CN107037280A - 基于录波扫描技术的保护大数据故障特征体系构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于录波扫描技术的保护大数据故障特征体系构建方法，通过解析录波文件，读取所有的采样点的波形数据；计算有效值并判断相邻周波是否有突变，在发生有效值突变的单位内采用前后两单位采样值的斜率突变来判断准确的突变点，确认故障时间；提取录波数据中电压电流波形的局部特征量，利用多维度表征波形上给定数据窗所提取出来的特征信息；以故障时刻为分界点，分别在故障前和故障后扫描波形数据并形成不同时刻的局部特征量，构成完整的故障特征体系。本发明从多个角度和维度挖掘和提取故障特征数据，并根据保护大数据分析平台的需要和大数据理论方法，形成故障特征的体系结构，保证电力系统保护大数据高级应用功能的实现。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于录波扫描技术的保护大数据故障特征体系构建方法。
背景技术
采用大数据的理论和方法对电力系统保护数据进行研究和分析，对于提高对电力系统复杂故障的分析、优化控制策略、提供运维水平、提高风险辨识水平等具有重要意义。大数据是近年来受到广泛关注的新概念，通过对大量的、种类很多的和来源复杂的保护数据进行高速地捕捉、发现和分析，并且用经济的方法提取其价值，形成新的技术体系或技术架构，对于保护数据分析来说是一个新的理念和新的技术。保护大数据分析基于原始数据中各种特征信息，并且不同应用采用的故障特征量不同，需要建立一种涵盖所有应用需求的故障特征量体系，以满足大数据分析的需求。
采用大数据的关键技术在于对保护数据的处理，在各种保护数据中，故障录波数据是最重要的数据源，其记录了电力系统发生扰动时的一次和二次系统的高速采样数据，因此也包含了丰富的故障特征信息。电力系统暂态录波数据是典型的非平稳信号，其信号特征在故障后的发展过程中是不断变化的，但是，目前的保护分析一般通过提取特定时刻局部故障特征信息来实现分析功能，其所使用的特征量无法体现整个故障过程的变化规律特性，难以满足保护大数据分析的需要。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出了一种基于录波扫描技术的保护大数据故障特征体系构建方法，本发明依据电力系统基本理论，通过对录波数据的扫描分析，从多个角度和维度挖掘和提取故障特征数据，并根据保护大数据分析平台的需要和大数据理论方法，形成故障特征的体系结构，保证电力系统保护大数据高级应用功能的实现。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于录波扫描技术的保护大数据故障特征体系构建方法，包括以下步骤：
(1)解析录波文件，读取所有的采样点的波形数据；
(2)计算有效值并判断相邻周波是否有突变，在发生有效值突变的单位内采用前后两单位采样值的斜率突变来判断准确的突变点，确认故障时间；
(3)提取录波数据中电压电流波形的局部特征量，利用多维度表征波形上给定数据窗所提取出来的特征信息；
(4)以故障时刻为分界点，分别在故障前和故障后扫描波形数据并形成不同时刻的局部特征量，构成完整的故障特征体系。
所述步骤(1)中，录波文件采用IEEE Comtrade格式记录，解析保存有数据文件中的通道个数以及通道配置信息的配置文件和保存有模拟量和开关量的采样数据的数据文件。
所述步骤(1)中，解析录波文件具体为读取模拟量和开关量的通道数，确认相应的配置，读取额定频率和采样频率，确认录波开始时间，根据文件的格式，依次读取采样点号、采样时间、所有模拟量及开关量的采样数据，直到所有采样点读取完。
所述步骤(2)中，采用有效值突变检测和采样值斜率突变检测相结合的方法，以周波为单位计算有效值并判断相邻周波是否有突变。
所述步骤(2)中，有效值突变检测按公式(1)定义的判据进行检测：
其中，为第k周波的相量值，为第k-1周波的相量值，IN为额定电流值。
所述步骤(2)中，采采样值突变检测在检测出有效值突变的两个周波内进行，采用斜率变化进行比较，公式如下：
其中，ik为第k个采样点的值，N为每周波采样点数。
所述步骤(3)中，从电压电流波形上的瞬时值、有效值、谐波、直流分量初始值及衰减时间常数、正序、负序及零序分量、线路差流、变压器差流、母线差流、故障测距结果、故障点过渡电阻和/或直流分量维度说明局部特征量。
所述步骤(3)中，有效值、谐波分量分别是按给定时刻数据窗提取电压电流的有效值和2-25次谐波值。
所述步骤(3)中，频率特征量的提取有两种：一种过零检测法，即通过计算波形相邻过零点处的时间差来计算频率；另一种是基波频率，即通过计算相邻周波的基波相位差来计算频率。
所述步骤(4)中，设波形函数为x(τ)，在时域用窗函数g(τ)去截取x(τ)，对截取下来的局部波形信号提取相应的局部特征量，即得到t时刻该段波形信号的局部特征量，不断地移动t，即不断地移动窗函数g(τ)的中心位置，得到不用时刻的局部特征量，这些局部特征量的集合即构成了整个故障过程的特征量体系。
所述步骤(4)中，特征量体系还包括非由波形扫描技术形成的特征量，即静态特征量。
所述步骤(4)中，静态特征量具体包括故障持续时间、保护动作时间、保护动作相别、重合闸动作时间、保护再次动作时间、保护再次动作相别、断路器跳闸时间、断路器跳闸相别、断路器再次跳闸时间和/或断路器再次跳闸相别特征量。
进一步的，所述步骤(4)中，对由波形扫描技术形成的特征量进行规律分析，将得到的谐波衰减规律、CT拖尾和/或直流分量衰减规律纳入特征量体系。
本发明的有益效果为：
(1)本发明采用波形扫描技术形成的故障特征量体系，既具有局部的细节特征，同时也具有时域变化特征，能够最大程度地反映故障时的电力系统运行特征，为保护大数据应用提供了更加准确可靠的数据源，能够更好地满足保护大数据分析的需要。
(2)本发明提出的体系和方法从多个角度分析录波数据，将录波采样信息用不同维度的特征量进行了数字化和量化处理，得到了多个维度的故障特征量，能够保证保护大数据分析的各种高级应用的实现。
(3)本发明提出的体系和方法将非结构化的录波数据转化为结构化的故障特征量体系，提高了保护大数据应用的运行可靠性和快速性。
附图说明
图1为本发明的录波数据解析过程的示意图。
图2为本发明的基于波形扫描技术提取故障特征量示意图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
本发明包含如下步骤：
(1)录波文件解析。从录波数据文件中提取模拟量采样和开关量采样数据。
(2)确定故障时刻。按突变量原理确定故障发生时刻，为故障前后特征量提取做好准备。
(3)多维度局部故障特征量提取。分析给定时刻的数据窗波形数据，从多个维度提取局部故障特征量信息。
(4)基于录波扫描技术形成故障特征量体系。
步骤1：录波文件解析
录波文件采用IEEE Comtrade格式记录，包含.cfg、.dat、.inf和.hdr四个文件。其中.cfg文件为配置文件，保存有数据文件中的通道个数以及通道配置等信息；.dat为数据文件，保存有模拟量和开关量的采样数据。录波文件解析主要是针对这两种文件的解析。录波文件的解析首先是cfg配置文件的解析，主要是获取模拟量通道和开关量通道的个数，以及模拟量通道和开关量通道的配置信息，这些信息是解析数据文件必不可少的。对cfg文件的容错是解决个别字段的歧义而导致的不同定义，通过自动识别而保证cfg文件的顺利解析。然后是解析dat数据文件，根据不用的文件类型(ASCII或BINARY)采样不同的数据读取方法，但过程是一样的，当所有采样点数据读完，解析过程结束。附图1给出了解析过程示意图。
步骤2：确定故障时刻
录波数据记录故障前后的波形数据，为了提取准确的故障前后特征信息，区分故障前后的数据非常重要，这涉及到如何准确地判断故障时刻的问题。故障的发生必然会导致波形的突变，基于这一现象，采用突变原理来判断故障发生的时刻。为了快速准确查找到故障时刻，本发明采用有效值突变检测和采样值斜率突变检测相结合的方法，即以周波为单位计算有效值并判断相邻周波是否有突变，一旦检测出有效值发生突变，在发生有效值突变的周波内采用前后两周波采样值的斜率突变来判断准确的突变点，这种突变检测方法既可保证快速性也可保证准确性。
(1)有效值突变检测
有效值突变检测按公式(1)定义的判据进行检测：
其中，为第k周波的相量值，为第k-1周波的相量值，IN为额定电流值。
(2)采样值突变检测
采样值突变检测在检测出有效值突变的两个周波内进行，采用斜率变化进行比较，公式如下：
其中，ik为第k个采样点的值，N为每周波采样点数。
步骤3：多维度局部故障特征量提取
局部故障特征量为波形上某一给定数据窗所提取出来的特征信息，仅表征给定数据窗的局部特征，该局部特征可以用多个维度的特征量来表示，以下从瞬时值、有效值、谐波、直流分量等维度说明局部特征量的提取方法。
(1)瞬时值特征量
瞬时值特征量是提取某个时刻电压电流波形上的瞬时值。
(2)有效值特征量
有效值特征量是按给定时刻数据窗(1周波)提取电压电流的有效值(实部+虚部或幅值+相位)，有效值的计算公式如下：
其中，a1、b1分别是基波相量的实部和虚部，N为周波采样点数，xk为第k个采样值。由式(3)中的实部和虚部可计算出基波的幅值和相位。
(3)谐波特征量
谐波特征量是按给定时刻数据窗(1周波)提取电压电流的2-25次谐波值，各次谐波的计算公式如下：
其中，an、bn分别是n次谐波相量的实部和虚部，由式(4)中的实部和虚部可计算出n次谐波的幅值和相位。
(4)直流分量初始值及衰减时间常数特征量
直流分量用于表征故障的暂态过程，其特征量为直流分量的初始值和衰减时间常数。设
其中，ΔT为采样时间间隔，x(k)为采样值，N为每周波采样点数。
衰减时间常数为
τ＝-ΔT/lnr (6)
直流分量初始值为
(5)正序、负序及零序分量特征量
按如下公式计算正序、负序及零序分量的特征量：
其中， 为a、b、c相量值，为正序、负序、零序分量。
(6)线路差流特征量
线路差流特征量的计算需要采用线路两侧的故障波形，经过波形对齐后，采用如下公式计算差流：
其中，
为线路a、b、c三相差流，一次侧值；
为本侧a、b、c三相电流，一次侧值；
为对侧a、b、c三相电流，一次侧值。
(7)变压器差流特征量
变压器差流选择高、中、低压侧的波形数据进行计算，计算方法如下：
其中，
为折算到高压侧一次值的a、b、c三相差流；
为高压侧a、b、c三相电流，一次侧值；
为中压侧a、b、c三相电流，一次侧值；
为低压侧a、b、c三相电流，一次侧值；
为低压侧零序电流；
VH、VM、VL为高压侧、中压侧和低压侧的额定电压，应取实际分接头额定电压；
(8)母线差流特征量
母线差流计算是将与母线相连的各分支电流相加。差流计算公式为
其中，为折算到一次值的a、b、c三相差流；
母线差流也可折算到各分支的二次值。
(9)线路测量阻抗特征量
单相接地阻抗：
其中：Zφ表示每相测量阻抗；为线路始端相电压；为线路始端相电流；z1为线路单位长度的正序阻抗，z0为线路单位长度的零序阻抗；K称为零序补偿系数：
相间、三相短路阻抗：
元件单相阻抗：
(10)功率特征量
有功功率计算：
Pφ＝UφIφcosθφ (15)
无功功率计算：
Qφ＝UφIφsinθφ (16)
(11)频率特征量
频率的计算方法有两种：一种过零检测法，即通过计算波形相邻过零点处的时间差来计算频率；另一种是基波频率，即通过计算相邻周波的基波相位差来计算频率。
(12)故障测距结果特征量
包括单端测距结果和双端测距结果。
(13)故障点过渡电阻特征量
短路点处过渡电阻大小及线性特性。
步骤4：基于波形扫描技术的故障特征体系形成
如图2所示，所谓波形扫描技术，就是以故障时刻为分界点，分别在故障前和故障后扫描波形数据并形成不同时刻的局部特征量，最终构成完整的故障特征体系。具体解释如下：设波形函数为x(τ)，在时域用窗函数g(τ)去截取x(τ)，对截取下来的局部波形信号按步骤3的方法提取局部特征量，即得到t时刻该段波形信号的局部特征量。不断地移动t，也即不断地移动窗函数g(τ)的中心位置，则可得到不用时刻的局部特征量，这些局部特征量的集合即构成了整个故障过程的完整特征量体系。基于波形扫描技术提取特征量的示意图如附图2所示。
以上基于波形扫描技术形成的特征量体系，既具有局部时刻的特征信息，也具有了随时间变化的特征变化规律信息，更为完整地体现了电力系统的故障特征。除了以上由波形扫描技术形成特征量(可称之为动态特征量)，本发明提出的故障特征量体系还包括以下静态特征量，是特征量体系的补充。
(1)故障持续时间特征量
从故障发生至故障切除的时间。
(2)保护动作时间特征量
保护动作时间反映保护动作的速度，为保护出口信号变位时刻到故障时刻的时间。
(3)保护动作相别特征量
根据保护的三相出口信号判断保护的动作相别。
(4)重合闸动作时间特征量
根据重合闸信号变位判断重合闸的动作时间。
(5)保护再次动作时间特征量
对于线路保护，如果重合到永久性故障，判断保护再次动作的时间。
(6)保护再次动作相别特征量
根据保护的三相出口信号判断保护再次动作的相别。
(7)断路器跳闸时间特征量
根据断路器的位置信号，分析变位时的时间，计算出断路器的跳闸时间。
(8)断路器跳闸相别特征量
根据断路器的位置信号，分析变位时的相别，判断断路器跳闸相别。
(9)断路器再次跳闸时间特征量
断路器重合到故障上再次跳闸的时间。
(10)断路器再次跳闸相别特征量
断路器重合到故障再次跳闸的相别。
另外，经过波形扫描技术，可挖掘出更为深入能够反映电力系统故障规律的特征量，这些特征量也是整个体系的构成部分，包括：
(1)谐波衰减规律特征量
故障后基波及各次谐波随时间的变化规律。
(2)CT拖尾特征量
故障电流切除后至CT二次电流消失的时间。
(3)直流分量衰减规律特征量
故障后产生的直流分量随时间的变化规律。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种基于录波扫描技术的保护大数据故障特征体系构建方法，其特征是：包括以下步骤：
(1)解析录波文件，读取所有的采样点的波形数据；
(2)计算有效值并判断相邻周波是否有突变，在发生有效值突变的单位内采用前后两单位采样值的斜率突变来判断准确的突变点，确认故障时间；
(3)提取录波数据中电压电流波形的局部特征量，利用多维度表征波形上给定数据窗所提取出来的特征信息；
(4)以故障时刻为分界点，分别在故障前和故障后扫描波形数据并形成不同时刻的局部特征量，构成完整的故障特征体系。
2.如权利要求1所述的一种基于录波扫描技术的保护大数据故障特征体系构建方法，其特征是：所述步骤(1)中，录波文件采用IEEE Comtrade格式记录，解析保存有数据文件中的通道个数以及通道配置信息的配置文件和保存有模拟量和开关量的采样数据的数据文件。
3.如权利要求1所述的一种基于录波扫描技术的保护大数据故障特征体系构建方法，其特征是：所述步骤(1)中，解析录波文件具体为读取模拟量和开关量的通道数，确认相应的配置，读取额定频率和采样频率，确认录波开始时间，根据文件的格式，依次读取采样点号、采样时间、所有模拟量及开关量的采样数据，直到所有采样点读取完。
4.如权利要求1所述的一种基于录波扫描技术的保护大数据故障特征体系构建方法，其特征是：所述步骤(2)中，采用有效值突变检测和采样值斜率突变检测相结合的方法，以周波为单位计算有效值并判断相邻周波是否有突变。
5.如权利要求1所述的一种基于录波扫描技术的保护大数据故障特征体系构建方法，其特征是：所述步骤(2)中，有效值突变检测按公式(1)定义的判据进行检测：
其中，为第k周波的相量值，为第k-1周波的相量值，IN为额定电流值。
6.如权利要求1所述的一种基于录波扫描技术的保护大数据故障特征体系构建方法，其特征是：所述步骤(2)中，采采样值突变检测在检测出有效值突变的两个周波内进行，采用斜率变化进行比较，公式如下：
或
其中，ik为第k个采样点的值，N为每周波采样点数。
7.如权利要求1所述的一种基于录波扫描技术的保护大数据故障特征体系构建方法，其特征是：所述步骤(3)中，从电压电流波形上的瞬时值、有效值、谐波、直流分量初始值及衰减时间常数、正序、负序及零序分量、线路差流、变压器差流、母线差流、故障测距结果、故障点过渡电阻和/或直流分量维度说明局部特征量。
8.如权利要求1所述的一种基于录波扫描技术的保护大数据故障特征体系构建方法，其特征是：所述步骤(3)中，有效值、谐波分量分别是按给定时刻数据窗提取电压电流的有效值和2-25次谐波值；
所述步骤(3)中，频率特征量的提取有两种：一种过零检测法，即通过计算波形相邻过零点处的时间差来计算频率；另一种是基波频率，即通过计算相邻周波的基波相位差来计算频率。
9.如权利要求1所述的一种基于录波扫描技术的保护大数据故障特征体系构建方法，其特征是：所述步骤(4)中，设波形函数为x(τ)，在时域用窗函数g(τ)去截取x(τ)，对截取下来的局部波形信号提取相应的局部特征量，即得到t时刻该段波形信号的局部特征量，不断地移动t，即不断地移动窗函数g(τ)的中心位置，得到不用时刻的局部特征量，这些局部特征量的集合即构成了整个故障过程的特征量体系。
10.如权利要求1所述的一种基于录波扫描技术的保护大数据故障特征体系构建方法，其特征是：所述步骤(4)中，特征量体系还包括非由波形扫描技术形成的特征量，即静态特征量
所述步骤(4)中，对由波形扫描技术形成的特征量进行规律分析，将得到的谐波衰减规律、CT拖尾和/或直流分量衰减规律纳入特征量体系。
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