CN104820168A - 一种基于波形差异度和雷击故障样本库的雷击故障判别方法 - Google Patents

Abstract

本发明为一种基于波形差异度和雷击故障样本库的雷击故障判别方法，本方法为在输电线路发生故障时，行波测距装置记录故障波形，采用三次B样条小波计算得到故障初始行波到达时刻，选取故障初始行波到达后5ms的数据进行归一化处理，将归一化处理后的故障波形与雷击故障样本库中的各波形进行对比，并计算其波形差异度，若故障波形与雷击故障样本库中所有波形的差异度最小值小于设定阈值，即可判定故障类型为雷击故障；反之，则判定故障类型为非雷击故障。本发明相比于现有的雷击故障识别方法，无需现场巡线人员对故障点进行确认，且准确性高，简单有效。

Description

一种基于波形差异度和雷击故障样本库的雷击故障判别方法

技术领域

本发明涉及一种基于波形差异度和雷击故障样本库的雷击故障判别方法，属于电力系统继电保护技术领域。

背景技术

输电线路距离长，跨度大，雷击事件时有发生。雷击跳闸一直是影响线路安全稳定运行的最主要因素，雷击灾害降低了电网的可靠性，给电网经济可靠运行带来了极大的阻力。因此有必要正确识别出雷击故障，针对性地改进线路防雷，提高输电线路可靠性。

在现场中对雷击故障的判别方法主要是现场运维人员得到故障测距结果后通过查询雷电定位系统的雷击数据，根据查询结果及经验判断是否为雷击故障。此方法主观性太强且忽略了电气量故障数据的波形特征，得出的结论可信度较低，不能准确判断出雷击故障与非雷击故障；此外，现场巡线人员通过观察故障点的绝缘子和线路是否存在烧灼痕迹判断故障是否为雷击造成，但是该方法需要对故障点进行精确定位，且需要巡线人员在现场排查，效率较低，增加了巡线人员工作负担。

发明内容

本发明的目的是克服现有雷击故障判别方法准确性不足的缺点，提出一种基于波形差异度和雷击故障样本库的雷击故障判别方法。

本发明提出的一种基于波形差异度和雷击故障样本库的雷击故障判别方法是：在输电线路发生故障时，行波测距装置记录故障波形，采用三次B样条小波计算得到故障初始行波到达时刻，选取故障初始行波到达后5ms的数据进行归一化处理，将归一化处理后的故障波形与雷击故障样本库中的各波形进行对比，并计算其波形差异度，若故障波形与雷击故障样本库中所有波形的差异度最小值小于设定阈值，即可判定故障类型为雷击故障；反之，则判定故障类型为非雷击故障。其步骤如下：

(1)故障初始行波到达时刻的确定；采用三次B样条小波对故障初始行波数据x[n]进行小波变换，利用下式求取第一尺度下的高频分量D[n]；

$D\left[n\right]=\underset{p=1}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}x[n-p]h\left[p\right];$

式中h[p]为小波高通滤波器系数，h[p]＝[-0.00008，-0.01643，-0.10872，-0.59261,0.10872,0.01643,0.00008]；p为第p个采样点，n为第n个采样点，x[n]为故障初始行波数据；D[n]为x[n]在第一尺度下的小波系数；

对D[n]求取偏导，若点m满足条件则q[m]＝D[m]；若点m满足条件则q[m]＝0。q[n]为小波模极大值序列；

根据z＝max(q[m])求小波系数的模极大值点的最大值z。z对应的时刻设为n₁，即为故障初始行波到达时刻；

(2)故障数据的归一化处理；选取故障初始行波到达后5ms的数据进行归一化处理

$X\left[k\right]=\frac{x\left[k\right]}{x\left[n_1\right]};$

式中，k＝n₁,n₁+1,…K，K为5ms内的数据点总数；

(3)波形差异度的计算：输电线路发生故障以后，行波测距装置会积累一定的历史数据，通过查询实际的巡线记录并结合实际波形可以从历史故障数据中筛选出可以确定为雷击故障的数据，即可建立雷击故障样本库。故障波形与雷击故障样本库中所有波形的差异度计算公式如下：

$P_{\mathrm{xy}}\left[i\right]=\frac{\underset{k=n_1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\left|X\right[k]-y_i[k\left]\right|}{K};$

式中X[k]为归一化处理后的故障数据点，y_i[k]为雷击故障样本库中第i条数据，P_xy[i]为归一化处理后的故障波形与雷击故障样本库中各波形的波形差异度，K为5ms内的数据点总数；

(4)雷击故障的判别；求归一化处理后的故障波形与雷击故障样本库中各波形的波形差异度P_xy[i]的最小值l＝min(P_xy[i])，设阈值雷击故障与非雷击故障的判据为：

若则判定为雷击故障；

若则判定为非雷击故障。

本发明的原理是：

一、小波变换初始行波到达时刻的确定

采用三次B样条小波对故障初始行波数据x[n]进行小波变换，利用下式求取第一尺度下的高频分量D[n]。

$D\left[n\right]=\underset{p=1}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}x[n-p]h\left[p\right]---\left(1\right)$

式(1)中h[p]为小波高通滤波器系数，h[p]＝[-0.00008，-0.01643，-0.10872，-0.59261,0.10872,0.01643,0.00008]；p为第p个采样点，n为第n个采样点，x[n]为故障初始行波数据；D[n]为x[n]在第一尺度下的小波系数。

然后，对D[n]求取偏导，以确定小波变换的模极大值点：

①若点m满足条件

$\frac{\∂\left(D\right[n\left]\right)}{\∂n}{|}_{n=m}=0---\left(2\right)$

则q[m]＝D[m]，即此时m为模极大值点；

②若点m满足条件

$\frac{\∂\left(D\right[n\left]\right)}{\∂n}{|}_{n=m}\≠0---\left(3\right)$

则q[m]＝0，即此时m不为模极大值点。

式(2)、(3)中，q[n]为小波模极大值序列。

根据式(2)所确定的模极大值点，求小波系数的模极大值点的最大值z。即

z＝max(q[m])   (4)

式(4)中z对应的时刻设为n₁，即为故障初始行波到达时刻。

二、故障数据的归一化处理

选取故障初始行波到达后5ms的数据进行归一化处理，

$X\left[k\right]=\frac{x\left[k\right]}{x\left[n_1\right]}---\left(5\right)$

式(5)中，X[k]为归一化处理后的故障数据点，k＝n₁,n₁+1,…K，K为5ms内的数据点总数。

三、波形差异度的计算

波形差异度P_xy[i]表征的是两个不同波形的相似程度，其值越小表示两个波形的差异度越小，相似度越高。故障波形与雷击故障样本库中所有波形的差异度的计算公式如下：

$P_{\mathrm{xy}}\left[i\right]=\frac{\underset{k=n_1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\left|X\right[k]-y_i[k\left]\right|}{K}---\left(6\right)$

式(6)中y_i[k]为雷击故障样本库中第i条数据，P_xy[i]为归一化处理后的故障波形与雷击故障样本库中各波形的波形差异度，K为5ms内的数据点总数。

四、雷击故障的判别

求归一化处理后的故障波形与雷击故障样本库中各波形的波形差异度P_xy[i]的最小值l＝min(P_xy[i])，设阈值雷击故障与非雷击故障的判据为：

若则判定为雷击故障；

若则判定为非雷击故障。

本发明方法是在建立雷击故障样本库的基础上，利用波形差异度来识别雷击故障，该方法相比于现有的雷击故障识别方法，无需现场巡线人员对故障点进行确认，且准确性高，简单有效。

附图说明

图1为本发明方法步骤示意图；

图2为本发明实施例1风偏故障与雷击故障样本库波形对比图；

图3为本发明实施例2雷击故障与雷击故障样本库波形对比图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。

一种基于波形差异度和雷击故障样本库的雷击故障判别方法，是在输电线路发生故障时，行波测距装置记录故障波形，采用三次B样条小波计算得到故障初始行波到达时刻，选取故障初始行波到达后5ms的数据进行归一化处理，将归一化处理后的故障波形与雷击故障样本库中的各波形进行对比，并计算其波形差异度，若故障波形与雷击故障样本库中所有波形的差异度最小值小于设定阈值，即可判定故障类型为雷击故障；反之，则判定故障类型为非雷击故障；

如图1所示，其步骤如下：

(1)故障初始行波到达时刻的确定；采用三次B样条小波对故障初始行波数据x[n]进行小波变换，利用下式求取第一尺度下的高频分量D[n]；

$D\left[n\right]=\underset{p=1}{\overset{7}{\mathrm{\Σ}}}x[n-p]h\left[p\right];$

式中h[p]为小波高通滤波器系数，h[p]＝[-0.00008，-0.01643，-0.10872，-0.59261,0.10872,0.01643,0.00008]；p为第p个采样点，n为第n个采样点，x[n]为故障初始行波数据；D[n]为x[n]在第一尺度下的小波系数；

对D[n]求取偏导，若点m满足条件则q[m]＝D[m]；若点m满足条件则q[m]＝0。q[n]为小波模极大值序列；

根据z＝max(q[m])求小波系数的模极大值点的最大值z；z对应的时刻设为n₁，即为故障初始行波到达时刻；

(2)故障数据的归一化处理；选取故障初始行波到达后5ms的数据进行归一化处理

$X\left[k\right]=\frac{x\left[k\right]}{x\left[n_1\right]};$

式中，k＝n₁,n₁+1,…K，K为5ms内的数据点总数；

(3)波形差异度的计算：输电线路发生故障以后，行波测距装置会积累一定的历史数据，通过查询实际的巡线记录并结合实际波形可以从历史故障数据中筛选出可以确定为雷击故障的数据，即可建立雷击故障样本库；故障波形与雷击故障样本库中所有波形的差异度计算公式如下：

$P_{\mathrm{xy}}\left[i\right]=\frac{\underset{k=n_1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\left|X\right[k]-y_i[k\left]\right|}{K};$

式中X[k]为归一化处理后的故障数据点，y_i[k]为雷击故障样本库中第i条数据，P_xy[i]为归一化处理后的故障波形与雷击故障样本库中各波形的波形差异度，K为5ms内的数据点总数；

(4)雷击故障的判别；求归一化处理后的故障波形与雷击故障样本库中各波形的波形差异度P_xy[i]的最小值l＝min(P_xy[i])，设阈值雷击故障与非雷击故障的判据为：

若则判定为雷击故障；

若则判定为非雷击故障。

实施例1：如图2所示波形图，箭头所指为风偏故障情况下的波形，无箭头指示的为雷击故障样本数据波形。

以一条风偏故障数据波形为例，采用三次B样条小波对故障数据进行小波变换，小波系数模极大值的最大值点即为风偏故障数据初始行波到达时刻。选取故障初始行波到达5ms的数据进行归一化处理，将故障测距装置记录到的故障波形分别与雷击故障样本库中的各波形进行对比，并计算得到差异度的最小值min(P_xy[i])＝0.5430>0.10，即风偏故障波形与雷击故障样本库中的波形差异度较高，可以判定故障为非雷击故障。

实施例2：如图3所示波形图，箭头所指为雷击故障情况下的波形，无箭头指示的为雷击故障样本数据波形。

以一条雷击故障数据波形为例，采用三次B样条小波对故障数据进行小波变换，小波系数模极大值的最大值点即为雷击故障数据初始行波到达时刻。选取故障初始行波到达5ms的数据进行归一化处理，将故障测距装置记录到的故障波形分别与雷击故障样本库中的各波形进行对比，并计算得到差异度的最小值min(P_xy[i])＝0.0561<0.10，即雷击故障波形与雷击故障样本库中的波形差异度较低，可以判定故障为雷击故障。

Claims (1)

1.一种基于波形差异度和雷击故障样本库的雷击故障判别方法，其特征在于：在输电线路发生故障时，行波测距装置记录故障波形，采用三次B样条小波计算得到故障初始行波到达时刻，选取故障初始行波到达后5ms的数据进行归一化处理，将归一化处理后的故障波形与雷击故障样本库中的各波形进行对比，并计算其波形差异度，若故障波形与雷击故障样本库中所有波形的差异度最小值小于设定阈值，即可判定故障类型为雷击故障；反之，则判定故障类型为非雷击故障；

其步骤如下：

(1)故障初始行波到达时刻的确定；采用三次B样条小波对故障初始行波数据x[n]进行小波变换，利用下式求取第一尺度下的高频分量D[n]；

$D\left[n\right]=\underset{p=1}{\overset{7}{\mathrm{\&Sigma;}}}x[n-p]h\left[p\right];$

式中h[p]为小波高通滤波器系数，h[p]＝[-0.00008，-0.01643，-0.10872，-0.59261,0.10872,0.01643,0.00008]；p为第p个采样点，n为第n个采样点，x[n]为故障初始行波数据；D[n]为x[n]在第一尺度下的小波系数；

对D[n]求取偏导，若点m满足条件则q[m]＝D[m]；若点m满足条件则q[m]＝0；q[n]为小波模极大值序列；

根据z＝max(q[m])求小波系数的模极大值点的最大值z；z对应的时刻设为n₁，即为故障初始行波到达时刻；

(2)故障数据的归一化处理；选取故障初始行波到达后5ms的数据进行归一化处理

$X\left[k\right]=\frac{x\left[k\right]}{x\left[n_1\right]};$

式中，k＝n₁,n₁+1,…K，K为5ms内的数据点总数；

(3)波形差异度的计算：输电线路发生故障以后，行波测距装置会积累一定的历史数据，通过查询实际的巡线记录并结合实际波形可以从历史故障数据中筛选出可以确定为雷击故障的数据，即可建立雷击故障样本库；故障波形与雷击故障样本库中所有波形的差异度计算公式如下：

$P_{\mathrm{xy}}\left[i\right]=\frac{\underset{k=n_1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|X\right[k]-y_i[k\left]\right|}{K};$

式中X[k]为归一化处理后的故障数据点，y_i[k]为雷击故障样本库中第i条数据，P_xy[i]为归一化处理后的故障波形与雷击故障样本库中各波形的波形差异度，K为5ms内的数据点总数；

(4)雷击故障的判别；求归一化处理后的故障波形与雷击故障样本库中各波形的波形差异度P_xy[i]的最小值l＝min(P_xy[i])，设阈值雷击故障与非雷击故障的判据为：

若则判定为雷击故障；

若则判定为非雷击故障。