CN108196166A - 基于故障波形起始点到达时差的双端行波测距方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于波形起始点到达时差的双端行波故障测距方法，通过对行波波形数据进行零相移数字滤波、选取波形起始点尚未到达时的参考点及波形最大值点建立直线方程，计算得到两点间波形各点到达该直线距离最大的点作为行波波形起始点，根据双端行波故障测距原理计算故障点位置。与传统双端行波故障测距采用捕捉波头获取行波到达时刻或利用小波分析获取信号奇异点的方法得到行波到达时刻等方法相比，本发明提出的行波到达时差计算方法不受行波传输色散效应的影响，不因波阻抗造成的行波衰减、失真问题而降低定位精度；同时，能够解决行波传感器因频率响应带宽较窄使行波波头发生畸变导致的故障点定位精度不高的问题。
Description
技术领域
本发明涉及输电线路故障定位技术领域，尤其涉及一种基于故障波形起始点到达时差的双端行波测距方法。
背景技术
高压输电网中故障发生率最高的地方，故障点的快速、准确定位，可以极大地缩短故障线路修复时间，减少因停电造成的损失，具有重大的社会和经济效益。输电线路短路故障发生后产生暂态行波信号，通过对故障发生后线路出现的行波电压、行波电流采样值进行综合分析，确定故障行波波头到达线路上测量点的准确时刻，可用来实现故障定位。对于输电线路行波电流传输的波过程，行波电流的能量在没有损耗的理想条件下不会耗散，行波波形也不会畸变；但在实际条件下，由于不同行波模分量、不同行波频率分量传输特性的不一致引起行波传输的畸变现象，称为行波传输的色散。行波传输色散特性降低了行波波头突变量的大小，影响对行波波头的有效辨识，从而影响定位精度。
目前市面上存在多种对故障点进行定位的变种、改进方法，如将行波的最大幅值点标定为行波到达时刻，然而由于色散效应，行波的最大幅值点会随着传输距离的增加而延后，不适合用于高精度、远距离的定位；又如利用小波分析获取信号奇异点的方法得到行波到达时刻，这种方法本质上是提取行波中特定频率成分的最大值，由于其频率分辨率有限，频带宽度较大时，仍然会受到色散和衰减的影响。另外，行波信号高频采集时会受电磁干扰而产生噪声，若噪声与所选取的频带有重叠，则很容易造成较大定位误差。
发明内容
本发明的目的是，针对传统双端行波故障测距采用捕捉波头获取行波到达时刻或利用小波分析获取信号奇异点的方法得到行波到达时刻等方法受色散、电磁干扰、行波传感器频率响应带宽影响较大而导致定位精度不高的现状，提出一种基于故障波形起始点到达时差的双端行波测距方法，有效降低色散等外界因素的影响，进一步提高定位精度。
本发明的技术方案是：
一种基于波形起始点到达时差的双端行波故障测距方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：获取输电线路M端和N端的行波波形数据并进行零相移数字滤波处理，得到iM(t)、iN(t)；
步骤2：计算得到iM(t)、iN(t)绝对值的最大值对应的波形点分别为(tp,iM(tp))、(tq,iN(tq))；
步骤3：设置时间坐标轴偏移量参数Δt，计算得到iM(t)、iN(t)的波形起始点尚未到达时的参考点分别为(tp-Δt,iM(tp-Δt))、(tq-Δt,iN(tq-Δt))；
步骤4：连接(tp-Δt,iM(tp-Δt))、(tp,iM(tp))两点建立直线方程：y＝kt+b；
其中，b＝iM(tp)-ktp；
则在时间坐标轴区间[tp-Δt,tp]内，任意一点(tj,iM(tj))到直线y＝kt+b的距离为：计算得到dj最大值对应的波形点为(te,iM(te))，则记iM(t)的波形起始点对应的时刻为te；同理，计算得到iN(t)的波形起始点对应的时刻为tf；
步骤5：根据故障点行波波形起始点到达M端和N端的时差计算故障点到M端的距离为：
故障点到N端的距离为：
其中，L为M端和N端的距离，v为行波波速。
优选地，在上述步骤1中将行波波形数据进行零相移数字滤波的方法包括以下步骤：
步骤1：将获取的行波波形数据构成的序列s(n)在时域上翻转得：
u(n)＝s(K-1-n)
其中，s(n)＝{s(0),s(1),…,s(K-1)},n＝0,1,2,…,K-1为离散信号，K为s(n)的点个数，u(n)为s(n)在时域翻转后的序列；
步骤2：将序列u(n)进行低通滤波处理，使用单位脉冲响应序列与序列u(n)做卷积得：
v(a)＝u(n)*h(m)
其中，v(a)为u(n)经低通滤波后的序列，h(m)为单位脉冲响应序列，a＝0,1,2,…,K+f-2，m＝0,1,2,…,f-1，f为单位脉冲响应序列h(m)的点个数；
步骤3：将步骤2得到的序列v(a)在时域上翻转得：
w(a)＝v(K+f-1-a)
步骤4：将步骤3得到的序列w(n)进行低通滤波处理，使用单位脉冲响应序列与序列w(n)做卷积得：
r(b)＝w(a)*h(m)
其中，r(b)为w(a)经低通滤波后的序列，b＝0,1,2,…,K+2f-3；
步骤5：步骤4得到的序列r(b)的点个数为K+2f-2,将序列r(b)首尾两端各去除f-1个点得：
i(c)＝{r(f),r(f+1),…,r(K+f-1)}
其中，i(c)为行波波形数据经零相移数字滤波后的序列，c＝f,f+1,f+2,…,K+f-1。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：能够准确提取故障行波波形的起始时刻，该方法不受行波传输色散效应的影响，不因波阻抗造成的行波衰减、失真问题而降低定位精度；同时，能够解决行波传感器因频率响应带宽较窄使行波波头发生畸变，导致故障点定位精度不高的问题。
附图说明
图1为本发明双端行波故障测距原理示意图。
图2为本发明算法几何特性示意图。
图3为本发明行波测距仿真波形图。
具体实施方式
下面结合附图和优选实施例对本发明作进一步地说明。
如图1所示为双端行波故障测距原理示意图。若故障发生在输电线路某一点O，故障点O两侧M、N分别安装有基于GPS时钟校准的输电线路行波监测装置。已知M端和N端的距离为L，行波波速为v，测量故障点行波到达M端和N端的绝对时刻点分别为te、tf则故障点到M端的距离为：
故障点到N端的距离为：
故障点位置的确定主要决定于行波到达行波监测装置时刻的准确性。行波传输过程中由于受色散效应和各种因素引起的噪声，其“到达时刻”若取在波峰或上升、下降沿中的某一点，必然引起较大误差。而行波的起始时刻，即起振点，则不会受到色散的影响，在经过一定的滤波处理后，该点即能反映真正的行波到达时刻，从而提高故障定位的精度。根据该原理，本发明将行波的形态表示为一个三角形，根据几何特性求三角形最高的顶点的位置，从而得出行波到达时刻的起始点。
如图2所示本发明算法几何特性示意图。以M端行波波形数据为例，寻找行波起始点的步骤如下：
S21：对M端行波波形数据进行零相移数字滤波处理，得到iM(t)；
S22：计算得到iM(t)绝对值的最大值对应的波形点为(tp,iM(tp))；
S23：设置时间坐标轴偏移量参数Δt，计算得到iM(t)波形起始点尚未到达时的参考点分别为(tp-Δt,iM(tp-Δt))；
S24：连接(tp-Δt,iM(tp-Δt))、(tp,iM(tp))两点建立直线方程：y＝kt+b；
其中，b＝iM(tp)-ktp；
逐点计算各点到直线的距离，计算dj最大值对应的波形点为(te,iM(te))，则记iM(t)的波形起始点对应的时刻为te。
实施例1：
根据前述双端行波故障测距原理和故障行波波形起始点计算原理，得到基于波形起始点到达时差的双端行波故障测距方法，包括如下步骤：
S31：获取输电线路M端和N端的行波波形数据并进行零相移数字滤波处理，得到iM(t)、iN(t)；
S32：计算得到iM(t)、iN(t)绝对值的最大值对应的波形点分别为(tp,iM(tp))、(tq,iN(tq))；
S33：设置时间坐标轴偏移量参数Δt，计算得到iM(t)、iN(t)的波形起始点尚未到达时的参考点分别为(tp-Δt,iM(tp-Δt))、(tq-Δt,iN(tq-Δt))；
S34：连接(tp-Δt,iM(tp-Δt))、(tp,iM(tp))两点建立直线方程：y＝kt+b；
其中，b＝iM(tp)-ktp；
则在时间坐标轴区间[tp-Δt,tp]内，任意一点(tj,iM(tj))到直线y＝kt+b的距离为：计算得到dj最大值对应的波形点为(te,iM(te))，则记iM(t)的波形起始点对应的时刻为te；同理，计算得到iN(t)的波形起始点对应的时刻为tf；
S35：根据故障点行波波形起始点到达M端和N端的时差计算故障点到M端的距离为：
故障点到N端的距离为：
其中，L为M端和N端的距离，v为行波波速。
实施例2：
在实施例1的步骤S31中将行波波形数据进行零相移数字滤波的方法包括以下步骤：
步骤S41：将获取的行波波形数据构成的序列s(n)在时域上翻转得：
u(n)＝s(K-1-n)
其中，s(n)＝{s(0),s(1),…,s(K-1)},n＝0,1,2,…,K-1为离散信号，K为s(n)的点个数，u(n)为s(n)在时域翻转后的序列；
步骤S42：将序列u(n)进行低通滤波处理，使用单位脉冲响应序列与序列u(n)做卷积得：
v(a)＝u(n)*h(m)
其中，v(a)为u(n)经低通滤波后的序列，h(m)为单位脉冲响应序列，a＝0,1,2,…,K+f-2，m＝0,1,2,…,f-1，f为单位脉冲响应序列h(m)的点个数；
步骤S43：将步骤S42得到的序列v(a)在时域上翻转得：
w(a)＝v(K+f-1-a)
步骤S44：将步骤S43得到的序列w(n)进行低通滤波处理，使用单位脉冲响应序列与序列w(n)做卷积得：
r(b)＝w(a)*h(m)
其中，r(b)为w(a)经低通滤波后的序列，b＝0,1,2,…,K+2f-3；
步骤S45：步骤S44得到的序列r(b)的点个数为K+2f-2,将序列r(b)首尾两端各去除f-1个点得：
i(c)＝{r(f),r(f+1),…,r(K+f-1)}
其中，i(c)为行波波形数据经零相移数字滤波后的序列，c＝f,f+1,f+2,…,K+f-1。
为了找到最精确的行波到达时刻，采样信号在数字滤波过程中应避免相移问题，上述零相移数字滤波方法可以解决相位偏差问题，应当指出，与此方法类似的，或者其他变种、改进的版本，如先滤波再翻转，应当认为与本方法隶属于同一构思；再如对称小波重构方法，其本质同本方法相同。
另外，根据离散序列卷积的计算规则知，本方法中，求卷积前的序列s(n)长度为K，卷积后序列长度为K+f-1，与卷积前长度不同。在某些场合，原始信号中含有较大的直流分量，滤波后信号两端存在高频突变，即造成所谓的边界问题。在上述零相移数字滤波过程中，时域翻转和卷积交替进行各两次，在其两端各增加了f-1个数据点，总长度变为K+2f-2,因此在步骤S45中移除两端新增数据点，其目的是为了解决边界问题；也可以在步骤S41之前先对原始信号两端做一定的延拓，亦能有效解决边界问题。
实施例3：
为了更加直观地表现该方法对于消除色散等因素的影响，利用PSCAD软件对电缆型输电线路故障测距进行仿真，对比本发明与传统基于小波分析算法的行波测距方法。
仿真模型是输电线路采用总长50千米的三芯交联聚乙烯电缆，在距离N点左侧40千米(或M点右侧10千米)处，在A相芯线注入基于双指数模型的行波脉冲，作为故障点。M、N两端监测到行波数据，分别利用本发明以及小波分析法得到行波起始点的行波测距仿真波形图如图3所示。
根据本发明计算得到M、N两端测量的行波起始点时间差为202.86微秒，利用小波分析法计算得到M、N两端测量的行波起始点时间差为204.16微秒，已知仿真模型行波传播速度为147950千米/秒，根据双端行波故障测距方法，计算得到：
本发明测量故障点O距离N点的距离为40007米，误差7米；利用小波分析法得到故障点O距离N点的距离为40103米，误差103米；明显地，采用本发明行波测距误差要远小于传统的小波分析法。根据图3所示行波测距仿真波形图，可以更加直观的看到，行波在传输一定距离后，发生衰减，上升沿斜率变小，峰值变小，脉冲整体相移变大。传统的小波分析法等其他有关行波频率的算法，必然受到色散的影响；且传输距离越远，计算得到的波形起始点越滞后，因此行波测距误差也越大。而采用本发明方法始终可以得到行波上升沿的起始点，无论行波传输多远，色散情况如何，均能够真正代表行波的到达时刻，大大提高了行波测距的精度。
以上所述仅表达了本发明的优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形、改进及替代，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (3)
1.一种基于波形起始点到达时差的双端行波故障测距方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：获取输电线路M端和N端的行波波形数据并进行零相移数字滤波处理，得到iM(t)、iN(t)；
步骤2：计算得到iM(t)、iN(t)绝对值的最大值对应的波形点分别为(tp,iM(tp))、(tq,iN(tq))；
步骤3：设置时间坐标轴偏移量参数△t，计算得到iM(t)、iN(t)的波形起始点尚未到达时的参考点分别为(tp-△t,iM(tp-△t))、(tq-△t,iN(tq-△t))；
步骤4：连接(tp-△t,iM(tp-△t))、(tp,iM(tp))两点建立直线方程：y＝kt+b；
其中，b＝iM(tp)-ktp；
则在时间坐标轴区间[tp-△t,tp]内，任意一点(tj,iM(tj))到直线y＝kt+b的距离为：计算得到dj最大值对应的波形点为(te,iM(te))，则记iM(t)的波形起始点对应的时刻为te；同理，计算得到iN(t)的波形起始点对应的时刻为tf；
步骤5：根据故障点行波波形起始点到达M端和N端的时差计算故障点到M端的距离为：
故障点到N端的距离为：
其中，L为M端和N端的距离，v为行波波速。
2.根据权利要求1所述的基于波形起始点到达时差的双端行波故障测距方法，其特征在于，行波波形数据为输电线路发生故障时三相行波电流数据，三相行波电流数据的时间数据通过GPS时钟获取。
3.根据权利要求1或2所述的基于波形起始点到达时差的双端行波故障测距方法，其特征在于，步骤1中零相移数字滤波方法包括以下步骤：
步骤1：将获取的行波波形数据构成的序列s(n)在时域上翻转得：
u(n)＝s(K-1-n)
其中，s(n)＝{s(0),s(1),…,s(K-1)},n＝0,1,2,…,K-1为离散信号，K为s(n)的点个数，u(n)为s(n)在时域翻转后的序列；
步骤2：将序列u(n)进行低通滤波处理，使用单位脉冲响应序列与序列u(n)做卷积得：
v(a)＝u(n)*h(m)
其中，v(a)为u(n)经低通滤波后的序列，h(m)为单位脉冲响应序列，a＝0,1,2,…,K+f-2，m＝0,1,2,…,f-1，f为单位脉冲响应序列h(m)的点个数；
步骤3：将步骤2得到的序列v(a)在时域上翻转得：
w(a)＝v(K+f-1-a)
步骤4：将步骤3得到的序列w(n)进行低通滤波处理，使用单位脉冲响应序列与序列w(n)做卷积得：
r(b)＝w(a)*h(m)
其中，r(b)为w(a)经低通滤波后的序列，b＝0,1,2,…,K+2f-3；
步骤5：步骤4得到的序列r(b)的点个数为K+2f-2,将序列r(b)首尾两端各去除f-1个点得：
i(c)＝{r(f),r(f+1),…,r(K+f-1)}
其中，i(c)为行波波形数据经零相移数字滤波后的序列，c＝f,f+1,f+2,…,K+f-1。
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