CN106385029A - 一种浪涌抗扰度采样的滤波方法 - Google Patents

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靳小飞
袁进行
徐洪全
刘晶晶
张进
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Abstract

本发明公开了一种浪涌抗扰度采样的滤波方法，基于CT或PT连续多个原始AD采样点，通过对正常离散采样值的建模，根据条件(1)采样点凹凸性的判别，条件(2)对采样点的数据窗口判断，超出采样点判别阈值数据窗的即判别为异常采样点，判断出瞬间干扰所造成异常采样点，进行平滑过滤。该方法能够解决硬件浪涌抗扰度中存在的高能量难以吸收并且减小设计复杂度的问题，且该方法计算简单，易于软件实现，简化了硬件设计，降低了装置成本，同时提高了装置的可靠性。

Description

一种浪涌抗扰度采样的滤波方法
技术领域
本发明属于电力自动化技术领域，涉及一种浪涌抗扰度采样的滤波方法。
背景技术
在智能电网中，过程层合并单元装置处于数字化变电站的底层，作为智能电气设备的基本组成，主要完成间隔电流、电压的等模拟量的采集或电子式互感器电流、电压的采集，合并单元MU作为室外的电流/电压采样设备，外部的EMC环境比较复杂，需要具有较强的EMC抗干扰性，尤其是要具有“在遭受来自雷击、操作过电压产生的高能量、低重复率浪涌瞬态骚扰时的抗骚扰能力”(GB/T17626.5(IEC61000-4-5))。
浪涌情况下能量主要集中在低频段(0～1.5KHz)范围内，在硬件上可增加TVS管进行浪涌能量的吸收，并设计二阶RC滤波电路(必须要满足13次谐波以内的带宽要求)，但实际上按照此方法设计的硬件电路由于有用信号频段与浪涌主要能量频段的重叠，导致很难进行浪涌能量的最大化吸收减缓，波形畸变仍然不能减缓，并且增加了硬件电路上的设计复杂性，异常采样点容易引起保护的误动作出口，影响实际产品的可靠、简单性。常用的数字滤波抗扰度方法实时性差、计算复杂，具有时延性，难以满足过程层合并单元的高性能要求。
因此，亟需一种既能满足2～13次谐波相位/幅值采样精度，又能剔除异常扰动数据的实时高效的软件方法，提高智能电网运行的安全性和可靠性。
发明内容
本发明的目的是提供一种浪涌抗扰度采样的滤波方法，解决硬件浪涌抗扰度中存在的高能量难以吸收并且减小设计复杂度的问题。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种浪涌抗扰度采样的滤波方法，基于CT或PT连续多个原始AD采样点，通过对正常离散采样值的建模，然后进行(1)采样点凹凸性的判别，(2)对采样点的数据窗口判断，超出采样点判别阈值数据窗的即判别为异常采样点，判断出瞬间干扰所造成异常采样点，进行平滑过滤。
作为本发明的进一步改进，具体包括以下步骤：
1)获取CT/PT原始AD采样连续的一组离散数据：xi-4,xi-3,xi-2,xi-1,xi，其中xi为最新采样点；
2)设xi-1为所需要判别的异常采样点，按照如下进行判别：
( x i - 1 - x i - 2 ) ( x i - x i - 1 ) ≤ 0 ( 1 ) | x i - 1 - x i - 2 | > F i l t e r T h r e s h o l d × ( | x i - 3 - x i - 4 | + | x i - 2 - x i - 3 | ) / 2 ( 2 )
其中，FilterThreshold为采样点判别阈值，FilterThreshold取值为6～8；
如果同时满足2)中的条件(1)和(2)，则判断为异常采样点，否则为正常采样点；
如果为异常采样点，令x′i-1＝2*xi-2-xi-3进行数据拟合代替原始的xi-1；
3)令i+1，循环步骤1)～2)，进行判别下一组连续的离散数据中的异常采样点；直到所有数据无异常采样点为止。
作为本发明的进一步改进，所述正常离散采样值包括正常基波、谐波电气量和故障电气量。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
本发明计算简单，易于软件的算法实现，通过条件(1)采样点凹凸性的判别，条件(2)对采样点的数据窗口判断，可以有效的查找异常采样点，进行平滑过滤，能有效处理异常采样数据，并且不改变正常情况下的电气量和故障电气量，解决了硬件和常用数字滤波方法中的采样数据的实时性和准确性问题，具有工程实用价值。
进一步，通过5点中值移动数据窗过滤方法，可以进行逐一循环排查异常采样点，做到无遗漏，快速准确，并且通过拟合容错处理，快速实现了异常采样点的过滤处理，该方法计算简单，易于软件实现，简化了硬件设计，降低了装置成本，同时提高了装置的可靠性。
附图说明
图1为浪涌抗扰度滤波方法使用前的试验数据；
图2为浪涌抗扰度滤波方法使用后的试验数据。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明的一种浪涌抗扰度采样的滤波方法，其原理为多点中值移动数据窗过滤方法：基于连续多个采样点，通过对正常离散采样值(正常基波/谐波电气量和故障电气量)的建模，判断出瞬间干扰所造成异常采样点，进行平滑过滤。具体技术方案如下：
获取CT/PT最新原始AD采样离散数据：xi-4,xi-3,xi-2,xi-1,xi，其中xi为最新采样点；
设xi-1为所需要判别的异常采样点，按照如下进行判别：
( x i - 1 - x i - 2 ) ( x i - x i - 1 ) ≤ 0 ( 1 ) | x i - 1 - x i - 2 | > F i l t e r T h r e s h o l d × ( | x i - 3 - x i - 4 | + | x i - 2 - x i - 3 | ) / 2 ( 2 )
其中FilterThreshold为采样点判别阈值，FilterThreshold取值为6～8。
如果满足2)中的(1)和(2)，则判断为异常采样点，否则为正常点；
如果为异常点，按照x′i-1＝2*xi-2-xi-3进行数据拟合代替原始的xi-1。
实施例
本发明一种浪涌抗扰度采样的滤波方法，5点中值移动数据窗过滤方法：基于连续5个采样点，通过对正常离散采样值(正常基波/谐波电气量和故障电气量)的建模，判断出瞬间干扰所造成异常采样点，进行平滑过滤。具体技术方案如下：
设x1、x2、x3、x4、x5依次为离散的最新采样点，x4作为所要判别的异常尖峰采样点，异常采样点的判别特征条件如下：
( x 4 - x 3 ) ( x 5 - x 4 ) ≤ 0 ( 1 ) | x 4 - x 3 | > F i l t e r T h r e s h o l d × ( | x 2 - x 1 | + | x 3 - x 2 | ) / 2 ( 2 )
其中FilterThreshold为采样点判别阈值。条件(1)作为采样点凹凸性的判别条件，作为瞬间干扰采样点出现的必要条件；条件(2)作为对采样点的数据窗口，超出FilterThreshold数据窗的即判别为异常采样点，并对x4进行数据的拟合容错处理，拟合数据如下：
令x4＝2*x3-x2进行替换进行数据拟合代替原始的x4。
测试对比数据如下图1、图2。试验结果表明：本方法能有效处理异常采样数据，并且不改变正常情况下的电气量和故障电气量，能够满足实际工程应用。因此，该方法计算简单，易于软件实现，简化了硬件设计，降低了装置成本，同时提高了装置的可靠性。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种浪涌抗扰度采样的滤波方法，其特征在于：基于CT或PT连续多个原始AD采样点，通过对正常离散采样值的建模，然后进行(1)采样点凹凸性的判别，(2)对采样点的数据窗口判断，超出采样点判别阈值数据窗的即判别为异常采样点，判断出瞬间干扰所造成异常采样点，进行平滑过滤。
2.根据权利要求1所述的一种浪涌抗扰度采样的滤波方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
1)获取CT或PT原始AD采样连续的一组离散数据：xi-4,xi-3,xi-2,xi-1,xi，其中xi为最新采样点；
2)设xi-1为所需要判别的异常采样点，按照如下进行判别：
( x i - 1 - x i - 2 ) ( x i - x i - 1 ) ≤ 0 ( 1 ) | x i - 1 - x i - 2 | > F i l t e r T h r e s h o l d × ( | x i - 3 - x i - 4 | + | x i - 2 - x i - 3 | ) / 2 ( 2 )
其中，FilterThreshold为采样点判别阈值，FilterThreshold取值为6～8；
如果同时满足2)中的条件(1)和(2)，则判断为异常采样点，否则为正常采样点；
如果为异常采样点，令x′i-1＝2*xi-2-xi-3进行数据拟合代替原始的xi-1；
3)令i+1，循环步骤1)～2)，进行判别下一组连续的离散数据中的异常采样点；直到所有数据无异常采样点为止。
3.根据权利要求1所述的一种浪涌抗扰度采样的滤波方法，其特征在于：所述正常离散采样值包括正常基波、谐波电气量和故障电气量。
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