例五的输入过电压波形图；

图19为应用实例六的输入过电压波形图。

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。

图1为本发明的装置结构整体设计思想示意图，根据该图，本发明的过电压数据采集分层识别系统主要包括了以下组成部分：

1)一次分压装置，用于与外部电压传感器的输出端相联接，对输入的电压信号进行分压，如图2所示，本实施例中，该一次分压装置采用两级结构，其高压臂采用聚苯乙烯电容器，低压臂采用多个电容器同轴并联而成并用金属圆盘屏蔽，在高压臂末端串联一阻尼电阻，高压臂的末端与低压臂螺纹相连，并用一些绝缘涂料与外壳绝缘，高压臂的外壳采用硅橡胶绝缘，在工频50kV下不击穿，不闪络、不发热。在图2中，C1和C2分别是高低压电容，R1是阻尼电阻，R2是匹配电阻50Ω，二次电压通过一电缆头j引出，保护间隙g用来保护二次设备和人身的安全。为了尽可能多的采集到过电压，把分压器安装在35kV开关室的母线上，能够直接反应系统中出现的过电压，和三个氧化锌避雷器并联运行。整个分压器可直接安装在PT柜中。也可以把分压器安装在变压器等重要设备旁，为系统的绝缘配合提供可靠依据。

2)二次分压模块：由于本系统采用了模拟信号直接耦合的方式实现信号传输，为提高信噪比，设计从传感器输出的信号幅值最高可达60V，这一电压相对于数据采集的输入电压要求仍然较高，不能进行直接采集，因此必须先对信号进行二次分压。分压是指将输入的大幅值信号按比例进行减小，二次分压的要求是有足够宽的幅值调节范围与频率范围、准确的分压系数和高值且恒定的输入阻抗，信号经过二次分压后不产生非线性失真。为达到上述基本要求，本发明采用了阻容补偿式二次分压网络，其输入端与外部的电压信号源相联接，其输出端分为两路，其中一路送入前置信号调理模块进入滤波后再送入数据采集模块的信号输入端，另一路送入信号触发模块进行输入电压信号比较，信号触发模块的输出端与数据采集处理模块的触发端相联接。

图3为本发明的二次分压模块的电路结构连接示意图，如图所示，本实施例中，分压模块包括第一级分压电路和第二级分压电路，第一级分压电路包括电阻R102、电阻R103、电阻R104、电容C102和电容C103，其连接方式如下：电阻R103和电容C102串联后与电阻R102并联，电容C102与电阻R102的公共端作为分压模块的输入端接入电压信号，而电容C102与电阻R103接电容C103后接地，电阻R102与电阻R103的公共端接电阻R104后接地。第二级分压电路包括R105、电阻R106、电阻R107、电容C104和电容C105，各器件之间的连接方式和第一级分压电路的联接方式相同，其中，第一级分压电路的输出端与第二级分压电路的输入端之间通过跳线I联接，第二级分压电路的输出端与前置信号调理模块的输入端之间通过跳线II联接，第一级分压电路与前置信号调理模块的输入端之间通过跳线III联接。本发明中设计了两级二次分压衰减，在实际应用中可以根据实际需要通过跳线进行调整；

3)前置信号调理模块：接收从分压模块输入的电压信号，对其进行滤波处理。图4为前置信号调理模块的电路连接示意图，如图所示，前置信号调理模块包括前级电压跟随电路和后级有源滤波电路，后级有源滤波电路的输出端与数据采集处理模块的输入端相联接。其中，前级电压跟随电路包括运算放大器U11A和电阻R109，运算放大器U11A的正相输入端作为前置信号调理模块的输入端，电阻R109设置在运算放大器U11A的反相输入端与输出端之间；后级有源滤波电路包括运算放大器U11B、电阻R111、R112、R113、R114和电容C106和C107，运算放大器U11B的正相输入端通过串联的电阻R111和R112联接至运算放大器U11A的输出端，电阻R111和R112的公共接点通过电容C106连接至运算放大器U11B的输出端，运算放大器U11B的反相输入端和输出端之间通过电阻R114连接，运算放大器U11B的正相输入端通过电容C107接地隔离，其反相输入端通过电阻R113接地。

本实施例中，运算放大器选用Analog Device公司的AD817高速低功耗运算放大器，它具有50MHz单位增益带宽，350V/μs转换速率，最大支持电流7.5mA，驱动负载能力强，即使在驱动一个大电容负载时仍能保证输出信号的完整性等优点。由它组成的电压跟随器可以满足过电压监测的要求。

5)信号触发模块：用于接收从分压模块输入的电压信号，当电压信号超过预定阀值时发出触发信号。图5为信号触发模块的原理框图。如图所示，从分压电路输入的电压信号分两路进入信号触发模块且通过两个电压比较器分别实现正、负极性电压比较触发，电压比较器的参考电平通过同一参考电压源提供，其中负极性电压比较参考电平由参考电压源输出经反相器提供，电压比较器的输出信号经光电耦合器隔离后通过触发逻辑门电路形成触发逻辑电平。

触发电路主要实现与预先设定的参考电压比较，当电网发生过电压事故时，能迅速启动A/D转换进行采样。

由于过电压的随机性，事先无法确定发生过电压的极性，因此触发模块采用了双比较器组成窗口检测电路，实现不同极性过电压的触发判断。

图6为A相信号触发模块的电路连接图，其余两相电路原理图与A相一致。图中所示的触发参考电压可以通过调节电位器R15来设定。正常运行时需同时采集A、B、C三相的过电压数据，因此本项目设计了三相触发通道，只要任何一相有过电压发生都会触发。

如图6所示，A相信号触发模块包括反相器U11、电压比较器U12A和U12B、光电耦合器U14和U15、触发逻辑门电路U13A，本实施例中，反相器U11选用TI公司的INA105单位增益差动放大器，INA105是一种增益为1的差动放大器，对称性好，具有很高的共模抑制比。电压比较器选用NS公司的LM319双比较器。其中，反相器U11的第1引脚和第3引脚连接后接地，第1引脚与电位器R15的可调节端连接后再接入电压比较器U12A的正相输入端，反相器U11的第5引脚与第6引脚连接后再接入电压比较器U12B的反相输入端，电压比较器U12A的反相输入端与电压比较器U12B的正相输入端连接后作为A相信号触发模块的电压信号输入端，而电压比较器U12A与电压比较器U12B的输出端分别接入光电耦合器U14和U15的输入端，而光电耦合器U14和U15的输出端分别接入触发逻辑门电路U13A的输入端口。当电压信号未达到触发参考电平时，电压比较器输出高电平，光耦处于截止状态，与非门输入端均置1，与非门输出为低电平；当电压信号达到触发参考电平时，电压比较器输出低电平，光耦导通，与非门输入端置0，与非门输出为高电平。

6)数据采集处理模块：由于电力系统中的过电压信号包含了丰富的频率成份，其频带最高可达数十兆赫兹，这对数据采集处理模块的设计提出了很高的要求。

图7为数据采集处理模块的结构框架示意图，如图所示，该数据采集处理模块包括三相模拟量输入通道、存储器1和可编程逻辑控制器2，每一相模拟量输入通道通过依次联接信号调理子模块3和模数转换子模块4，将前置信号调理模块输入的电压信号进行模数转换后输入至存储器1，可编程逻辑控制器2包括触发逻辑控制子模块5、存储器接口子模块6、时钟/时序控制电路7和总线控制电路8，触发逻辑控制子模块5用于接受信号触发模块发出的触发信号，存储器接口子模块6用于与存储器之间实现数据传递和地址分配，时钟/时序控制电路7用于提供系统时钟信号，总线控制电路8用于与外部工控机总线相联接。

本实施例中，数据采集处理模块采用了集成的INSULAD2053，该芯片为三路高速并行A/D转换板，具有每通道40MHz的并行转换速度，同时支持多种触发模式，并针对过电压数据采集作了专门优化，作为16位总线PC插卡，INSULAD2053采用大规模门阵列设计，同时支持在线编程，硬件上具有可灵活更改设计的特性。

7)上位分析主机，接受并分析数据采集处理模块输出的过电压数据，对过电压类型进行判断。

过电压类型分层模式识别方法是本发明的另一个重要内容，通过多年的实验总结，研究人员对电力系统的各种过电压现象进行分析，发现不同的特征量可以表征出不同的过电压类型，如下表所示：

根据上述情况，本发明的方法通过总结各种过电压类型的特征量，通过软硬件的结合，成功地实现了过电压类型的识别。本实施例以35KV电网过电压的判断过程为例，具体阐述本方法所包括的以下步骤：

步骤1)：获取并存储过电压波形数据，包括以下子步骤：

1.1)将外部电压传感器输入的每一相过电压信号经过分压后分为两路，一路作为过电压信号的采集源，经信号调理后与数据采集处理电路的信号输入端相联接；另一路作为触发源，经信号触发电路接触数据采集处理电路的触发端；

1.2)信号触发电路将分压后的过电压信号与触发阀值进行比较，如果超过触发阀值，则发出触发信号，数据采集处理电路的内部模块对采集源输入的过电压信号进行调理和模数转换后，将相关数据存入存储器；

为解决过电压采集中采样速度与采样深度的矛盾，满足同时监测电力系统内部过电压与大气过电压的需要，INSULAD2053采用了变频采样这一新技术，如图9所示，即设以低速采样频率得到的f2采样得到的数据长度为L₂，称为变频采样长度，在正常情况下，数据采集处理电路一直以高速采样频率f₁进行连续采样，当触发信号到来后，数据采集处理电路同时启动其内部的计数器I和计数器II从零开始计数，当计数器II计数到设定长度(L-L1-L₂)后，自动将采样频率和地址发生器的时钟切换为f₂，当计数器I计满设定长度(L-L₁)后停止采样。

电力系统中的雷电过电压和内部过电压的等效频率和持续时间不同，标准雷电波的波头/波尾时间为1.2/50μs，标准操作过电压的波头/波尾时间为250/2500μs，其它原因引起的过电压可能持续1秒至几十秒(等效频率相对较低)。如果按照采集雷电过电压的频率(10Msps)持续采集，则采样时间为100毫秒，可能遗漏其它过电压波形。采用变频采样方式后，以10MHz采集频率采集5毫秒后，以100kHz可采10秒数据，可在较长时间内记录系统内部过电压的发展情况。从而可记录不同形式的内部过电压。

INSULAD2053支持软件触发与硬件触发，软件触发为用户设置INSULAD2053为软件触发后，发出启动命令后启动AD转换，INSULAD2053开始转换N个采样点/通道，N位设置的16位采样长度。硬件触发是A/D启动由外部硬件触发决定。INSULAD2053的时钟采用内部时钟。内部时钟的时钟源为一个40MHz有源晶振连接到一个7位可编程计数器上，计数器的设置值设为M，采样速度为：50000/M(KHz)，M＝1、2、4、8...128。当时钟每出现一个上升沿时，INSULAD2053进行一次同步转换；

步骤2)：从波形数据中提取以下特征值：

a.三相过电压信号在工频周波内高频信号能量值序列E_HA(n)、E_HB(n)和E_HC(n)和低频信号能量值序列E_LA(n)、E_LB(n)和E_LC(n)；

b.陡峭度特征量：包括三相电压信号工频周波区间高频能量序列陡峭度KuHA、KuHB和KuHC；三相电压信号工频周波区间低频能量序列陡峭度KuLA、KuLB和KuLC；两个工频周波区间内，三相电压信号2kHz-0Hz频率各层小波信号能量值的陡峭度KuiA、KuiB和KuiC；

c.峰值因子特征量：包括三相电压信号工频周波区间高频能量序列峰值因子CHA、CHB和CHC；三相电压信号工频周波区间低频能量序列陡峭度CLA、CLB和CLC；两个工频周波区间内，三相电压信号2kHz-0Hz频率各层小波信号能量值的陡峭度CiA、CiB和CiC；

d.脉冲因子特征量：包括三相电压信号工频周波区间高频能量序列脉冲因子IHA、IHB和IHC；三相电压信号工频周波区间低频能量序列脉冲因子ILA、ILB和ILC；两个工频周波区间内，三相电压信号2kHz-0Hz频率各层小波信号能量值的脉冲因子IiA、IiB和IiC；

e.裕度系数特征量：包括三相电压信号工频周波区间高频能量序列裕度系数LHA、LHB和LHC；三相电压信号工频周波区间低频能量序列裕度系数LLA、LLB和LLC；两个工频周波区间内，三相电压信号2kHz-0Hz频率各层小波信号能量值的裕度系数LiA、LiB和LiC；

其中，(1)E_HA(n)、E_HB(n)、E_HC(n)、E_LA(n)、E_LB(n)和E_LC(n)的计算方式：在300kHz采样频率下，将过电压采样数据以20ms(一个工频周波)为间隔，划分为20个时间区间。如图8所示：

采用sym4小波，对三相过电压进行分解，分解层数为7层。各层对应频带如下表所示：

将d1-d6层信号相加，得到高频信号A_H，并依据下式计算各个时间区间高频能量值E_H：

$E_H\left(i\right)=\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{A}_H\left(k\right)\&CenterDot;A_H\left(k\right),$ Ti＝20ms  (3.14)

将d7层信号作为低频信号A_L，并依据下式计算各个时间区间高频能量值E_L：

$E_L\left(i\right)=\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{A}_L\left(k\right)\&CenterDot;A_L\left(k\right),$ Ti＝20ms；

(2))两个工频周波内，2kHz-0Hz频率各层小波信号能量值Ei(n)的计算方式：

在4kHz采样频率下，将采样数据以40ms(两个工频周期)为时间区间，划分为20个时间段。如图9所示。

采用sym4小波，对三相过电压进行分解，分解层数为6层。各层对应频带如下表所示：

依照下式计算各个时间区间内的Ei(n)：

$E_1\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{d}_1\left(k\right)\&CenterDot;d_1\left(k\right)}$

$E_2\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{d}_2\left(k\right)\&CenterDot;d_2\left(k\right)}$

$E_3\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{d}_3\left(k\right)\&CenterDot;d_3\left(k\right)}$

$E_4\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{d}_4\left(k\right)\&CenterDot;d_4\left(k\right)}$

$E_5\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{d}_5\left(k\right)\&CenterDot;d_5\left(k\right)}$

$E_6\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{d}_6\left(k\right)\&CenterDot;d_6\left(k\right)};$

(3)陡峭度的计算方式：对于序列E(n)，根据下式计算其陡峭度Ku：

$\left\{\begin{array}{c}{K}_u=\frac{E_{\mathrm{RMS}}}{E_{\mathrm{PRO}}}\\ E_{\mathrm{HRMS}}={\left(\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}E{\left(n\right)}^2\right)}^{1/2}\\ E_{\mathrm{HPRO}}=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|E\left(n\right)\right|\end{array}\right.$ N为E(n)序列长度；

(4)信号能量峰值因子C的计算方式：对于序列有E(n)，根据下式计算其峰值因子C：

$\left\{\begin{array}{c}C=\frac{\max \left(E\left(n\right)\right)-\min \left(E\left(n\right)\right)}{2E_{\mathrm{RMS}}}\\ E_{\mathrm{RMS}}={\left(\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}E{\left(n\right)}^2\right)}^{1/2}\end{array}\right.$ N为序列E(n)长度；

(5)信号脉冲因子I的计算方式：对于序列有E(n)，根据下式计算其脉冲因子I：

$\left\{\begin{array}{c}I=\frac{\max \left(E\left(n\right)\right)-\min \left(E\left(n\right)\right)}{2E_{\mathrm{PRO}}}\\ E_{\mathrm{PRO}}=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|E\left(n\right)\right|\end{array}\right.$ N为序列E(n)长度；

(6)信号裕度系数L计算方式：对于序列有E(n)，根据下式计算其裕度系数L：

$L=1\&times;{10}^8\&CenterDot;\frac{\max \left(E\left(n\right)\right)}{{\left(\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|E\left(n\right)\right|}^{1/2}\right)}^2}$ N为序列E(n)长度；

步骤3)：分析以上特征量，从波形特点上看，雷电及操作过电压持续时间较短，多为微秒，毫秒级的短时脉冲，而暂时过电压持续时间较长，可到数十甚至数百毫秒，低频分量居多。基于上述波形特点，通过实测波形计算发现，操作及雷电过电压往往的脉冲频率往往高达2kHz以上。因此，发生雷电及操作过电压时，2kHz以上的高频信号能量值较大，其能量在各个时间区间的分布表征了过电压的特性，而发生暂时过电压时，2kHz以下低频信号能量值较大，高频信号能量随过电压类型不同而发生变化；通过以上原则进行判断，判断为暂时过电压或弧光过电压类型，进入步骤4)；判断为雷电及操作过电压类型时，进入步骤5)；

步骤4)：提取以下特征量：

E₁(i)、E₂(i)、E₃(i)、E₄(i)、E₅(i)、E₆(i)、G；

对于内部过电压而言，一方面，其波形特点与过电压的发生机理有着直接的联系，同时，内部过电压的波形于中性点的运行方式也有很大的联系。中性点直接接地系统，一旦发生特不对称短路，则继保装置会将故障线路快速切除，弧光接地过电压及不对称短路电压升高，在中性点直接接地的系统中几乎不会出现。因此，对于弧光接地过电压及不对称短路过电压的辨识，需要考虑系统中性点运行方式。对于需要做出上述两类过电压判定的节点，将中性点运行方式以开关量方式作为特征量代入：

从上述特征量中判断，如果是谐振过电压，进入步骤(4.1)；如果是工频过电压，进入步骤(4.2)；如果是弧光接地过电压，进入步骤(6)；

4.1)提取以下特征量：

E₁(i)、E₂(i)、E₃(i)、E₄(i)、E₅(i)、......E_r(i)；

从上述特征量中判断是属于高次谐波还是基波；判断结束后进入步骤()；

4.2)提取提取以下特征量：

E₁(i)、E₂(i)、E₃(i)、E₄(i)、E₅(i)、......E_r(i)、G；

从上述特征量中判断是否属于工频过电压，判断结束后进入步骤7)；

步骤5)：将过电压信号根据电压等级，进行归一化，采用零序电压作为过电压分析对象，对零序电压进行S变换，得到过电压发生时零序电压波形的时频模值矩阵，将S变换模值矩阵在频率和时间上平均划分为3段，得到9个子矩阵(如图10所示)。将处于第一列、第二列、第三列的三个子矩阵所处频带设为频带f1、f2、f3，分别计算9个子矩阵的奇异值，由于各个子矩阵的奇异值序列在数值上衰减较快，因此只计算各个子矩阵的最大奇异值λ_imax，根据各个子矩阵的最大奇异值λ_imax通过以下公司得到频带f₁与频带f₂奇异值之差P₁和频带f₂与频带f₃奇异值之差P₂：

$P_1=\underset{i=1}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&lambda;}}_{i\max }-\underset{i=4}{\overset{6}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&lambda;}}_{i\max }$

$P_2=\underset{i=4}{\overset{6}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&lambda;}}_{i\max }-\underset{i=7}{\overset{9}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&lambda;}}_{i\max };$

进一步，通过以下公式计算在固定采样频率下，在过电压信号前1000个采样点内，电压有效值U_fmax，以及在过电压信号后1000个采样点内的电压有效值U_tmax：

其中U_n为过电压信号前1000个采样点构成的序列；

其中U_m为过电压信号后1000个采样点构成的序列；

提取以下特征量：

P₁、P₂、U_fmax、U_tmax；

如图11所示，经过对变电站实测的60多次雷电及操作过电压数据，根据上述过电压特征提取算法，计算出各个子矩阵的最大奇异值，构造出过电压特征量，得到内部过电压和外部过电压在P1-P2特征量空间中的分布如下：在P1-P2空间中，感应雷过电压由于发生点距离过电压监测装置不定，以及空间电磁波传导的随机性，导致感应雷过电压呈现一定的分散性。四种内部过电压在P1-P2空间中不易区分，但是与感应雷过电压相比具有明显的分布区别。从过电压的能量来源来看，P1、P2体现了过电压能量来源的不同，可作为识别内部和外部过电压的特征。此外，考虑到目前很多过电压监测装置都安装与变压器套管侧，对于切空变过电压，断路器动作后，电压信号应降为零，因此，过电压发生前后，电压信号有效值Ufmax，Utmax也应作为特征量用于识别操作过电压——如果是雷电过电压，进入步骤(5.1)；如果是操作过电压，进入步骤(5.2)；

5.1)提取下列特征量：

S_Thres、S_min、ρ；其中，

S_Thres为感应雷过电压幅值判据门限值，S_min为三相电流行波的最小相似度。对于信号X(n)和Y(n)，其相似度S计算公式为：

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

在实际计算中，为排除闪络后引起的干扰并降低计算量，取电流行波峰值前4μs作为相似度计算区间；

以电流行波达到50％Imax所用时间T1来表征雷电流的上升时间，以电流行波达到5％Imax所用时间T2来表征空间电磁耦合行波的上升时间，并定义其比值ρ，其计算公式为：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\&rho;}=\frac{T_1}{T_2}\\ T_1=t_{50\%}-t_{5\%}\\ T_2=t_{5\%}-t_{2\%}\end{array}\right.$

判断过程如下：当S_min大于门限值时，判定为感应雷过电压，否则则认定为直击雷电过电压，其判断依据是：当输电线路发生感应雷过电压时，电流行波为感应电流，三相基本相似；发生反击时，在绝缘子未击穿之前，电流为电磁耦合电流，击穿之后，线路电流由电磁耦合电流突变为直击雷电流。发生绕击时，线路电流为直击雷电流分量。三种雷电过电压的电流行波区别主要体现在三相电流行波相似程度以及电磁耦合电流行波的存在。感应雷电过电压三相电流行波相似度较高，而直击雷电过电压由于雷电流的直接注入，三相电流相似度较低；

在直击雷电过电压类型判断中，ρ大于1则认定为绕击雷电过电压，否则为反击雷电过电压，其判断依据是：对于反击雷电过电压，由于存在电磁耦合分量，T2为电磁感应电流行波的上升时间，T1为注入导线的雷电流上升时间，由于电磁耦合分量陡度较低，上升时间较长，而雷电流陡度相对较大，上升时间较短。因此，发生反击时参数ρ数值将偏小。对于绕击，由于不存在电磁耦合分量，T2、T1分别为雷电流在达到50％Imax和5％Imax所用的时间。因此，发生绕击时，参数ρ将大于1——判断结束后进入步骤(6)；

5.2)将过电压信号最大奇异值之和λ，定义为

$\mathrm{\&lambda;}=\underset{i=1}{\overset{9}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&lambda;}}_{i\max }$

提取以下特征量：

λ、P₁；

如图12所示，对于四种内部过电压，计算出特征量λ，得到四种内部过电压在λ-P1空间中的分布，在λ-P1空间中，上述几种内部过电压具有不同的分布特性。投切电容器过电压距离原点较远，λ值较大，合空变过电压次之。切空变过电压距离原点最近，开关跳闸过电压P1值较大，λ值较小。上述分布特性表明，λ、P1体现了内部过电压的特性，可作为识别内部过电压的特征量——从上述特征量中判断是该操作过电压是属于切空变操作过电压、切空线操作过电压、投切电容操作过电压和合空线操作过电压中的哪一种，判断结束后进入步骤(6)；

步骤6)：根据需要显示、打印或传输判断结果，返回原始状态。

图13为根据本发明的过电压类型分层模式识别方法的框架结构示意图，各节点的经过筛选所确定的特征量如下表所示：

由于本项目类型识别采用了分层处理的方式来识别过电压信号，因此，每一个节点都需要相应的识别算法与之对应。对于只有2个类型的过电压识别节点，一个支持向量机可以实现识别，而对于有2个以上类型的过电压作为输出的节点，则该节点本身就需要多个支持向量机来完成功能。目前支持向量机多分类方法有“一对一”“二分树”等。对于n个故障类型，“一对一”方法需要n(n-1)/2个支持向量机来实现，而对于“二分树”方法，则只需要(n-1)个支持向量机来实现。鉴于“二分树”方法所需要的支持向量机数目较少，故采用支持向量数来构建需要做多个分类输出的节点。对于所有的过电压信号，首先需要以母线电压为基准量进行归一化后，再输入到该系统中进行识别。每一层所提取的节点依据论文第三章所提出算法来提取特征量。在图11中的节点1.1、节点2.2、节点3.1由于所需要输出的过电压类型只有2类，因此，对于上述节点，只需要一个SVM来完成识别功能。而对于节点2.1、节点3.4则由于需要输出多种类型的过电压，因此需要多个SVM来构成SVM分类树以完成每个节点的识别功能。对于节点3.3，由于所提取的特征量维数较低，且由于感应，绕击，反击三种过电压的发生机理不同，导致特征参量差异较明显，因此只需要阈值算法即可识别上述三种过电压而不必采用复杂的智能算法。

本发明通过研究对电力系统中雷电过电压，工频电压升高，谐振过电压及操作过电压的发生机理，发展过程，波形特点的分析，分析了上述几种过电压在本质特征方面的区别。并结合不同过电压信号在时频空间能量分布差异，提出了基于小波时频理论的过电压特征提取方式，同时利用了S变换和奇异值分解理论在降低信号随机扰动，不确定性方面的独特优势，将两种理论结合，提出了基于S变化奇异值分解理论的过电压特征提取方式。针对性的考虑了分层识别系统各层识别节点的不同识别任务，综合考虑各过电压特征提取方式的优点与实用性，为过电压分层识别系统的各个识别节点选择了合理的特征量。经过实测数据及仿真数据计算分析表明，所选择的特征量，对分层识别系统各个识别节点具有良好的实用性。

应用实例一

输入过电压波形如图14所示，

特征量1：

[AEH200T1，AEL200T2，AR，BEH200T1，BEL200T2，BR，CEH200T1，CEL200T2，CR]＝1.0e3*[0.0001，0.5738，6.6797，0.0001，0.5727，6.7777，0.0001，0.5988，6.7777]

特征量2：S_min＝0.9074

判别结果：感应雷过电压。

应用实例二

输入过电压波形如图15所示，

特征量1：

[AEH200T1，AEL200T2，AR，BEH200T1，BEL200T2，BR，CEH200T1，CEL200T2，CR]＝1.0e+3*[0.0002，0.6926，3.4818，0.0002，0.8267，4.1868，0.0002，0.5043，4.1868]

特征量2：

[AE5kT21，AE5kT22，AE5kT23，AE5kT24，AE5kT25，AE5kT26，BE5kT21，BE5kT22，BE5kT23，BE5kT24，BE5kT25，BE5kT26，CE5kT21，CE5kT22，CE5kT23，CE5kT24，CE5kT25，CE5kT26，G]＝[1.0679，1.1432，1.6289，2.3190，8.4852，47.3794，1.0605，1.1397，1.6373，2.2854，9.463447.0355，1.0013，1.1281，1.6210，2.2337，7.5805，14.6561，1]

判别结果：弧光接地过电压

应用实例三

输入过电压波形如图16所示，

特征量1：

[AEH200T1，AEL200T2，AR，BEH200T1，BEL200T2，BR，CEH200T1，CEL200T2，CR]＝1.0e5*[0.0003，0.1298，0.0041，0.0004，1.8032，0.0487，0.0004，1.9096，0.04871

特征量2：

[AE5kT21，AE5kT22，AE5kT23，AE5kT24，AE5kT25，AE5kT26，BE5kT21，BE5kT22，BE5kT23，BE5kT24，BE5kT25，BE5kT26，CE5kT21，CE5kT22，CE5kT23，CE5kT24，CE5kT25，CE5kT26，G]＝[1.1027，1.1662，1.2383，1.9970，4.4863，23.5905，1.1947，1.2481，1.4099，2.5553，11.8957，41.2783，1.2062，1.2616，1.3342，2.4261，12.3927，37.323，1]；

判别结果：不对称接地过电压

应用实例四

输入过电压波形如图17所示，

特征量1：

[AEH200T1，AEL200T2，AR，BEH200T1，BEL200T2，BR，CEH200T1，CEL200T2，CR]＝1.0e4*[0.0002，7.1291，2.9080，0.0005，8.4798，1.6672，0.0007，7.2020，1.6672]

特征量2：[langda sigema，p1，p2]＝[84.9202  9.3253  5.3882]

判别结果：投切电容器组过电压

应用实例五

输入过电压波形如图18所示，

特征量1：

[AEH200T1，AEL200T2，AR，BEH200T1，BEL200T2，BR，CEH200T1，CEL200T2，CR]＝1.0e5*[0.0000 0.6831 1.5962 0.0000 0.7466 1.8204 0.0000 0.68331.8204]

特征量2：

[AE5kT21，AE5kT22，AE5kT23，AE5kT24，AE5kT25，AE5kT26，BE5kT21，BE5kT22，BE5kT23，BE5kT24，BE5kT25，BE5kT26，CE5kT21，CE5kT22，CE5kT23，CE5kT24，CE5kT25，CE5kT26]＝[0.1270 0.2255 0.2006 0.7910 7.5937 27.7535 0.1251 0.19750.2136 0.9477 7.9709 47.1372 0.1258 0.1894 0.2508 0.78357.6798 20.4831]

判别结果：工频谐振过电压

应用实例六

输入过电压波形如图19所示，

特征量1：

[AEH200T1，AEL200T2，AR，BEH200T1，BEL200T2，BR，CEH200T1，CEL200T2，CR]＝1.0e5*[0.0027，1.0742，0.0039，0.0011，1.0373，0.0093，0.0012，1.1219，0.0093]

特征量2：[langda_sigema，p1，p2]＝[189.6138 51.1436 -6.6554]

判别结果：切空变过电压

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 (4)

1.过电压类型分层模式识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

1）获取并存储三相过电压波形数据；

2）在固定的采样频率f_m下，将过电压采样数据以一个工频周波时间Ti为间隔，划分为i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r层，各层标记为d₁～d_r，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_r(i)：

$E_1\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{d}_1\left(k\right)\&CenterDot;d_1\left(k\right)}$

$E_2\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{d}_2\left(k\right)\&CenterDot;d_2\left(k\right)}$

$E_3\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{d}_3\left(k\right)\&CenterDot;d_3\left(k\right)}$

$E_4\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{d}_4\left(k\right)\&CenterDot;d_4\left(k\right)}$

$E_5\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{d}_5\left(k\right)\&CenterDot;d_5\left(k\right)}$

……

$E_r\left(i\right)=\sqrt{\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{d}_r\left(k\right)\&CenterDot;d_r\left(k\right)}$

根据上述的计算结果，从波形数据中提取以下特征值：

a.三相过电压信号在工频周波内高频信号能量值序列E_HA（n）、E_HB（n）和E_HC（n）和低频信号能量值序列E_LA（n）、E_LB（n）和E_LC（n）；

b.陡峭度特征量：包括三相过电压信号工频周波区间高频能量序列陡峭度KuHA、KuHB和KuHC；三相过电压信号工频周波区间低频能量序列陡峭度KuLA、KuLB和KuLC；两个工频周波区间内，三相过电压信号2kHz-0Hz频率各层小波信号能量值的陡峭度KuiA、KuiB和KuiC；

c.峰值因子特征量：包括三相过电压信号工频周波区间高频能量序列峰值因子CHA、CHB和CHC；三相过电压信号工频周波区间低频能量序列陡峭度CLA、CLB和CLC；两个工频周波区间内，三相过电压信号2kHz-0Hz频率各层小波信号能量值的陡峭度CiA、CiB和CiC；

d.脉冲因子特征量：包括三相过电压信号工频周波区间高频能量序列脉冲因子IHA、IHB和IHC；三相过电压信号工频周波区间低频能量序列脉冲因子ILA、ILB和ILC；两个工频周波区间内，三相过电压信号2kHz-0Hz频率各层小波信号能量值的脉冲因子IiA、IiB和IiC；

e.裕度系数特征量：包括三相过电压信号工频周波区间高频能量序列裕度系数LHA、LHB和LHC；三相过电压信号工频周波区间低频能量序列裕度系数LLA、LLB和LLC；两个工频周波区间内，三相过电压信号2kHz-0Hz频率各层小波信号能量值的裕度系数LiA、LiB和LiC；

3）分析以上特征量，特征量包括高频信号能量值序列、低频信号能量值序列、陡峭度特征量、峰值因子特征量、脉冲因子特征量和裕度系数特征量，当2kHz以下低频信号能量值较大时，判断为暂时过电压或弧光过电压类型，进入步骤4）；当2kHz以上的高频信号能量值较大时，判断为雷电及操作过电压类型，进入步骤5）；

4）提取以下特征量：

E₁(i)、E₂(i)、E₃(i)、E₄(i)、E₅(i)、……E_r(i)、G;

中性点运行方式以开关量方式作为特征量代入：

从上述特征量中判断，如果是谐振过电压，进入步骤4.1）；如果是工频过电压，进入步骤4.2）；如果是弧光接地过电压，进入步骤6）；

4.1）提取以下特征量：

E₁(i)、E₂(i)、E₃(i)、E₄(i)、E₅(i)、……E_r(i)；

从上述特征量中判断是属于高次谐波还是基波；判断结束后进入步骤6）；

4.2）提取提取以下特征量：

E₁(i)、E₂(i)、E₃(i)、E₄(i)、E₅(i)、……E_r(i)、G；

从上述特征量中判断是否属于工频过电压，判断结束后进入步骤6）；

5）将过电压信号根据电压等级，进行归一化，采用零序电压作为过电压分析对象，对零序电压进行S变换，得到过电压发生时零序电压波形的时频模值矩阵，将S变换模值矩阵在频率和时间上平均划分为3段，得到9个子矩阵，将处于第一列、第二列、第三列的三个子矩阵所处频带设为频带f₁、f₂、f₃，分别计算9个子矩阵的奇异值，由于各个子矩阵的奇异值序列在数值上衰减较快，因此只计算各个子矩阵的最大奇异值λ_imax，根据各个子矩阵的最大奇异值λ_imax通过以下公式得到频带f₁与频带f₂奇异值之差P₁和频带f₂与频带f₃奇异值之差P₂：

$P_1=\underset{i=1}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&lambda;}}_{i\max }-\underset{i=4}{\overset{6}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&lambda;}}_{i\max }$

$P_2=\underset{i=4}{\overset{6}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&lambda;}}_{i\max }-\underset{i=7}{\overset{9}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&lambda;}}_{i\max };$

通过以下公式计算在固定采样频率下，在过电压信号前1000个采样点内，电压有效值U_fmax，以及在过电压信号后1000个采样点内的电压有效值U_tmax：

其中U_n为过电压信号前1000个采样点构成的序列；

其中U_m为过电压信号后1000个采样点构成的序列；

提取以下特征量：

P₁、P₂、U_fmax、U_tmax；

从上述特征量中判断过电压类型是雷电过电压或操作过电压，如果是雷电过电压，进入步骤5.1）；如果是操作过电压，进入步骤5.2）；

5.1）提取下列特征量：

S_Thres、S_min、ρ；其中，

S_Thres为感应雷过电压幅值判据门限值，S_min为三相电流行波的最小相似度，对于信号x(n)和y(n)，其相似度S计算公式为：

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

在实际计算中，为排除闪络后引起的干扰并降低计算量，取电流行波峰值前4μs作为相似度计算区间；

以电流行波由5%I_max达到50%I_max所用时间T₁来表征雷电流的上升时间，以电流行波由2%I_max达到5%I_max所用时间T₂来表征空间电磁耦合行波的上升时间，并定义其比值ρ，其计算公式为：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\&rho;}=\frac{T_1}{T_2}\\ T_1=t_{50\%}-t_{5\%}\\ T_2=t_{5\%}-t_{2\%}\end{array}\right.$

上述公式中，t_50%定义为电流行波达到50%I_max的时间点，t_5%为电流行波达到5%I_max的时间点，t_2%为电流行波达到2%I_max的时间点；

判断过程如下：当S_min大于门限值时，判定为感应雷过电压，否则则认定为直击雷电过电压；在直击雷电过电压类型判断中，ρ大于1则认定为绕击雷电过电压，否则为反击雷电过电压；

判断结束后进入步骤6）；

5.2）将过电压信号最大奇异值之和λ，定义为

$\mathrm{\&lambda;}=\underset{i=1}{\overset{9}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&lambda;}}_{i\max }$

提取以下特征量：

λ、P₁；

从上述特征量中判断是该操作过电压是属于切空变操作过电压、切空线操作过电压、投切电容操作过电压和合空线操作过电压中的哪一种，判断结束后进入步骤6）；

6）根据需要显示、打印或传输判断结果，返回原始状态。

2.根据权利要求1所述的过电压类型分层模式识别方法，其特征在于：所述步骤1）包括以下子步骤：

1.1）将外部电压传感器输入的每一相过电压信号经过分压后分为两路，一路作为过电压信号的采集源，经信号调理后与数据采集处理电路的信号输入端相联接；另一路作为触发源，经信号触发电路接触数据采集处理电路的触发端；

1.2）信号触发电路将分压后的过电压信号与触发阀值进行比较，如果超过触发阀值，则发出触发信号，数据采集处理电路的内部模块对采集源输入的过电压信号进行调理和模数转换后，将相关数据存入存储器。

3.根据权利要求2所述的过电压类型分层模式识别方法，其特征在于：在步骤1.2）中，采用变频采样技术进行预触发采样，即设以低速采样频率得到的f2，采样得到的数据长度为L2，称为变频采样长度，在正常情况下，数据采集处理电路一直以高速采样频率f1进行连续采样，当触发信号到来后，数据采集处理电路同时启动其内部的计数器I和计数器II从零开始计数，当计数器II计数到设定长度L_设1后，自动将采样频率和地址发生器的时钟切换为f2，L_设1=L-L1-L2；当计数器I计满设定长度L_设2后停止采样，L_设2=L-L1。

4.根据权利要求1所述的过电压类型分层模式识别方法，其特征在于：在步骤2）中，E_HA（n）、E_HB（n）和E_HC（n）以及E_LA（n）、E_LB（n）和E_LC（n）的计算方法如下：将d₁～d_r-1层信号相加，得到高频信号A_H，并依据下式计算各个时间区间高频能量值E_H：

$E_H=\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{A}_H\&CenterDot;A_H,$ Ti为工频周波时间；

将d_r层信号做为低频信号A_L，并依据下式计算各个时间区间低频能量值E_L：

$E_L=\underset{\mathrm{Ti}}{\mathrm{\&Sigma;}}{A}_L\&CenterDot;A_L,$ Ti为工频周波时间。

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