CN102822689B - 用于配电系统的瞬变检测器和故障分类器 - Google Patents

Abstract

检测配电系统内故障的出现。瞬变检测器和故障分类系统（10）实施一种算法，其检测可能由于配电系统中出现故障导致的瞬变。该系统包括检测模块（18），其处理从通过配电系统传播并且与其它样本数据相比显现出统计异常的电波形获得的样本组。这通过使用在相对短的时间段内出现大变化时应用的自适应检测算法完成。经识别的样本然后被提供给信号分类器模块（20），其处理样本组，以将它们代表的瞬变分类成疑似故障出现，或是某些其它类型的可能不是出现故障的异常。如果瞬变被分类成表示疑似故障出现，则轮询模块（30）轮询配电系统的使用者，以确定配电系统内是否已经发生故障，以及，如果发生故障则确定何处发生故障。

Description

用于配电系统的瞬变检测器和故障分类器

相关申请的交叉引用

本申请涉及提交于2010年1月25日的第12/692,919序列号的美国临时专利申请，并要求该申请的优先权，在此结合该申请作为参考。

关于联邦政府赞助的研究的声明

不适用。

背景技术

本发明涉及对在配电系统和功率分配系统中出现的故障的检测；并且，更尤其涉及一种检测器，其首先检测可指示在该系统中某处出现了故障的波形瞬变（waveform transient），然后将检测结果分类为疑似故障出现或疑似并非故障的其它类型的异常。

在配电系统中，电力以60Hz（在某些地区为50Hz）波形的形式在该系统的输电线上传输。这些波形展示出了持续出现的广泛多样的瞬变（transient）状态。许多这样的瞬变是由于开合电力开关以使一台设备“启动”或“关闭”这样的常规事情，或是在电机工作速度发生改变时所导致的。这种瞬变的特征，其持续时间、峰值、上升和下降次数、衰退速率等通常是已知的。

当系统中某处出现故障时也会导致瞬变。由于故障经常引起断电，所以对于公用电站（utility）来说，能够及时检测故障的出现，和断电所遍布的区域是很重要的。公用电站因此可迅速做出响应，以修复断供故障并恢复对受影响的区域的服务。否则，如果公用电站一直等到用户致电来反映断电的情况，则意味着断电已经给用户带来了不便。

故障检测的方案在本领域中是已知的。例如，见第7,496,430号美国专利，该专利被指派给与本发明相同的受让人。但是，本发明提供了一种对故障进行辨认和分类的快速有效的方法，以使得公用电站能够及时识别出断电并对其作出响应。

发明内容

本揭示内容涉及一种用于检测在配电系统中的故障出现的方法。使用一种算法对针对配电子站处检测的波形中出现的瞬变获得的信息进行处理。这些瞬变通常指示了在配电网络中故障的出现，并且对它们的即时检测带来了对系统中断电的改进的检测。

这种算法完全通过软件来实施，该算法包括检测器（接收机）模块和信号分类模块。检测器模块接收并处理输电线波形，并产生被检查的波形的离散实时的样本，以根据最近波形数据的背景找出在统计上异常的图形（pattern）。异常图形包括在故障期间出现的瞬变，但也可能是由于线路负载开关和例如由于电机的运转所引起的正常负载波动所导致的瞬变。然后，分类器模块在故障导致的瞬变与其它瞬变之间进行区分，这是由分类模块完成的，其检验异常图形以识别出普遍与故障瞬变相关联而不与其它瞬变相关联的多种特征或属性。

检测器模块执行检测算法，该检测算法将对波形向下采样预定频率（120Hz），以大大降低运算的复杂度。检测器模块进一步执行自适应检测算法，其在相对短的时间段内样本中出现较大改变（即，检测到瞬变）的时候被触发。分类模块然后根据在该样本中发现的与故障的特征标记（signature）相关联的一些独特特征，来确定瞬变是否代表出现了故障的特征标记。

本发明的方法是一种被动的方法，它的实施使得能够快速而精确地将瞬变分类为代表故障特征标记或代表在公用电站的配电系统之内的一些其它类型的瞬变的特征标记，并且这样做时不会对系统施加任何额外的负担。

其它目标和特征将部分是显而易见的，部分在后文中被指出。

通过结合附图阅读以下说明，前述的和本发明的其它的目标、特征，以及优点，及其当前的优选实施例将变得更加显而易见。

附图说明

本发明的目标是通过附图中示出的说明性实施例阐述的内容达到的，这些附图构成本说明书的一部分。

图1是本发明中故障检测和分类系统的功能图；

图2是对在输电线上引起瞬变的故障的特征标记的特性的表示；

图3是对检测系统更加详细的框图表达；

图4A表示了在配电系统内出现的上向瞬变（upward transient）的量值，并且图4B是该瞬变的相位；

图5与图4A类似，但对样本进行了分析，以确定这里所示出的瞬变是否具有故障状况的特征标记。

贯穿附图中的若干视图，相应的标记字符指示了相应的部件。

具体实施方式

以下详细的说明通过示例而非进行限定的方式对本发明进行了说明。本说明书能够清楚地使得一名本领域技术人员能够制造和使用本发明，并且描述了本发明的若干实施例、适应性调整、变化、备选和应用，包括当前被认为是实现本发明的最佳的模式。此外，应该理解，本发明在其应用方面并没有限制在以下描述中所阐述的或在附图中所说明的构建细节和组件的布置中。本发明能够有其它实施例，并能够以不同的方式来实现或执行。而且，应该理解的是，在此所使用的措辞和术语是为了说明的目的，而不应被认为是构成了限制。

参考图1，本发明的瞬变检测和故障分类系统在整体上被指示为10。正如在此后所描述的，系统10包括三个模块：检测器模块12、分类器模块20，以及轮询模块30。系统10的目的是首先检测出瞬变的出现，然后根据预先建立的标准，将该瞬变分类成疑似代表或不疑似代表可导致在配电系统中发生断电的故障的特征标记。系统10尤其进一步用于对代表故障的瞬变进行分类，这些故障导致配电系统中安装的保护性装置工作，系统10还用于对在配电系统的多个部分上的使用者进行轮询，以确定所有断电的范围。

通过系统10实现的本发明的方法包括三个阶段，以实现故障检测。在第一阶段中，通过检测器模块12对在配电子站监测的电流波形进行采样，并且对这些样本进行处理以检测出所有统计异常，即，可能指示了故障的瞬变。在本阶段中符合预先建立的标准的样本被转发到第二阶段。在该阶段中，通过信号分类（分类器）模块20对这些样本进行检验，以确定它们代表的瞬变的特性是否与诸如在图2中所示的故障特征标记相似。如果相似，则在第三阶段中，轮询模块30利用公用电站所使用的输电线通信系统，来轮询疑似出问题的馈线段的仪表。对该轮询的响应被用于最终确定在配电系统内是否已经发生断电，以及，如果已经发生断电，则确定何处发生断电。

系统10通过首先检验在配电系统子站处的每一馈线段上的电流以检测出所有引起断电的瞬变，来进行工作。图2示出了典型故障特征标记的特性。在图2中，馈线电流I(t)呈现出典型的引起断电的瞬变。该瞬变的幅度，在图中用TA指示，代表在该系统中某处负载的显著增加。瞬变TA的量值取决于若干个因素，包括例如故障的起因，可能是闪电、接触到馈线线路而目前充当了导体的动物、被吹断或落到输电线上的树枝，或者系统内的短路。本领域技术人员将理解的是，在公共设施变压器（service transformer）低压侧出现的故障的电流幅度将比在该变压器的高压侧出现的类似故障的低。

瞬变TA所提高的电流将流过配电系统的受影响部分，直到公用电站的一个或多个保护性装置切断电路。将会出现这种情况的一般时间是在通过该配电系统传播的60Hz波形的2至6个周期之后（大致为0.03-0.1秒）。保护性装置的操作终止了瞬变电流；但是，它也切断了对在该保护性装置下游的所有该公用电站的用户的供电。这导致了与瞬变出现之前相比，被施加到该系统的负载有所损耗。本领域技术人员将理解的是，这种损耗的大小是发生故障时该系统的使用者加载到该系统上的负载的函数。据此，因为电路不同、给定电路中的位置不同，以及在一天中的时间不同，影响也会不同。

在总结系统10的检测器部分12和分类器部分20所使用的算法的公式时，考虑了许多因素，一个是由于使用那个电路的公用电站用户施加到被监测电路上的负载的几乎恒定的变化所导致的馈线电流近似恒定的变化。在这一点上，较小的变化作为在较短时间段内广泛多变的低强度随机事件而出现。而将大的开关事件考虑在内是更加麻烦的。这是因为，例如，将系统的大负载接“通”可能导致的瞬变其特征似乎非常类似于在发生故障时出现的那些瞬变。例如，大型电机开关时经常产生特征与故障发生时引起的瞬变相类似的瞬变。

参考图3，以框图的形式示出了本发明的方法所使用的故障检测算法。在实现该算法的过程中，代表馈线段电流的模拟信号I(t)首先通过使用模数（A/D）转换器14转换成数字信号。在转换器14中，以例如4320Hz的速率对信号I(t)采样，以产生结果数字信号。

来自转换器14的数字输出信号被提供给解调器模块16，其使用两阶段解调处理，产生60Hz的复值信号。在模块16的第一阶段16a中执行粗解调（coarse demodulation）；然后，在第二阶段16b中，执行精解调。在模块16a中，将复电流（complex current）波形转换成基带信号。在模块16b中，对在模块16a中无法注意到的基带信号载频的较小偏离进行估计，然后将其从基带信号中除去。从模块16b输出的结果信号然后被供应给检测模块18和信号缓冲器22。

模块18检验信号样本，找出统计变化，其可能指示了故障。当检测出这样的变化时，模块18向分类器模块20提供一个输入。在响应中，模块20检验在信号缓冲器22中存储的数据的最近的集合，以及输入的样本，并确定信号图形是否和图2中所示出的信号相似。当信号分类器发现这样的信号时，则向上游系统发出警告以启动轮询过程。

对于信号分类，结合到该算法中的本发明的方法采用了一种技术，其中特定的特征被提取出，随后被用于故障分类。对于每一个疑似的故障事件，预定个数的样本经由缓冲器22被提供给信号分类模块20。这些样本代表了以每秒60个样本的速率获得的复值数据。使用了91个样本，例如，这些样本与输电线信号的基带信息相对应。这些样本的总数包括1个电流样本、30个在之前获得的样本，以及60个正在到来的样本。在图4A和4B中示出了通过信号分类模块20进行分析的示范性样本，其中，图4A代表了在配电系统内出现的上向瞬变的量值，图4B代表了瞬变的相位。

诸如在图4A和图4B中示出的样本组通过缓冲器22被提供给信号分类模块20。正如所提及的，模块20的功能是确定该样本组是否代表了故障事件。研究显示，在基带样本组中代表瞬变的这些样本的量值中发现了三个区别特征，其能够用来将样本分类为代表了一种故障信号，因此可以同样地对这种故障信号进行分类。

首先，在计算样本组的特征参数之前，模块20确定在样本组中出现的所有瞬变是上向还是下向的瞬变。例如，图5说明了与图4A中示出的相同的样本组。在该样本组中，瞬变被示出为由第31个至第40个样本来表示。测量结果F1代表了瞬变的高度，并且是从第31个到第40个样本之间的那些样本中的最大量值。选出第31个样本是因为该样本触发了检测模块18。选出第40个样本是因为故障瞬变的峰值被认为在该样本之前已经出现过了。

参考图5，为在瞬变发起或开始之前所取的样本（点A）确定量值。该点A是与线段L2相距最长距离L1的样本，其中L2在样本组中的第一个样本的量值与在图5中所示出的最大值max之间延伸。

接下来确定值F2。该值代表在瞬变出现之后电流幅度下降了多少的量度。值F2被表达成百分比，并且被定义成B与F1之间的比，此处B代表从瞬变的最大值（即，在第31个和第40个样本之间的最高样本的高度）到点C之间的距离，点C表示在最大值样本和第50个样本之间的最小点。第50个样本是基于故障的瞬变在第50个样本之前消退而被选定的。现场试验已经显示，在故障事件中，在瞬变之后的电流幅度未必降到比瞬变之前的电流幅度更低的水平。因此，值F2可能小于100%，而F2的最大值的“上限”为100%。

第三，确定F3的值，该值代表瞬变的宽度（瞬变的持续时间）的量度，并被定义为在图5所示的点A和点D之间的样本的个数。正如所提到的，点A代表瞬变开始。点D代表该瞬变的结尾，并且是与线段L4相距最长距离L3的样本，线段L4连接最大值max与第50个样本。同样地，使用第50个样本是因为假设故障的瞬变在该第50个样本之前消退。关于被用来确定点A和点D的线段L1和L3，应该注意到，如图5所示，这些线段是垂直于与它们分别相交的线段L2、L4延伸的。

以上所描述和讨论的特征已被用来处理在对该系统的现场测试中获得的数据。检测器（未示出）被用来监测6个馈线，以及24个导电体（3个相位加每个馈线的中性点（neutral））。该检测器的检测阈值为16安培。当在任何导电体上出现了疑似为故障的事件时，检测器针对所有24个导电体捕捉数据，那些本领域技术人员将理解的是，单个故障事件可能导致不同相位的瞬变。在这些测试中的一次测试期间所报告的4220个事件中，有14个事件被实际上报告为故障。

表1示出了关于所报告的故障的值F1-F3：

F1（安培）	F2（%）	F3（样本）
			48.04	100	6
443.68	100	7
			222.05	94.47	9
54.76	100	5
			90.17	98.63	4
266.49	100	10
			189.96	100	6
152.58	99.67	6
			58.89	100	4
215.52	87.59	5
			39.90	100	4
386.85	100	5
			73.74	100	4
91.94	100	5
			244.42	100	7

根据表1中的数据，最差情况下各个特征的值为：

F1=39.90安培，F2=87.59%，且F3=10个样本

利用该信息，通过对各个特征的值设定限制，获得判决参数。

参考表2，在设定该限制时的一个考虑是虚假警告（false alarm）可以出现的比率。在使用一组限制时，针对相同的数据，虚假警告率可能与在使用另一组限制时明显不同。表2说明了关于F1至F3的不同限制的虚假警告率。

表2.虚假警告对应判定表面参数（100%检测）

系统10及其所实现的算法的目的是，以“合理”水平的虚假警告为代价，将导致公用电站配电系统内的中压保护性装置起动的每一个故障正确分类。研究显示，固件故障导致输电线信号幅度的明显改变。通过对真实故障的特征适当地分类，分类算法恰当地利用了基带样本组中包含的信息。

进一步，可以理解的是，在任何故障检测系统中都存在某些事件被误认为是出现了故障而导致“虚假警告”的可能性。然而，这样的系统所报告的虚假警告过多最终将破坏公用电站对所用的检测系统的信心，从而，由于真正故障的出现而导致的警告将趋向于被忽视。通过降低检测系统的敏感度可降低虚假警告率，但是这将带来检测不出一些真实故障的缺陷。据此，在检测系统产生的虚假警告率和由该检测系统所检测到的真实警告率之间进行权衡。这意味着系统10所采用的算法必须在虚假警告率和真实警告率之间的提供（对于公用电站来说）可接受的平衡，以便提供a)适当的检测可靠性；同时，b)将由于虚假警告而导致的系统资源浪费（例如，轮询的时间）保持在可接受的水平上。

利用从这些测试中获得的数据，已经发现的是，对于F1阈值的相对较大的值（F1>25安培），F2和F3阈值的变化不会显著影响虚假警告的数目。但是，F1和F3阈值的变化会显著影响分类失误的数目。这表明，对于F1的相对较大阈值，F2和F3的阈值可被设定得较“宽松”，以便使分类失误的数目最小化，而不会明显增大虚假警告的数目。例如，在F1具有以上提及的大阈值（>25安培）的情况下，已经发现，应使用较宽松的F2和F3阈值（例如，F2>87%，F3<12个样本），以使分类失误的数目最小化。然后，对于低的F1阈值（<25安培），收紧F2和F3阈值（即，提高F2阈值或降低F3阈值）可显著减少虚假警告的数目。

总之，图形分类器（pattern classifier）的功能是实施关于在可能的类别图形当中进行选择的判断规则。这是通过首先建立对不同类别之间的鉴别因素的理解而达到的，并基于对现场数据的观察与对每一个类别特性的理解的组合。每一个类别的属性值被确定为在测试期间获取的数据并对该数据进行评估的结果。

其次，本发明的方法包括在模块20内实现的额外的分类器算法，其可将瞬变的图形分类成馈线开关事件而不是故障。当检测到这样的图形时，系统10向公用电站或配电网络已经被重新配置的上游系统提供输出。同时，除了对故障和馈线开关事件进行的分类以外，系统10还可根据公用电站的特定需求或希望实现其它分类算法，以便促进遍及整个公用电站配电系统的最有效的电力传输。

综上所述，将可以看到，已经实现了本揭示内容的若干目标和优点，并且已经获得了其它的具有优势的结果。

Claims (14)

1.一种在电力分配系统中用于检测故障出现的方法，所述方法包括：

监测在该电力分配系统上的波形；

对所述波形的电流进行采样，并对所获得的样本进行处理，以检测可能指示在所述电力分配系统内已经出现故障的所有异常，所述处理包括，通过相对于最近的波形样本的统计图形识别出在一组波形样本内包含的异常样本，检测出在该组波形样本内的所有瞬变；以及

对符合指示故障的预定标准的样本进行分类，然后将采样的结果分类成代表疑似故障出现或一些可能不是出现故障的其它类型异常，所述分类包括，将瞬变与一组预定标准进行比较，以确定哪些瞬变是由于故障引起的，而不是由于所述电力分配系统中的其它事件引起的瞬变，将瞬变分类为故障所使用的特征包括，识别出在瞬变中的那些样本的峰值电流量值，和测量在峰值电流量值和所述瞬变停止之后的结果量值之间电流的量值改变了多少。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述采样包括在所述电力分配系统的分配子站处对在所述电力分配系统的每个馈线相位上的电流进行采样。

3.如权利要求1所述的方法，其中，样本组包括电流样本、至少一个先前所获得的样本，以及至少一个正在进入的样本。

4.如权利要求1所述的方法，进一步包括将异常分类为馈线开关事件，而不是故障。

5.如权利要求1所述的方法，其中，如果样本被分类成代表疑似故障出现，则轮询所述电力分配系统的使用者，以确定在所述电力分配系统内是否出现故障，以及，如果出现故障则确定何处出现故障。

6.如权利要求1所述的方法，其中，将瞬变分类为故障所使用的特征还包括所述瞬变的持续时间。

7.如权利要求6所述的方法，其中，所述方法还包括，根据每一个用于分类的特征的选定值，建立用于瞬变是否代表实际故障的分类。

8.一种瞬变检测和分类系统，用于分析在通过电力分配系统传播的波形中出现的瞬变，以确定瞬变是否表示在该电力分配系统中某处的可能导致断电的故障，所述瞬变检测和分类系统包括：

检测装置，其监测所述波形，并获得所述波形的连续的样本；

处理器装置，其处理所述样本，以确定可以代表故障出现的特征标记的瞬变是否已出现，所述处理器装置通过相对于最近的波形样本的统计图形识别出异常样本，来检测在所述波形样本内的所有瞬变；和

分类器，其依据预定标准评估一组代表所述瞬变的样本，以将所述瞬变分类成代表疑似故障出现或是一些可能不是出现故障的其它类型异常，所述分类器将每个瞬变与一组预定标准比较，以确定哪些瞬变是由于故障引起的，而不是由于所述分配系统中的其它事件引起的瞬变，所述分类器根据识别所述瞬变内的那些样本的峰值电流量值，并通过测量在所述峰值电流量值和所述瞬变停止之后的结果量值之间电流量值改变了多少，将瞬变分类为故障。

9.如权利要求8所述的瞬变检测和分类系统，其中，所述检测装置在所述电力分配系统的分配子站处对在所述电力分配系统的每个馈线相位上的波形的电流进行采样。

10.如权利要求8所述瞬变检测和分类系统，其中，所述分类器进一步根据瞬变的持续时间，将所述瞬变分类成故障。

11.如权利要求8所述的瞬变检测和分类系统，其中，所述分类器进一步将异常分类成馈线开关事件，而不是故障。

12.一种瞬变检测和分类系统，用于分析在通过电力分配系统传播的波形中出现的瞬变，所述瞬变检测和分类系统包括：

检测器装置，其在所述电力分配系统的分配子站处监测电力分配系统的每个馈线相位的波形，并获得出现在所述波形内的瞬变的样本，以产生一组瞬变的样本；

处理器装置，其处理所述样本，以确定可以代表故障出现的特征标记的瞬变是否已出现，所述处理器装置通过相对于最近的波形样本的统计图形识别出异常样本，来检测在所述波形样本内的所有瞬变；以及

信号分类器，其评估每一组样本，以将瞬变分类成由所述电力分配系统内的正常事件引起的瞬变，或是由所述电力分配系统内发生异常引起的瞬变，所述分类器基于预先选定的由所述样本组内包括的样本展示的特征来进行其分类，包括将每个瞬变与一组预定标准比较以确定哪些瞬变是由故障引起的，而不是由所述电力分配系统内的其它事件导致的瞬变，并且，如果所述分类指示由发生异常引起的所述瞬变，则公用电站根据所述分类的结果而采取行动。

13.如权利要求12所述的瞬变检测和分类系统，其中，如果所述分类器将所述瞬变分类成指示故障，则所述电力分配系统中的至少一部分被轮询，以确定所述故障是否引起断电；并且，如果是则确定其范围。

14.如权利要求12所述的瞬变检测和分类系统，其中，如果所述分类器将所述瞬变分类成指示馈线开关事件，则向所述公用电站发出其电力分配网络的某些部分可能已经被重新配置的消息。