CN108089097A - 智能在线式配电网接地故障定位方法 - Google Patents

智能在线式配电网接地故障定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了智能在线式配电网接地故障定位方法，该配电网接地故障定位方法包括同步采样、基于DFT递推算法的启动、时频模故障瞬态信号的准确提取、基于概率神经网络的故障分类和故障区段定位，将时频模复合特征提取与概率神经网络联合定位，是基于同步采样和暂态故障特征量综合分析方法，采用智能式综合分析技术解决了配电网接地故障定位的难题，在接地故障实时定位方面具有良好的应用前景。

Description

智能在线式配电网接地故障定位方法
技术领域
本发明涉及一种人工智能的配电网接地故障特征综合分析技术，具体涉及一种智能在线式配电网接地故障定位方法，属于配电网技术领域。
背景技术
电网接地故障占据电力系统总故障的90％，也是大停电事故的主要根源，给人们的社会生活造成了全面而深刻的负面影响。减少电力故障，建设坚强智能电网是各国电网的主要目标。实时接地故障检测与定位不仅能够赢得故障事故处理所需的宝贵时间，还能发现某些特定条件下故障的问题，提高智能电网系统的健壮性。
配电网线路复杂、分支繁多，线路长度不固定，接地故障发生不可控，一旦发生波及范围广，影响较为恶劣。现有的故障选线定位方法分为：故障信号法以及注入信号跟踪法。利用故障信号法又可以分为利用稳态故障信号量和暂态故障信号量两大类。传统的基于稳态量的方法，判断故障的速度与准确性等方面的不足日益显露，因此现有的实时接地故障定位仍然无法准确有效进行。而故障后的暂态量信号强，内容丰富，受系统运行状况影响小，这对故障分类的速度、准确可靠度有极大的提高。
发明内容
本发明的目的是：提供一种智能在线式配电网接地故障定位的方法，是人工智能的配电网接地故障特征综合分析技术，解决配电网接地故障定位的难题。
本发明采取的技术方案是该智能在线式配电网接地故障定位方法的具体步骤如下：
S1)同步采样：所述同步采样为基于GPS的同步采样，即所有装置的采样脉冲均是经过GPS的1pps同步的，保证所有装置的采样和录波数据的同步性；
S2)基于DFT递推算法的启动：采用DFT递推算法计算采集的电压和电流信号，判断通过递推计算得出的Xm(k)在一段区间内是否发生变化，若比设置的幅值明显增加10％，则出现疑似故障信号，开始启动故障录波；
S3)基于时频模的瞬时信号的准确提取：对记录下来的数据采用S变换将时域信号变换为含有时频特征的模信号，利用故障时的暂态信号减去稳态量准确提取故障信号；
S4)基于概率神经网络的故障分类：基于统计学中的概率密度函数的非参数估计方法，用故障样本集训练PNN网络分类模型，准确高效的分类出待识别样本的类别；
S5)基于行波传输理论的故障区段定位：对截取故障线路采集到的故障后半个工频周期的信号，通过用S变换分析两个时间序列的相位移动，推断出波形运动的相位变化，提取故障点的特征频率f，利用公式计算对应的故障距离为S。
所述步骤S1)中，同步采样方法为基于GPS的同步采样，具体包括：
(A1)用GPS接收器发出的1HZ频率的方波同步脉冲信号PPS作为ADC时钟同步信号，保证ADC时钟前沿与GPS同步；
(A2)在同步的时间基准上的同一时间产生采样脉冲信号，确保各装置采样的同步性；
(A3)装置接收GPS的1pps信号和时间标签，校准装置内部时钟。
所属步骤S2)中，故障录波包含故障暂态过程，为了真实记录和还原暂态过程，选取故障前1/4个周波和故障后5/4个周波进行录波。
所述步骤S2)中，基于DFT递推算法的启动方法的具体步骤为：
(B1)x(n)的N点离散傅里叶变换，公式如下：
式中，x(n)是长度为N的序列，
(B2)DFT递推算法，公式如下：
式中，Xm-1(k)是0～N-1点的DFT，Xm(k)是1～N点的DFT；
(B3)采用公式(2)判断通过递推计算得出的Xm(k)在一段区间内是否发生变化，若高于设置门槛值10％，则出现疑似故障信号，开始启动故障录波。
所述步骤S3)中，瞬时信号的准确提取的具体步骤为：
(C1)对前面记录下来的数据进行S变换，公式如下：
式中x(t)是可能含有故障的电压/电流信号，是高斯窗口，τ为控制高斯窗口在时间t轴位置的参数，f为频率，j为虚数；
(C2)调整可变窗口参数τ，f得到不同模行波系列，选取模极大行波匹配故障点；
式中T为最大测量时间，k为谐波；
(C3)采集到的信号进行S变换求取时频模矩阵，时频模矩阵反映故障时时间—频率—模的集中突变的情况；故障信号用故障时的暂态信号减去稳态量，公式如下：
所述步骤S4)中，基于概率神经网络的故障分类方法的具体步骤为：
(D1)采用配电网模型，在模型中进行故障预设，拟对故障线路、接地相角、接地电阻、故障距离进行设定，建立一系列的故障样本，分别统计并得到配电网中正常情况、A路发生接地故障、B路发生接地故障以及C路发生接地故障的样本集；
(D2)将样本集按7:3的比例划分为训练集T和测试集Q，用于训练出较高准确率的故障分类模型；
(D3)PNN神经网络模型选择具有最大后验概率的故障类型由输出层输出，完成故障选线；
(D4)当在测试集验证结果有效时，将配电网实际运行过程中实时采集的样本输入模型，预测各线路发生接地故障的概率。
所述步骤S5)中，基于行波传输理论的故障区段定位方法的具体步骤为：
(E1)选取凯伦布尔变换矩阵进行相模转换，行波传播系数如下：
式中，l表示导线长度，α表示行波沿线的衰减常数，β表示行波沿线的相位常数；
(E2)相位常数公式如下：
式中，Rm(w)、Lm(w)、Gm(w)、Cm(w)分别表示模量上单位长度线路在某一频率下的电阻、电感、电导和电容；
(E3)单端故障行波测距基本公式如下：
式中，v0为零模波速度，表示为v0＝ω/β0；v1为线模波速度，表示为v1＝ω/β1；ΔT＝t0-t1，t0为零模波头到达测量点的时刻，t1为线模波头到达测量点的时刻。
本发明的优点是：该配电网接地故障定位方法包括同步采样、基于DFT递推算法的启动、时频模故障瞬态信号的准确提取、基于概率神经网络的故障分类和故障区段定位，将时频模复合特征提取与概率神经网络联合定位，是基于同步采样和暂态故障特征量综合分析方法，采用智能式综合分析技术解决了配电网接地故障定位的难题，在接地故障实时定位方面具有良好的应用前景。
具体实施方式
下面结合实施例对技术方案进行清楚、完整的描述，而不能以此限制本发明的保护范围。
本实施例是一种智能在线式配电网接地故障定位方法，包括同步采样、基于DFT递推算法的启动、瞬时信号的准确提取、基于概率神经网络的故障分类和故障区段定位，其具体步骤如下：
S1)同步采样：所述同步采样为基于GPS的同步采样，即所有装置的采样脉冲均是经过GPS的1pps同步的，保证所有装置的采样和录波数据的同步性；如下：
(A1)用GPS接收器发出的1HZ频率的方波同步脉冲信号PPS作为ADC时钟同步信号，保证ADC时钟前沿与GPS同步；
(A2)在同步的时间基准上的同一时间产生采样脉冲信号，确保各装置采样的同步性；
(A3)装置接收GPS的1pps信号和时间标签，校准装置内部时钟；
S2)基于DFT递推算法的启动：所述基于DFT递推算法的启动即采用DFT递推算法计算采集的电压和电流信号，判断通过递推计算得出的Xm(k)在一段区间内是否发生变化，若比设置的幅值明显增加10％，则出现疑似故障信号，开始启动故障录波；如下：
(B1)x(n)的N点离散傅里叶变换，公式如下：
式中，x(n)是长度为N的序列，
(B2)DFT递推算法，公式如下：
式中，Xm-1(k)是0～N-1点的DFT，Xm(k)是1～N点的DFT；
(B3)采用公式(2)判断通过递推计算得出的Xm(k)在一段区间内是否发生变化，若比设置的门槛值明显增加10％，则出现疑似故障信号，开始启动故障录波；
(B4)此录波包含故障暂态过程，为了真实记录和还原暂态过程，选取故障前1/4个周波和故障后5/4个周波进行录波；
S3)瞬时信号的准确提取：所述瞬时信号的准确提取即采用S变换将时域信号变换为含有时频特征的模信号，如下：
(C1)对前面记录下来的数据进行S变换，公式如下：
式中x(t)是可能含有故障的电压/电流信号，是高斯窗口，τ为控制高斯窗口在时间t轴位置的参数，f为频率，j为虚数；
(C2)调整可变窗口参数τ，f得到不同模行波系列，选取模极大行波匹配故障点，
式中T为最大测量时间，k为谐波；
(C3)采集到的信号进行S变换求取时频模矩阵，时频模矩阵反映故障时时间—频率—模的集中突变的情况。故障信号用故障时的暂态信号减去稳态量，公式如下：
S4)基于概率神经网络的故障分类：所述基于概率神经网络的故障分类即基于统计学中的概率密度函数的非参数估计方法，用故障样本集训练PNN网络分类模型，准确高效的分类出待识别样本的类别，如下；
(D1)采用配电网模型，在模型中进行故障预设，拟对故障线路、接地相角、接地电阻、故障距离进行设定，建立一系列的故障样本，分别统计并得到配电网中正常情况、A路发生接地故障、B路发生接地故障以及C路发生接地故障的样本集；
(D2)将样本集按7:3的比例划分为训练集T和测试集Q，用于训练出较高准确率的故障分类模型；
(D3)PNN神经网络模型选择具有最大后验概率的故障类型由输出层输出，完成故障选线；
(D4)当在测试集验证结果有效时，将配电网实际运行过程中实时采集的样本输入模型，预测各线路发生接地故障的概率；
S5)基于行波传输理论的故障区段定位：所述基于行波传输理论的故障区段定位即截取故障线路采集到的故障后半个工频周期的信号，通过用S变换分析两个时间序列的相位移动，推断出波形运动的相位变化，提取故障点的特征频率f，利用公式计算对应的故障距离为S；
(E1)选取凯伦布尔变换矩阵进行相模转换，行波传播系数如下：
式中，l表示导线长度，α表示行波沿线的衰减常数，β表示行波沿线的相位常数；
(E2)相位常数公式如下：
式中，Rm(w)、Lm(w)、Gm(w)、Cm(w)分别表示模量上单位长度线路在某一频率下的电阻、电感、电导和电容；
(E3)单端故障行波测距基本公式如下：
式中，v0为零模波速度，表示为v0＝ω/β0；v1为线模波速度，表示为v1＝ω/β1；ΔT＝t0-t1，t0为零模波头到达测量点的时刻，t1为线模波头到达测量点的时刻。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，依然可以对方案进行若干修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，这些修改和替换也应视为本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.智能在线式配电网接地故障定位方法，其特征在于该配电网接地故障定位方法包括以下步骤：
S1)同步采样：所述同步采样为基于GPS的同步采样，即所有装置的采样脉冲均是经过GPS的1pps同步的，保证所有装置的采样和录波数据的同步性；
S2)基于DFT递推算法的启动：采用DFT递推算法计算采集的电压和电流信号，判断通过递推计算得出的Xm(k)在一段区间内是否发生变化，若比设置的幅值明显增加10％，则出现疑似故障信号，开始启动故障录波；
S3)基于时频模的瞬时信号的准确提取：对记录下来的数据采用S变换将时域信号变换为含有时频特征的模信号，利用故障时的暂态信号减去稳态量准确提取故障信号；
S4)基于概率神经网络的故障分类：基于统计学中的概率密度函数的非参数估计方法，用故障样本集训练PNN网络分类模型，准确高效的分类出待识别样本的类别；
S5)基于行波传输理论的故障区段定位：对截取故障线路采集到的故障后半个工频周期的信号，通过用S变换分析两个时间序列的相位移动，推断出波形运动的相位变化，提取故障点的特征频率f，利用公式计算对应的故障距离为S。
2.根据权利要求1所述的智能在线式配电网接地故障定位方法，其特征在于：所述步骤S1)中，同步采样方法为基于GPS的同步采样，具体包括：
(A1)用GPS接收器发出的1HZ频率的方波同步脉冲信号PPS作为ADC时钟同步信号，保证ADC时钟前沿与GPS同步；
(A2)在同步的时间基准上的同一时间产生采样脉冲信号，确保各装置采样的同步性；
(A3)装置接收GPS的1pps信号和时间标签，校准装置内部时钟。
3.根据权利要求1所述的智能在线式配电网接地故障定位方法，其特征在于：所属步骤S2)中，故障录波包含故障暂态过程，为了真实记录和还原暂态过程，选取故障前1/4个周波和故障后5/4个周波进行录波。
4.根据权利要求3所述的智能在线式配电网接地故障定位方法，其特征在于：所述步骤S2)中，基于DFT递推算法的启动方法的具体步骤为：
(B1)x(n)的N点离散傅里叶变换，公式如下：
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式中，x(n)是长度为N的序列，
(B2)DFT递推算法，公式如下：
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式中，Xm-1(k)是0～N-1点的DFT，Xm(k)是1～N点的DFT；
(B3)采用公式(2)判断通过递推计算得出的Xm(k)在一段区间内是否发生变化，若高于设置门槛值10％，则出现疑似故障信号，开始启动故障录波。
5.根据权利要求1所述的智能在线式配电网接地故障定位方法，其特征在于：所述步骤S3)中，瞬时信号的准确提取的具体步骤为：
(C1)对前面记录下来的数据进行S变换，公式如下：
<mrow> <mi>S</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&amp;tau;</mi> <mo>,</mo> <mi>f</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msubsup> <mo>&amp;Integral;</mo> <mrow> <mo>-</mo> <mi>&amp;infin;</mi> </mrow> <mi>&amp;infin;</mi> </msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>w</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&amp;tau;</mi> <mo>-</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>exp</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mo>-</mo> <mi>j</mi> <mn>2</mn> <mi>&amp;pi;</mi> <mi>f</mi> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>d</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中x(t)是可能含有故障的电压/电流信号，是高斯窗口，τ为控制高斯窗口在时间t轴位置的参数，f为频率，j为虚数；
(C2)调整可变窗口参数τ，f得到不同模行波系列，选取模极大行波匹配故障点；
<mrow> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>W</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>f</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>M</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msub> <mi>S</mi> <mi>i</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&amp;tau;</mi> <mo>,</mo> <mi>f</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>s</mi> <mi>t</mi> <mo>.</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>(</mo> <mn>0</mn> <mo>&amp;le;</mo> <mi>&amp;tau;</mi> <mo>&amp;le;</mo> <mi>T</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mo>(</mo> <mn>0</mn> <mo>&amp;le;</mo> <mi>f</mi> <mo>&amp;le;</mo> <mi>k</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>f</mi> <mi>c</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mi>N</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mtd> </mtr> </mtable> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>4</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中T为最大测量时间，k为谐波；
(C3)采集到的信号进行S变换求取时频模矩阵，时频模矩阵反映故障时时间—频率—模的集中突变的情况；故障信号用故障时的暂态信号减去稳态量，公式如下：
<mrow> <mi>&amp;delta;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&amp;tau;</mi> <mo>,</mo> <mi>f</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>S</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&amp;tau;</mi> <mo>,</mo> <mi>f</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msubsup> <mo>|</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>T</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mrow> <mi>f</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mi>s</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msubsup> <mo>-</mo> <mi>S</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&amp;tau;</mi> <mo>,</mo> <mi>f</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msubsup> <mo>|</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <mi>T</mi> </mrow> <mrow> <mi>f</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>f</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mn>0</mn> </mrow> </msub> </mrow> </msubsup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>5</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>.</mo> </mrow>
6.根据权利要求1所述的智能在线式配电网接地故障定位方法，其特征在于：所述步骤S4)中，基于概率神经网络的故障分类方法的具体步骤为：
(D1)采用配电网模型，在模型中进行故障预设，拟对故障线路、接地相角、接地电阻、故障距离进行设定，建立一系列的故障样本，分别统计并得到配电网中正常情况、A路发生接地故障、B路发生接地故障以及C路发生接地故障的样本集；
(D2)将样本集按7:3的比例划分为训练集T和测试集Q，用于训练出较高准确率的故障分类模型；
(D3)PNN神经网络模型选择具有最大后验概率的故障类型由输出层输出，完成故障选线；
(D4)当在测试集验证结果有效时，将配电网实际运行过程中实时采集的样本输入模型，预测各线路发生接地故障的概率。
7.根据权利要求1所述的智能在线式配电网接地故障定位方法，其特征在于：所述步骤S5)中，基于行波传输理论的故障区段定位方法的具体步骤为：
(E1)选取凯伦布尔变换矩阵进行相模转换，行波传播系数如下：
<mrow> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>A</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>&amp;omega;</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mi>r</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msup> <mo>=</mo> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mi>&amp;alpha;</mi> <mi>l</mi> <mo>-</mo> <mi>j</mi> <mi>&amp;beta;</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msup> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>r</mi> <mo>=</mo> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>+</mo> <mi>j</mi> <mi>&amp;beta;</mi> <mo>=</mo> <msqrt> <mrow> <msub> <mi>Z</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>o</mi> <mi>d</mi> <mi>e</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>Y</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>o</mi> <mi>d</mi> <mi>e</mi> </mrow> </msub> </mrow> </msqrt> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>6</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，l表示导线长度，α表示行波沿线的衰减常数，β表示行波沿线的相位常数；
(E2)相位常数公式如下：
<mrow> <msub> <mi>&amp;beta;</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>=</mo> <msqrt> <mrow> <mfrac> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </mfrac> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msup> <mi>w</mi> <mn>2</mn> </msup> <msub> <mi>L</mi> <mi>m</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>w</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msub> <mi>C</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>R</mi> <mi>m</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>w</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msub> <mi>G</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mo>+</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mn>2</mn> </mfrac> <msqrt> <mrow> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msup> <msub> <mi>R</mi> <mi>m</mi> </msub> <mn>2</mn> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>w</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msup> <mi>w</mi> <mn>2</mn> </msup> <msup> <msub> <mi>L</mi> <mi>m</mi> </msub> <mn>2</mn> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>w</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msup> <msub> <mi>G</mi> <mi>m</mi> </msub> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup> <mi>w</mi> <mn>2</mn> </msup> <msup> <msub> <mi>C</mi> <mi>m</mi> </msub> <mn>2</mn> </msup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msqrt> </mrow> </msqrt> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>7</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，Rm(w)、Lm(w)、Gm(w)、Cm(w)分别表示模量上单位长度线路在某一频率下的电阻、电感、电导和电容；
(E3)单端故障行波测距基本公式如下：
<mrow> <mi>l</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>v</mi> <mn>1</mn> </msub> <msub> <mi>v</mi> <mn>0</mn> </msub> <mi>&amp;Delta;</mi> <mi>T</mi> </mrow> <mrow> <msub> <mi>v</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>v</mi> <mn>0</mn> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>8</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中，v0为零模波速度，表示为v0＝ω/β0；v1为线模波速度，表示为v1＝ω/β1；
ΔT＝t0-t1，t0为零模波头到达测量点的时刻，t1为线模波头到达测量点的时刻。
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