CN107561352A - 一种基于网格分形的变压器励磁涌流判别方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于网格分形的变压器励磁涌流判别方法，用于及时鉴别励磁涌流，保护变压器及电网的安全运行。它包括以下步骤：(1)计算在采样时刻tk之前的一个采样时间段Δt内的采样信号所需用以δ为边长的正方形网格覆盖时相交的个数；(2)用网格分形算法定位电流信号突变点；(3)计算采样时刻tk+1的网格数与采样时刻tk的网格数的比值R；(4)得到采样信号的R值变化曲线，根据励磁涌流和区内故障电流R值变化曲线上的差异提出以下判据：当R值出现第一个极大值点后，若10ms内出现第二个数值更大的极大值点，则判定该采样信号为励磁涌流，否则为区内故障电流。本发明可以及时对励磁涌流进行判别，以避免励磁涌流对变压器的损坏。
Description
技术领域
本发明涉及励磁涌流的鉴定判别技术领域，具体地说是一种基于网格分形的变压器励磁涌流判别方法。
背景技术
随着全球能源互联网的建设，投入电力系统中的变压器电压等级更高、容量更大，对变压器继电保护装置也提出了更高要求。电力变压器作为电力系统变电环节最主要的电气设备，不仅作用重要且数量庞大，对整个电力系统而言至关重要。而且变压器检修难度大、所需时间长，造成的经济损失巨大。
油浸式变压器主保护一般由瓦斯保护和电流差动保护两个部分所构成，其中电流差动保护作为基于电气量的保护。由于变压器复杂的内部构造，相对于其他电气元件的差动保护而言，变压器差动保护的正确动作率仍旧偏低。变压器纵联差动保护能准确识别变压器保护区内故障和区外故障，但在励磁涌流产生时，差动保护会出现较大的不平衡电流，造成保护装置误动作。因此，励磁涌流鉴别算法研究仍是变压器差动保护的研究热点。
国内外研究现状：
针对快速、准确鉴别励磁涌流这个难题，国内外专家学者进行了广泛的研究，但数目众多、原理各异的方法中只有少数几种算法得到了实际应用，绝大多数仍处于理论研究阶段。目前在变压器差动保护中得到广泛应用有二次谐波含量判别法、间断角判别法和波形对称判别法，理论研究较为成熟的算法有小波变换、神经网络等算法。
但随着变压器制造工艺的改进和容量、电压等级的提高，现有方案不断出现诸多问题，诸如励磁涌流的鉴别速度慢、对励磁涌流的判据缺乏普遍适应性、区分内部故障电流与励磁涌流的灵敏度不够高以及鉴别励磁涌流的可靠性不足等。从纵联差动保护应用于变压器的继电保护中，对其长期的运行情况统计与分析发现，避开励磁涌流带来的影响仍将是变压器差动保护的研究重点。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于网格分形的变压器励磁涌流判别方法，以便于及时鉴别励磁涌流，保护变压器及电网的安全运行。
本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：一种基于网格分形的变压器励磁涌流判别方法，其特征是，它包括以下步骤：
(1)、计算在采样时刻tk之前的一个采样时间段Δt内的采样信号所需用以δ为边长的正方形网格覆盖时相交的个数Nδ(tk)；
对于一个采样信号X，时间段[tk-Δt,tk]内的采样点个数为n+1，其中n为偶数，δ＝Δt/n，xi、xi+1分别为采样信号X不同时刻的采样点值；
(2)、用网格分形算法定位电流信号突变点；
利用式(1)计算电流信号每个采样时刻的网格数，得到其网格数变化曲线，根据网格数的变化规律可以发现：在信号出现扰动的时刻，网格数会发生相应的变化，直到信号达到新的稳态时，网格数才达到新的稳定。网格数发生大幅度变化的即可认为是信号的突变点，以此来定位信号的突变点；
(3)、计算采样时刻tk+1的网格数Nδ(tk+1)与采样时刻tk的网格数Nδ(tk)的比值R，R的计算式为：
(4)、得到采样信号的R值变化曲线，根据励磁涌流和区内故障电流R值变化曲线上的差异提出以下判据：当R值出现第一个极大值点后，若10ms内(即20个采样点)出现第二个数值更大的极大值点，则判定该采样信号为励磁涌流，否则为区内故障电流。
本发明的有益效果是：本发明提供的一种基于网格分形的变压器励磁涌流判别方法，将分形学引入电能信号检测中，分形学具有简单快捷性和量化无序行为能力，因而可进行实时处理电力系统的采样信号；利用分形学的原理，将盒维数计算中网格的概念进行应用拓展，定义了盒维数的网格，提出采样信号网格数的计算方法。利用信号网格数，定位信号突变点的方法。根据信号突变点的时间间隔识别励磁涌流，算法具有广泛适用性，可在不同类型的变压器差动保护上进行推广；最后算法简单仅需两步乘法计算、计算量远低于傅立叶变换与小波变换，容易进行整定，可降低对采样频率的要求和保护装置的硬件成本。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
具体实施方式
如图1所示，本发明基于网格分形的变压器励磁涌流判别方法主要包括以下步骤：
1、计算在采样时刻tk之前的一个采样时间段Δt内的采样信号所需用以δ为边长的正方形网格覆盖时相交的个数；
对于一个采样信号X，Nδ(tk)表示在采样时刻tk之前的一个采样时间段Δt内的采样信号所需用以δ为边长的正方形网格覆盖时相交的个数，时间段[tk-Δt,tk]内的采样点个数为n+1，其中n为偶数，δ＝Δt/n，那么Nδ(tk)的计算公式定为：
式中，xi、xi+1分别为采样信号X不同时刻的采样点值。
2、用网格分形算法定位电流信号突变点；
利用式(1)计算电流信号每个采样时刻的网格数，得到其网格数变化曲线，根据网格数的变化规律可以发现：在信号出现扰动的时刻，网格数会发生相应的变化，直到信号达到新的稳态时，网格数才达到新的稳定。网格数发生大幅度变化的即可认为是信号的突变点，以此来定位信号的突变点。
3、计算采样时刻tk+1的网格数Nδ(tk+1)与采样时刻tk的网格数Nδ(tk)的比值R；
取采样时刻tk+1的网格数Nδ(tk+1)与采样时刻tk的网格数Nδ(tk)的比值R进行研究，R的计算式为：
4、得到采样信号的R值变化曲线，根据励磁涌流和区内故障电流R值变化曲线上的差异提出以下判据：当R值出现第一个极大值点后，若10ms内(即20个采样点)出现第二个数值更大的极大值点，则判定该采样信号为励磁涌流，否则为区内故障电流。
Claims (1)
1.一种基于网格分形的变压器励磁涌流判别方法，其特征是，它包括以下步骤：
(1)、计算在采样时刻tk之前的一个采样时间段Δt内的采样信号所需用以δ为边长的正方形网格覆盖时相交的个数Nδ(tk)；
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对于一个采样信号X，时间段[tk-Δt,tk]内的采样点个数为n+1，其中n为偶数，δ＝Δt/n，xi、xi+1分别为采样信号X不同时刻的采样点值；
(2)、用网格分形算法定位电流信号突变点；
利用式(1)计算电流信号每个采样时刻的网格数，得到其网格数变化曲线，根据网格数的变化规律可以发现：在信号出现扰动的时刻，网格数会发生相应的变化，直到信号达到新的稳态时，网格数才达到新的稳定。网格数发生大幅度变化的即可认为是信号的突变点，以此来定位信号的突变点；
(3)、计算采样时刻tk+1的网格数Nδ(tk+1)与采样时刻tk的网格数Nδ(tk)的比值R，R的计算式为：
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(4)、得到采样信号的R值变化曲线，根据励磁涌流和区内故障电流R值变化曲线上的差异提出以下判据：当R值出现第一个极大值点后，若10ms内(即20个采样点)出现第二个数值更大的极大值点，则判定该采样信号为励磁涌流，否则为区内故障电流。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108896857A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-11-27 | 北京四方继保自动化股份有限公司 | 一种基于深度学习的变压器复杂工况识别方法 |
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| CN1710437A (zh) * | 2005-04-30 | 2005-12-21 | 国电南京自动化股份有限公司 | 利用变压器励磁特性判别变压器内部故障的方法 |
| CN103683196A (zh) * | 2013-07-24 | 2014-03-26 | 昆明理工大学 | 一种基于多重分形谱的变压器励磁涌流鉴别方法 |
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2017
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