CN109031125A - 用于确定发电机出口端短路故障电流直流时间常数的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明实施方式提供一种用于确定发电机出口端短路故障电流直流时间常数的方法，属于火电站发电机出口端短路故障技术领域。所述方法包括：采集短路电流波形数据；对采集的短路电流波形数据进行归一化处理，以得到处理后的电流数据；确定所述电流数据在预定时间区间内的极值点对应的时刻，以计算短路合闸角对所述电流数据在时间域上进行积分以得到积分后的波形数据；计算第一时刻T1和第二时刻T2；计算第一时间常数Ta1和第二时间常数Ta2；计算所述直流时间常数的相对偏差x；判断所述相对偏差x是否小于或等于偏差阈值δ；在判断所述相对偏差x小于或等于所述阈值δ的情况下，时间常数计算结果为所述直流时间常数。

Description

用于确定发电机出口端短路故障电流直流时间常数的方法
技术领域
本发明涉及火电站发电机出口端短路故障技术领域，具体地涉及一种用于确定发电机出口端非对称短路故障电流直流时间常数的方法。
背景技术
当火电站发电机发生出口端非对称短路故障时，由于发电机为隐极式，所以短路电流具有以下表达式：
从上述公式可以看出，发电机出口端非对称短路故障电流的交流分量具有衰减特征(图1中，I0为非对称短路电流，I1为直流分量，I2为交流分量)。因此采用《GB1984高压交流断路器》给出的包络线法来计算任意时刻的直流分量来计算直流时间常数的方法无法解决此类问题。因此，无法由电站发电机出口端非对称短路故障电流波形准确评估与计算火电站的直流时刻常数，也不能为发电机断路器开断电站发电机出口端非对称短路故障提供准确的技术参数。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于确定发电机出口端短路故障电流直流时间常数的方法，该方法能够在非对称短路电流交流分量和直流分量同时按照自身的时间常数衰减的情况下，准确确定直流时间常数。
为了实现上述目的，本发明提供一种用于确定发电机出口端短路故障电流直流时间常数的方法，该方法可以包括：
采集短路电流波形数据；
对采集的短路电流波形数据进行归一化处理，以得到处理后的电流数据；
确定所述电流数据在预定时间区间内的极值点对应的时刻，以计算短路合闸角
对所述电流数据在时间域上进行积分以得到积分后的波形数据；
根据公式(1)和公式(2)计算第一时刻T1和第二时刻T2，
T1＝0.02+k×Δt (1)
T2＝0.02+k×α×Δt (2)
其中，k为针对所述第一时刻T1和第二时刻T2的计算次数，Δt为第一时刻T1和第二时刻T2的计算步长，α为预设的经验参数；
根据方程(1)计算第一时间常数Ta1和第二时间常数Ta2，
其中，T1为第一时刻，T2为第二时刻，iint为所述积分后的波形数据，xd为发电机的预设超瞬变电抗；
根据公式(3)计算所述直流时间常数的相对偏差x，
判断所述相对偏差x是否小于或等于偏差阈值δ；
在判断所述相对偏差x小于或等于所述偏差阈值δ的情况下，根据公式(4)计算所述直流时间常数Ta：
可选地，确定所述电流数据在预定时间区间内的极值点对应的时刻，以计算短路合闸角可以包括：
根据公式(5)计算所述短路合闸角
其中，t0为所述电流数据在预定时间区间内的极值点对应的时刻，π为圆周率。
可选地，所述预定时间区间可以为0秒至0.01秒的时间区间。
可选地，所述经验参数α的取值范围可以为1至2。
可选地，所述确定所述电流数据在预定时间区间内的极值点对应的时刻可以包括：
在判断所述积分后的波形数据在起始阶段具有小半波特征的情况下，所述极值点为极小值点；
在判断所述积分后的波形数据在起始阶段具有大半波特征的情况下，所述极值点为极大值点。
可选地，所述在判断所述积分后的波形数据在起始阶段具有小半波特征的情况下，所述极值点为极小值点可以包括：
所述计算步长Δt的取值小于0。
可选地，所述在判断所述积分后的波形数据在起始阶段具有大半波特征的情况下，所述极值点为极大值点可以包括：
所述计算步长Δt的取值大于0。
可选地，所述对电流数据在时间域上进行积分以得出波形数据iint可以包括：
采用梯形法对所述电流数据进行数值积分。
可选地，所述相对偏差δ的值可以为0.01。
通过上述技术方案，本发明提供的用于确定发电机出口端短路故障电流直流时间常数的方法能够在交流分量和直流分量同时按照自身的时间常数衰减的情况下，准确确定直流时间常数。
本发明实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施方式的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施方式，但并不构成对本发明实施方式的限制。在附图中：
图1是根据《GB1984高压交流断路器》规定的用包络线法确定直流分量的计算原理图；
图2是根据本发明的一实施方式的用于确定发电机出口端短路故障电流直流时间常数的方法的流程图；
图3是根据本发明的一实施方式的用于确定发电机出口端短路故障电流直流时间常数的方法的流程图；以及
图4是根据本发明的一实施方式的用于确定发电机出口端短路故障电流直流时间常数的系统的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施方式的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施方式，并不用于限制本发明实施方式。
图2是根据本发明的一实施方式的用于确定发电机出口端短路故障电流直流时间常数的方法的流程图。在该实施方式中，该短路故障可以是火电站发电机出口端的非对称短路故障。在图2中，该方法可以包括：
在步骤S10中，采集短路电流波形数据。在该实施方式中，该短路电流波形数据可以通过采用示波器接入发电机的电路中直接采集得到；
在步骤S11中，对采集的短路电流波形数据进行归一化处理，以得到处理后的电流数据；
在步骤S12中，确定该处理后的电流数据在预定时间区间内的极值点对应的时刻，以计算短路合闸角在本发明的一个实施方式中，该预定区间可以是0秒至0.01秒的时间区间；
在步骤S13中，对该电流数据在时间域上进行积分以得到积分后的波形数据。在本发明的该实施方式中，可以优选地采用梯形法对该电流数据进行数值积分。
在步骤S14中，根据公式(1)和公式(2)计算第一时刻T1和第二时刻T2，
T1＝0.02+k×Δt (1)
T2＝0.02+k×α×Δt (2)
其中，k为针对所述第一时刻T1和第二时刻T2的计算次数，在本发明的该实施方式中，该k的值可以是例如1、2、3…的正整数，相应的，每当该k的取值发生变化，第一时刻T1和第二时刻T2也会发生变化。Δt为第一时刻T1和第二时刻T2的计算步长，在本发明的一个示例中，该计算步长可以包括但不限于0.001秒和0.002秒，本领域技术人员也可以理解为其他的时间长度对该Δt也是适用的。α为预设的经验参数。在本发明的一个示例中，该第一时刻T1的初始值可以为0.02秒，该第二时刻T2的初始值可以为0.02秒，该经验参数的取值范围可以为1至2。
在步骤S15中，根据方程(1)计算第一时间常数Ta1和第二时间常数Ta2，
其中，T1为第一时刻，T2为第二时刻，iint为该积分后的波形数据，xd为发电机的预设超瞬变电抗；
在步骤S16中，根据公式(3)计算该直流时间常数的误差x，
在步骤S17中，判断该相对偏差x是否小于或等于偏差阈值δ。在该实施方式中，该偏差阈值δ的取值可以为0.01。在实际的计算过程中，该偏差阈值δ的取值也可以是其他值。
在步骤S18中，在判断该误差x小于或等于该偏差阈值δ的情况下，根据公式(4)计算该直流时间常数Ta：
在本发明的一个实施方式中，步骤12中计算短路合闸角的方法可以是根据公式(5)计算该短路合闸角
其中，t0为该电流数据在预定时间区间内的极值点对应的时刻，π可以为圆周率。
图3是根据本发明的一实施方式的用于确定发电机出口端短路故障电流直流时间常数的方法的流程图。与图2中示出的用于确定发电机出口端短路故障电流直流时间常数的方法地不同之处在于，图2中示出的方法的步骤S12被替换成步骤S22、步骤S23、步骤S24和步骤S25。
在步骤S22中，判断该波形数据在起始阶段的波形特征。在该实施方式中，该起始阶段可以是该预定时间区间，也可以是在该预定时间区间中的一个时间区间，例如从预定时间区间的起始点到该预定时间区间中的一个时间点之间的时间区间。
在步骤S23中，在判断该波形数据在起始阶段具有小半波特征的情况下，该极值点为极小值点。在该实施方式中，在该波形数据在起始阶段具有小半波特征的情况下，在该预定时间区间中去极小值点并获取与在该波形数据上与该极小值点对应的时间t0。
在步骤S24中，在判断该波形数据在起始阶段具有大半波特征的情况下，该极值点为极大值点。在该实施方式中，在该波形数据在起始阶段具有大半波特征的情况下，在该预定时间区间中去极大值点并获取与在该波形数据上与该极大值点对应的时间t0。
此外，在步骤S27中，在该波形数据在起始阶段具有大半波特征的情况下，第一时刻T1和第二时刻T2的计算步长Δt可以为负值(小于0)。在该波形数据在起始阶段具有小半波特征的情况下，第一时刻T1和第二时刻T2的计算步长Δt可以为正值(大于0)。
本发明的另一方面还提供一种用于确定发电机出口端短路故障电流直流时间常数的系统。在该实施方式中，该短路故障可以是火电站发电机出口端的非对称短路故障。如图4所示，该系统可以包括：
示波器1，用于采集短路电流的波形数据。
处理器2，被配置成执行以下步骤：
接收该示波器1检测的短路电流波形数据；
对采集的短路电流波形数据进行归一化处理，以得到处理后的电流数据；
确定该处理后的电流数据在预定时间区间内的极值点对应的时刻，以计算短路合闸角在本发明的一个实施方式中，该预定区间可以是0秒至0.01秒的时间区间；
对该电流数据在时间域上进行积分以得到积分后的波形数据。在本发明的该实施方式中，可以优选地采用梯形法对该电流数据进行数值积分。
根据公式(1)和公式(2)计算第一时刻T1和第二时刻T2，
T1＝0.02+k×Δt (1)
T2＝0.02+k×α×Δt (2)
其中，k为针对所述第一时刻T1和第二时刻T2的计算次数，在本发明的该实施方式中，该k的值可以是例如1、2、3…的正整数，相应的，每当该k的取值发生变化，第一时刻T1和第二时刻T2也会发生变化。Δt为第一时刻T1和第二时刻T2的计算步长，在本发明的一个示例中，该计算步长可以包括但不限于0.001秒和0.002秒，本领域技术人员也可以理解为其他的时间长度对该Δt也是适用的。α为预设的经验参数。在本发明的一个示例中，该第一时刻T1的初始值可以为0.02秒，该第二时刻T2的初始值可以为0.02秒，该经验参数的取值范围可以为1至2。
根据方程(1)计算第一时间常数Ta1和第二时间常数Ta2，
其中，T1为第一时刻，T2为第二时刻，iint为该积分后的波形数据，xd为发电机的预设超瞬变电抗；
在步骤S16中，根据公式(3)计算该直流时间常数的相对偏差x，
判断该相对偏差x是否小于或等于偏差阈值δ。在该实施方式中，该偏差阈值δ的取值可以为0.01。在实际的计算过程中，该偏差阈值δ的取值也可以是其他值。
在判断该相对偏差x小于或等于该偏差阈值δ的情况下，根据公式(4)计算该直流时间常数Ta：
在本发明的一个实施方式中，步骤12中计算短路合闸角的方法可以是根据公式(5)计算该短路合闸角
其中，t0为该电流数据在预定时间区间内的极值点对应的时刻，π可以为圆周率。
在本发明的一个实施方式中，该处理器2还可以被配置成：
判断该波形数据在起始阶段的波形特征。在该实施方式中，该起始阶段可以是该预定时间区间，也可以是在该预定时间区间中的一个时间区间，例如从预定时间区间的起始点到该预定时间区间中的一个时间点之间的时间区间。
在判断该波形数据在起始阶段具有小半波特征的情况下，该极值点为极小值点。在该实施方式中，在该波形数据在起始阶段具有小半波特征的情况下，在该预定时间区间中去极小值点并获取与在该波形数据上与该极小值点对应的时间t0。
在判断该波形数据在起始阶段具有大半波特征的情况下，该值点为极大值点。在该实施方式中，在该波形数据在起始阶段具有大半波特征的情况下，在该预定时间区间中去极大值点并获取与在该波形数据上与该极大值点对应的时间t0。
此外，在该波形数据在起始阶段具有大半波特征的情况下，第一时刻T1和第二时刻T2的计算步长Δt可以为负值(小于0)。在该波形数据在起始阶段具有小半波特征的情况下，第一时刻T1和第二时刻T2的计算步长Δt可以为正值(大于0)。
在本发明的该实施方式中，该处理器2可以为通用处理器、专用处理器、常规处理器、数字信号处理器(DSP)、多个微处理器、与DSP核心相关联的一个或多个微处理器、控制器、微控制器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)电路、任何其它类型的集成电路(IC)、状态机等。
通过上述技术方案，本发明提供的用于确定发电机出口端短路故障电流的方法和系统能够在交流分量和直流分量同时按照自身的时间常数衰减的情况下，准确确定直流时间常数。
通过本发明提供的用于确定发电机出口端短路故障电流直流时间常数的方法和系统所确定的直流时间常数，可以更好的评估发电机出口端非对称短路故障，提高了发电机的维护效率和质量。
以上结合附图详细描述了本发明例的可选实施方式，但是，本发明实施方式并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施方式的技术构思范围内，可以对本发明实施方式的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施方式的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施方式对各种可能的组合方式不再另行说明。
本领域技术人员可以理解实现上述实施方式方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外，本发明实施方式的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施方式的思想，其同样应当视为本发明实施方式所公开的内容。

Claims (9)

1.一种用于确定发电机出口端短路故障电流直流时间常数的方法，其特征在于，所述方法包括：
采集短路电流波形数据；
对采集的短路电流波形数据进行归一化处理，以得到处理后的电流数据；
确定所述电流数据在预定时间区间内的极值点对应的时刻，以计算短路合闸角
对所述电流数据在时间域上进行积分以得到积分后的波形数据；
根据公式(1)和公式(2)计算第一时刻T1和第二时刻T2，
T1＝0.02+k×Δt (1)
T2＝0.02+k×α×Δt (2)
其中，k为针对所述第一时刻T1和第二时刻T2的计算次数，Δt为第一时刻T1和第二时刻Ta的计算步长，α为预设的经验参数；
根据方程(1)计算第一时间常数Ta1和第二时间常数Ta2，
其中，T1为所述第一时刻，T2为所述第二时刻，iint为所述积分后的波形数据，xd为所述发电机的预设超瞬变电抗；
根据公式(3)计算所述直流时间常数的相对偏差x，
判断所述相对偏差x是否小于或等于偏差阈值δ；
在判断所述相对偏差x小于或等于所述偏差阈值δ的情况下，根据公式(4)计算所述直流时间常数Ta：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述电流数据在预定时间区间内的极值点对应的时刻，以计算短路合闸角包括：
根据公式(5)计算所述短路合闸角
其中，t0为所述电流数据在所述预定时间区间内的极值点对应的时刻，π为圆周率。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预定时间区间为0秒至0.01秒的时间区间。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述经验参数α的取值范围为1至2。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述电流数据在预定时间区间内的极值点对应的时刻包括：
在判断所述积分后的波形数据在起始阶段具有小半波特征的情况下，所述极值点为极小值点；
在判断所述积分后的波形数据在起始阶段具有大半波特征的情况下，所述极值点为极大值点。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述在判断所述积分后的波形数据在起始阶段具有小半波特征的情况下，所述极值点为极小值点包括：
所述计算步长Δt的取值小于0。
7.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述在判断所述积分后的波形数据在起始阶段具有大半波特征的情况下，所述极值点为极大值点包括：
所述计算步长Δt的取值大于0。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对电流数据在时间域上进行积分以得出波形数据iint包括：
采用梯形法对所述电流数据进行数值积分。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述偏差阈值δ的值为0.01。
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