CN102401856A - 一种基于模糊聚类方法的工频电压信号实时频率测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于模糊聚类方法的工频电压信号实时频率测量方法，其包括下列步骤：采集大于10个工频周期的工频电压信号；对所述工频电压信号中的采样点按照下述标准进行遴选得到若干个点群：该采样点的电压采样绝对值小于一设定值且该采样点的电压采样值与相邻采样点的电压采样值的乘积小于等于0；采用聚类方法得到各点群的聚类中心，将其定义为所述工频电压信号的上升沿过零点与下降沿过零点；计算两个相邻的上升沿过零点所对应的时间差并对其求倒数，得到所述工频电压信号在所述时间差时段内对应的频率；根据若干个连续的时间差时段内对应的频率，求得其平均值，得到所述工频电压信号的实时频率。

Description

一种基于模糊聚类方法的工频电压信号实时频率测量方法

技术领域

本发明涉及一种信号测量方法，尤其涉及一种用于局部放电检测中工频电压频率的测量方法。

背景技术

在电力系统中，系统频率是一个重要的电气参数，其在众多电气测量中均有应用。在局部放电检测过程中，就有可能需要测量系统的频率。比如下面所描述的局部放电脉冲相角标定方式就需要检测系统的实时频率。局部放电检测系统采用一高速采集系统分段采集局部放电脉冲信号，并标记所采集的局部放电脉冲信号发生的瞬时时刻，为计算该局部放电脉冲信号及紧随其后的局部放电脉冲信号所处工频电压信号的相角位置，系统在采集局部放电脉冲信号的同时，以局部放电脉冲信号为触发源，同步启动工频电压信号的采集。因为局部放电脉冲信号和工频电压信号是同时开始采集的，所以计算出采样的工频电压信号的初始相位角，即求出了触发该工频电压信号采样的局部放电脉冲的相角，而紧随其后的一系列局部放电脉冲信号的相角，则可根据其与所触发工频电压信号采样的局部放电脉冲出现的时间差占检测工频电压信号周期的比例来求得，100％的一个工频周期时差对应的是360度的相角差。这过程中就涉及到实时工频电压信号周期的求取，也就是工频电压信号实时频率的测量。

目前工频电压实时频率的测量有多种方法，例如：周期法通过测量信号波形相继过零点间的时间宽度来计算频率；锁相环的方法也是通过跟踪工频电压信号的过零点进行的。

上述这些方法的测量精度取决于过零点提取的精度。主要受谐波、噪声和非周期分量的影响，实际电力系统的工频电压信号过零点附近会产生很多假过零点，会引起周期测量偏差。

发明内容

本发明的目的是提供另外一种不同于现有的实时频率测量方法的基于模糊聚类方法的工频电压信号实时频率测量方法，该方法将符合过零特征的点加以聚类，找出聚类的中心作为系统的实际过零点，然后连续测量若干个工频周期进行平均，使得其较之现有的测量方法大大提高了工频电压信号实时频率的测量精度。

为了实现上述发明目的，本发明提供了一种基于模糊聚类方法的工频电压信号实时频率测量方法，其包括下列步骤：

(1)采集大于10个工频周期的工频电压信号；

(2)对所采集的工频电压信号中的采样点按照下述标准进行遴选：该采样点的电压采样绝对值小于一设定值且该采样点的电压采样值与相邻采样点的电压采样值的乘积小于等于0；遴选得到的结果为若干个点群；

(3)采用聚类方法得到各点群的聚类中心，将其定义为所述工频电压信号的上升沿过零点与下降沿过零点(过零点之前电压值小于零的过零点称之为上升沿过零点，过零点之前电压值大于零的过零点称之为下降沿过零点)；

(4)计算两个相邻的上升沿过零点所对应的时间差并对其求倒数，得到所述工频电压信号在所述时间差时段内对应的频率；

(5)根据若干个连续的时间差时段内对应的频率，求得其平均值，得到所述工频电压信号的实时频率。

其中，所述步骤(3)中采用聚类方法得到各点群的聚类中心具体为：

先假设按照步骤(2)遴选出来的点群{x₁，x₂，...，x_n}中每一点都为潜在的聚类中心，x为遴选出来的采样点对应的时间坐标。按照式(1)评估各点为聚类中心的可能性P_i，取可能性最大的点为第一个聚类中心：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_i=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{-\mathrm{\α}{\left|\right|x_i-x_j\left|\right|}^2}\\ \mathrm{\α}=\frac{4}{r_a^2}\end{array}\right.---\left(1\right)$

式(1)中P_i是点群中某点与其他所有点的时间距离(即时间差)的函数，一个含有更多“邻居”的点，其为聚类中心的可能性更大；r_a是一个常数，用来定义“邻居”的有效半径距离，其取值为点群中任意两点间时间距离的最大值的5％；x_i、x_j为点群中的任意点，i≠j；e＝2.56×1011

设

为计算出来的第一个聚类中心及其为聚类中心的可能性，根据式(2)重新计算各点为聚类中心的可能性：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_i\⇐P_i-P_1^{*}{e}^{-\mathrm{\β}{\left|\right|x_i-x_1^{*}\left|\right|}^2}\\ \mathrm{\β}=\frac{4}{r_b^2}\end{array}\right.---\left(2\right)$

式(2)中r_b也为一常数，其取值为点群中任意两点间时间距离的最大值的5％，r_b用来定义需要减少为聚类中心可能性P_i的

的“邻居”的有效半径距离，这样

附近的点为潜在聚类中心的可能性大大减少；再依据式(2)的计算结果取新的P_i最大值

对应的点为第二个聚类中心

以此类推，求出第k个聚类中心

之后可按式(3)求取各点新的：

$P_i\⇐P_i-P_k^{*}{e}^{-\mathrm{\β}{\left|\right|x_i-x_k^{*}\left|\right|}^2}---\left(3\right)$

取最大值对应的点定义为第k+1个聚类中心，直至所求的新的聚类中心对应的P_i小于0＜ε＜0.2。

优选地，为了保证在电网实时频率小于50Hz时，仍然能够采满10个工频周期的工频电压信号，所述步骤(1)中采样时间大于等于200ms。

本技术方案中，步骤(2)中的设定值为工频电压信号幅值的5％-10％。

本发明所述的基于模糊聚类方法的工频电压信号实时频率测量方法由于采用了上述技术方案，使得其较之现有的工频电压信号频率测量方法，大大提高了工频电压信号实时频率的测量精度。

附图说明

图1显示了一段模拟的工频电压信号，用于实施本发明所述的基于模糊聚类方法的工频电压信号实时频率测量方法。

图2显示了在图1所示的实施例中，采用本发明所述的基于模糊聚类方法的工频电压信号实时频率测量方法遴选出的点群，以及所求取出的点群的聚类中心。

具体实施方式

以下结合具体实施例和说明书附图来对本发明所述的基于模糊聚类方法的工频电压信号实时频率测量方法做进一步的解释说明。

如图1所示，所采样的电压信号基波频率为51Hz，幅值为1V，三次谐波含量为5％，噪声含量为10％，采样率100KS/s，采样时长200ms。

按照下列步骤测量采样的工频电压信号的实时频率：

(1)对工频电压信号中的采样点按照下述标准进行遴选，得到若干个点群：该采样点的电压采样绝对值小于基波幅值的10％，且该采样点的电压采样值与相邻采样点的电压采样值乘积小于等于0；

(2)采用聚类方法得到各点群的聚类中心，将其定义为所述工频电压信号的上升沿过零点与下降沿过零点：

先假设点群{x₁，x₂，...，x_n}中每一点都为潜在的聚类中心，x表示遴选出来的采样点对应的时间坐标。按照式(1)评估各点为聚类中心的可能性P_i，取可能性最大的点为第一个聚类中心：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_i=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{-\mathrm{\α}{\left|\right|x_i-x_j\left|\right|}^2}\\ \mathrm{\α}=\frac{4}{r_a^2}\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，r_a＝0.05×200ms；e＝2.56×10¹¹；

设

为计算出来的第一个聚类中心及其为聚类中心的可能性，根据式(2)重新计算各点为聚类中心的可能性，并依据式(2)的计算结果取新的P_i最大值

对应的点为第二个聚类中心

$\left\{\begin{array}{c}{P}_i\⇐P_i-P_1^{*}{e}^{-\mathrm{\β}{\left|\right|x_i-x_1^{*}\left|\right|}^2}\\ \mathrm{\β}=\frac{4}{r_b^2}\end{array}\right.---\left(2\right)$

其中r_b＝0.05×200ms；

以此类推，求出第k个聚类中心

之后可按式(3)求取各点新的。

$P_i\⇐P_i-P_k^{*}{e}^{-\mathrm{\β}{\left|\right|x_i-x_k^{*}\left|\right|}^2}---\left(3\right)$

取最大值对应的点定义为第k+1个聚类中心，直至所求的新的聚类中心对应的P_i小于

本实施例中ε＝0.15。

图2显示了遴选出的点群，图中各点群中的圆圈表示计算出的聚类中心。图2上部中间的位置放大显示了第5个、第6个点群的分布特征及其聚类中心所在时间轴的位置。

(3)计算所求出的20个上升沿过零点与下降沿过零点中每两个相邻的上升沿过零点所对应的时间差对其求倒数，然后平均后得到各时间差对应的频率的均值即为该工频电压信号的实时频率。

本实施例中求得的工频电压信号的实时频率为51.10Hz。

要注意的是，以上列举的仅为本发明的具体实施例，显然本发明不限于以上实施例，随之有着许多的类似变化。本领域的技术人员如果从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于模糊聚类方法的工频电压信号实时频率测量方法，其特征在于，包括下列步骤：

(1)采集大于10个工频周期的工频电压信号；

(2)对所采集的工频电压信号中的采样点按照下述标准进行遴选：该采样点的电压采样绝对值小于一设定值且该采样点的电压采样值与相邻采样点的电压采样值乘积小于等于0；遴选得到的结果为若干个点群；

(3)采用聚类方法得到各点群的聚类中心，将其定义为所述工频电压信号的上升沿过零点与下降沿过零点；

(4)计算两个相邻的上升沿过零点所对应的时间差并对其求倒数，得到所述工频电压信号在所述时间差时段内对应的频率；

(5)根据若干个连续的时间差时段内对应的频率，求得其平均值，得到所述工频电压信号的实时频率。

2.根据权利要求1所述的基于模糊聚类方法的工频电压信号实时频率测量方法，其特征在于，所述步骤(3)中采用聚类方法得到各点群的聚类中心具体为：

先假设点群{x₁，x₂，...，x_n}中每一点都为潜在的聚类中心，按照式(1)评估各点为聚类中心的可能性P_i，取可能性最大的点为第一个聚类中心；

$\left\{\begin{array}{c}{P}_i=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{-\mathrm{\α}{\left|\right|x_i-x_j\left|\right|}^2}\\ \mathrm{\α}=\frac{4}{r_a^2}\end{array}\right.---\left(1\right)$

式(1)中，r_a取值为点群中任意两点间时间距离的最大值的5％；x_i、x_j为点群中的任意一点，i≠j；e＝2.56×10¹¹；

设定

分别为计算出来的第一个聚类中心及其为聚类中心的可能性，根据式(2)再次计算各点为聚类中心的可能性P_i，同时取可能性最大的点为第二个聚类中心

$\left\{\begin{array}{c}{P}_i\⇐P_i-P_1^{*}{e}^{-\mathrm{\β}{\left|\right|x_i-x_1^{*}\left|\right|}^2}\\ \mathrm{\β}=\frac{4}{r_b^2}\end{array}\right.---\left(2\right)$

式(2)中r_b取值为点群中任意两点间时间距离的最大值的5％，其与r_a为同一性质；

以此类推，求出第k个聚类中心按式(3)求取各点新的P_i：

$P_i\⇐P_i-P_k^{*}{e}^{-\mathrm{\β}{\left|\right|x_i-x_k^{*}\left|\right|}^2}---\left(3\right)$

取可能性最大的点为第k+1个聚类中心，直至所求的新的聚类中心对应的P_i小于

0＜ε＜0.2。

3.如权利要求1所述的基于模糊聚类方法的工频电压信号实时频率测量方法，其特征在于，所述步骤(1)中采样时间大于等于200ms。

4.如权利要求1所述的基于模糊聚类方法的工频电压信号实时频率测量方法，其特征在于，所述步骤(2)中，所述设定值为工频电压信号幅值的5％-10％。

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