CN105510760A - 一种基于小波分析的短路故障数据检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于小波分析的短路故障数据检测方法，利用小波分析进行奇异点检测，提取出故障点，并对待测信号进行降噪处理，在小波分析基础上得到故障点邻域波形，利用波形数据进行短路故障判断和定位，判断出短路故障是否发生以及短路故障发生的层次及相别，计算短路故障发生前后产生的功率跌落，判断短路支路，最后保存短路判定信息、短路时间以及短路波形，供调用查看和主机通信传输。本发明实现了短路故障检测，并对故障层次、故障相别以及故障支路进行判断。

Description

一种基于小波分析的短路故障数据检测方法

技术领域

本发明属于智能电网的故障检测领域，尤其是涉及一种基于小波分析的短路故障数据检测方法。

背景技术

随着我国经济的发展，全社会对安全、可靠供电的要求不断提高。由于设备更新维护不到位、电源规范配置不到位、安全用电管理不到位等原因，用户用电存在各种隐患，容易发生用电事故。用户用电事故会给社会政治、经济、治安等诸多方面带来影响。用户一旦发生用电事故，危害的不仅仅是用电单位自身设备与财产损失，还会对整个供电系统造成不同程度的影响，严重的会引发持续、大面积停电，甚至电网瘫痪，安全隐患较大。在2005年的一项由各地技术监督局主办，遍及全国主要城市的家庭用电环境调查中，调查家庭1388户，用电环境完全达标的仅有350户，其他1038户家庭都存在不同程度的用电安全隐患，比率高达74.8％。其中，有高达752户家庭无地线或接地不可靠，占被调查家庭总数的54.2％，我国城市家庭用电环境现状不容乐观。另外，由故障导致的企业非计划停电不仅影响正常生产，还派生一系列安全事故与安全隐患，如温州动车事故、材料报废、爆炸、中毒等；电气引发的火灾，对企业、社会引起巨大的恶性冲击，如上海高层住宅火灾等。

随着用户对供配电设备控制自动化和智能化安全程度的要求越来越高，利用现代电子技术、传感技术、通讯技术、计算机及网络技术，将配电设备的实时监测、安全保护、有效控制、计量管理等功能进行集成，达到高可靠性、高透明度的安全运行管理目标，已成为一种必然趋势和发展方向。在用户用电设备出现故障或不正常运行状态时，如果能够迅速、准确地对故障进行分析，正确、及时地处理故障，防止事故扩大，对保证用户用电的可靠和安全运行有着极其重要的意义。

发明内容

发明目的：为准确判断故障时间、故障层次、故障相别及故障支路，并排除噪声干扰造成的误判，本发明提出了一种基于小波分析的短路故障数据检测方法。

技术方案：本发明所述的一种基于小波分析的短路故障数据检测方法，包括以下步骤：

(1)首先采集待测信号，通过小波分析检测待测信号的奇异点，提取出故障点，运用阈值降噪法实现信号与噪声的分离；

(2)确定故障点后，选取故障点波形领域的工频信号作为待处理波形数据，同时计算用电网中各个短路点的稳态短路电流，将最小的稳态短路电流设定为短路故障阈值，当待处理波形突变电流幅值大于所述短路故障阈值时，认定发生短路故障，并保存系统时间为发生短路的时间，若未发生短路故障则返回采集待测信号；

(3)确定短路发生后，依据电路拓扑计算出不同层次短路电流峰值的近似值，并将所述近似值设定为短路层次阈值，将待处理波形突变电流与所述短路层次阈值进行比较判定短路层次；

(4)判断短路层次后，根据三路采集信号的短路情况，判断短路事故发生的相别，如果只有某一相电流突变量大于短路故障阈值，则判定该相发生单相短路，如果同时有两相电流突变量大于短路故障阈值，且突变方向相反，幅值相差不超过所述两相电流突变量中任一相的10％，则判定这两相间发生短路，如果三相电流突变量都大于短路故障阈值，则判定发生三相短路；

(5)通过计算待处理波形数据起始时间与末端时间的功率差值，得出短路故障造成的功率跌落，借助用电网电路拓扑判断短路发生的支路；

(6)保存短路判定信息、短路时间以及短路波形，供调用查看和主机通信传输。

有益效果：小波分析算法凭借对奇异点的敏感性可以准确找到故障信号发生的准确时间，并且通过小波阈值降噪法可以很容易实现原始信号与噪声的分离，从而排除噪声干扰造成的故障误判，实现对故障层次、故障相别以及故障支路的判断。

附图说明

图1是本发明的短路故障检测流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作更进一步的说明。

在本实施例中，基于小波分析的短路故障数据检测流程图如图1所示，具体包括以下步骤：

1、首先采集待测信号，通过小波分析进行奇异点检测，提取出故障点，并对待测信号进行降噪处理以排除噪声的干扰，本质上就是消除噪声表现出的高频信号且要保留故障点表现出的高频信号；

2、确定故障点之后，选取故障点波形领域的工频信号作为待处理波形数据，同时计算用电网中各个短路点的单相对地短路阻抗、各个短路点的稳态短路电流，将最小的稳态短路电流设定为短路故障阈值PM，当待处理波形突变电流幅值大于该短路故障阈值时认为发生短路，同时采用突变电流直流分量大于0.25PM(在突变开始的单个周期之内计算)作为辅助判据，判断短路故障是否发生；

3、确定短路发生后，依据电路拓扑计算出不同层次短路电流峰值的近似值，并将所述近似值设定为短路层次阈值，将待处理波形突变电流与所述短路层次阈值进行比较判定短路层次。依据配电结构确定高层次配电位置，计算所有高层次配电位置的短路电流数值，取其中最小值为高层次配电层短路层次阈值，即当突变电流大于该高层次配电层路层次阈值时，判定发生高层次短路。接触电阻只会造成突变电流变小，所以该判据是一个准确判据；

4、判断短路层次后判断短路相别，如果只有某一相电流突变量大于短路故障阈值，则判定该相发生单相短路，如果同时有两相电流突变量大于短路故障阈值，且突变方向相反，幅值相差不超过所述两相电流突变量中任一相的10％，则判定这两相间发生短路，如果三相电流突变量都大于短路故障阈值，则判定发生三相短路；

5、判断短路相别后判断短路支路。判断短路支路有两种判据。(1)重要动力支路判据。建立待检测的重要动力支路的列表，包括支路基本信息和设计功率，短路发生后，计算功率跌落并遍历该列表，找出列表中设计功率和功率跌落相匹配的支路。如果列表中有多条支路设计功率大小和功率跌落接近，将输出多条可疑短路支路信息，供管理人员参考和下一步的精确定位。(2)功率跌落很小(<5kW)时的支路判据。功率跌落很小有两种可能：第一种，短路发生在房间末端，因短路被切除的电器的额定功率很小(多数情况下为单相功率跌落)，由于发生在房间末端，这种情况下短路电流突变量也不会很大，可以结合两者形成判据。第二种，短路支路虽然不在房间末端，但发生短路时该支路实际带的电负荷很小，所以表现出来的功率跌落很小(多数情况下为三相功率跌落)，这种情况下的短路电流突变量一般不会很小(只要接触电阻不是很大)，可以结合两者形成判据；

6、最后保存短路判定信息、短路时间以及短路波形，供调用查看和主机通信传输。

进一步地，所述步骤1中，由于小波分析具有空间局部化性质，信号经过小波变换的模极大值对应信号奇异性的大小，因此，根据模极大值以及模极大值点可以检测信号中存在的奇异点以及奇异点所在的准确位置。

设0≤α≤1，在t₀点处，如果存在常数K且唯一，使得t₀邻域内有下式成立：

|f(t)-f(t₀)|≤K(t-t₀)^α

若α＝1，f(t)可微，α越大，信号奇异性越小；若α＝0，f(t)在t₀点间断，此时信号存在奇异点，α越小时，表示信号f(t)在t₀点变化越尖锐。在实际信号中，噪声信号多为α＜0的函数。

奇异点的数值对应于小波变换不同尺度下计算出来的模极大值，其定义为：在尺度2^j下，在t₀的某一邻域δ，对于所有t均满足：

$\left|{\mathrm{WT}}_{2^j}f\left(t\right)\right|\&le;\left|{\mathrm{WT}}_{2^j}f\left(t_0\right)\right|$

则称t₀为小波变换的模极大值点，而则称作小波变换的模极大值。

当α＝0时，小波变换的模极大值不会因为分解尺度的改变而改变；当α＜0时，小波变换的模极大值会随着分解尺度的增大而逐渐减小，相应的噪声信号也随之减小；当α＞0时，小波变换的模极大值会随着分解尺度的增大而逐渐增大。

小波变换反映了待测信号在对应位置的变化率，所以小波变换的模极大值点处信号变化率最大，即对应信号的奇异点，同时其大小也与突变信号的大小成正比，且符号也是一致的。

进一步地，所述步骤1中，在实际采集到的配电线路信号中难免包含有各种噪声干扰，所以需要先滤除噪声信号将有效信号提取出来再进行分析处理。对于含宽带噪声信号、非平稳过程信号的处理，传统的滤波方法具有一定局限性。小波分析因其具有多尺度奇异性检测能力，并且在不同尺度小波变换下噪声与信号表现出不同的性质，因而阈值降噪法特别适用于配电线路故障信号滤波。

定义待测信号f(t)为：

f(t)＝r(t)+s(t)

式中r(t)为原始信号，s(t)为叠加的服从正态分布N(0,δ²)的高斯白噪声。

待测信号f(t)进行小波变换后，原始信号r(t)的小波系数幅值较大，且数目较少，而噪声信号s(t)的小波系数幅值较小，但数目较多。通过小波系数的不同，就实现了原始信号与噪声的分离。

在待测信号f(t)为一维信号的情况下，需要对其首先进行离散采样，获得点数为N的离散信号f(n)，n＝0,1,……,N-1，则有小波变换系数：

$W_f(j,k)=2^{\frac{j}{2}}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}f\left(n\right)\mathrm{\&psi;}(2^{j}n-k)$

为了简化计算，建立双尺度方程，然后通过小波变换进行递归运算。双尺度方程如下：

W_f(j+1,k)＝S_f(j,k)*h(j,k)

S_f(j+1,k)＝S_f(j,k)*l(j,k)

式中h对应于小波函数和尺度函数的高通滤波器，l对应于小波函数和尺度函数的低通滤波器，W_f(j,k)则为小波系数，S_f(j,k)表示在尺度j的逼近系数，由此可以得到小波变换的重构公式：

$S_f(j-1,k)=S_f(j,k)*\tilde{l}(j,k)+W_f(j,k)*\tilde{h}(j,k)$

待测信号f(t)分解后得到的小波系数W_f(j,k)由两部分组成，原始信号r(t)对应的W_r(j,k)和噪声信号s(t)对应的W_s(j,k)，为了表述方便，小波系数W_f(j,k)记为w,W_r(j,k)记为r，W_s(j,k)记为s，则有下式成立：

w＝r+s

待测信号f(t)在进行多尺度变换后，噪声信号s(t)的小波系数s幅值会随着尺度的增加而逐渐减小，阈值降噪法的基本思想就是选取一个适合的实数λ作为阈值，使其使其刚好比噪声信号s(t)的最大值大，取值为可以保证噪声系数s最大幅值小于λ的概率最大，即：

$\underset{N\&RightArrow;\mathrm{\&infin;}}{\lim }p\{\mathrm{\&lambda;}-\frac{\mathrm{\&sigma;}\ln \ln N}{\ln N}\&le;\underset{0\&le;k\&le;N-1}{\max }\left|s\right|\&le;\mathrm{\&lambda;}\}=1$

将小于λ的噪声信号s(t)的小波系数s置零，即令s＝0，而大于λ的原始信号r(t)的小波系数r保留下来，作为信号f(t)的估计小波系数于是可以得到待测信号的重构信号

进一步地，所述步骤2中，由于短路电流的作用时间约为5ms-10ms，小于工频信号周期(20ms)，为了计算短路前后的功率跌落，选取故障点波形邻域的五个工频信号周期波形数据进行短路故障判定和定位，使故障峰值信号位于待处理波形数据中间位置。

以上描述了本发明的基本步骤、主要判据、实施方案和有益效果，可用于电力系统中的短路故障检测。其具体实施方案，可以根据实际场景和要求自主设定。

Claims (6)

1.一种基于小波分析的短路故障数据检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)首先采集待测信号，通过小波分析检测待测信号的奇异点，提取出故障点，运用阈值降噪法实现信号与噪声的分离；

(2)确定故障点后，选取故障点波形领域的工频信号作为待处理波形数据，同时计算用电网中各个短路点的稳态短路电流，将最小的稳态短路电流设定为短路故障阈值，当待处理波形突变电流幅值大于所述短路故障阈值时，认定发生短路故障，并保存系统时间为发生短路的时间，若未发生短路故障则返回采集待测信号；

(3)确定短路发生后，依据电路拓扑计算出不同层次短路电流峰值的近似值，并将所述近似值设定为短路层次阈值，将待处理波形突变电流与所述短路层次阈值进行比较判定短路层次；

(4)判断短路层次后，根据三路采集信号的短路情况，判断短路事故发生的相别，如果只有某一相电流突变量大于短路故障阈值，则判定该相发生单相短路，如果同时有两相电流突变量大于短路故障阈值，且突变方向相反，幅值相差不超过所述两相电流突变量中任一相的10％，则判定这两相间发生短路，如果三相电流突变量都大于短路故障阈值，则判定发生三相短路；

(5)通过计算待处理波形数据起始时间与末端时间的功率差值，得出短路故障造成的功率跌落，借助用电网电路拓扑判断短路发生的支路；

(6)保存短路判定信息、短路时间以及短路波形，供调用查看和主机通信传输。

2.根据权利要求1所述的基于小波分析的短路故障数据检测方法，其特征在于，步骤(1)中，通过计算待测信号的模极大值与模极大值点，确定信号中存在的奇异点以及奇异点所在的位置。

3.根据权利要求1所述的基于小波分析的短路故障数据检测方法，其特征在于，步骤(1)中，采用阈值降噪法分离信号与噪声，所述方法包括：

(1a)定义待测信号f(t)为：

f(t)＝r(t)+s(t)

式中，r(t)为原始信号，s(t)为叠加的服从正态分布N(0,δ²)的高斯白噪声；

(1b)将待测信号f(t)进行小波变换，原始信号r(t)的小波系数幅值较大，数目较少，而噪声信号s(t)的小波系数幅值较小，数目较多，通过小波系数的不同，将原始信号与噪声分离；

(1c)若待测信号f(t)为一维信号，首先需要进行离散采样，获得点数为N的离散信号f(n)，n＝0,1,……,N-1，则有小波变换系数：

$W_f(j,k)=2^{\frac{j}{2}}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}f\left(n\right)\mathrm{\&psi;}(2^{j}n-k)$

为了简化计算，建立双尺度方程如下：

W_f(j+1,k)＝S_f(j,k)*h(j,k)

S_f(j+1,k)＝S_f(j,k)*l(j,k)

式中，h对应于小波函数和尺度函数的高通滤波器，l对应于小波函数和尺度函数的低通滤波器，W_f(j,k)则为小波系数，S_f(j,k)表示在尺度j的逼近系数；

(1d)由双尺度方程得到小波变换的重构公式：

$S_f(j-1,k)=S_f(j,k)*\tilde{l}(j,k)+W_f(j,k)*\tilde{h}(j,k)$

待测信号f(t)分解后得到的小波系数W_f(j,k)由两部分组成，原始信号r(t)对应的W_r(j,k)和噪声信号s(t)对应的W_s(j,k)，为了表述方便，小波系数W_f(j,k)记为w，W_r(j,k)记为r，W_s(j,k)记为s，则有下式成立：

w＝r+s

待测信号f(t)在进行多尺度变换后，噪声信号s(t)的小波系数s幅值会随着尺度的增加而逐渐减小，选取一个实数λ作为阈值，取

(1e)将小于λ的噪声信号s(t)的小波系数s置零，而大于λ的原始信号r(t)的小波系数r保留下来，作为信号f(t)的估计小波系数得到待测信号的重构信号

4.根据权利要求1所述的基于小波分析的短路故障数据检测方法，其特征在于，步骤(2)中，选取故障点波形邻域的五个工频信号周期波形数据进行短路故障判定和定位，故障峰值信号位于待处理波形数据中间位置。

5.根据权利要求1所述的基于小波分析的短路故障数据检测方法，其特征在于，步骤(5)中，采用重要动力支路判据判断短路支路，建立待检测的重要动力支路的列表，包括支路基本信息和设计功率，短路发生后，找出列表中设计功率和所述功率跌落相匹配的支路。

6.根据权利要求1所述的基于小波分析的短路故障数据检测方法，其特征在于，步骤(5)中，当功率跌落小于5kW时，若短路电流突变量较小，则短路发生在房间末端，若短路电流突变量较大，则说明发生短路的支路实际带的电负荷很小。