CN109085464A - 一种基于线路终端录波的电网微弱信号提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种基于线路终端录波的电网微弱信号提取方法,包括步骤100、采集线路中断录波信号的瞬时值;步骤200、选用合适的信号模型对采样信号进行拟合;步骤300、求取直流衰减分量参数;步骤400、求取基波分量参数;步骤500、提取最终结果的微弱信号μA(n),本方法适应现有一些电网等值模型及参数辨识方法的需要,通过对线路终端录波的电网微弱信号的提取,以方便完成电网等值模型参数的辨识,建立实时的等值网络模型,以及为电网故障处理做准备,可快速检测提取出信号的基波分量和直流分量,从而进行故障分析或参数辨识工作,而且其从两个关键点上减少了计算量,且算法实现简单,具有良好的实时性。
Description
技术领域
本发明实施例涉及电网设备应用技术领域,尤其涉及一种基于线路终端录波的电网微弱信号提取方法。
背景技术
随着电网互联规模扩大及电网结构的复杂化,电网在线分析计算变得更加困难,而电网等值是电网简化的基础。实际上电网等值模型参数是不停变化的,如电源和负荷的变化、电网拓扑结构的变化,因此需要实时跟踪电网等值模型参数的变化。此外,电网等值的准确性还取决于等值模型的精确性和参数辨识方法的有效性。而电网普遍采用的戴维南等值模型和现有的一些参数辨识方法都离不开对电网微弱信号的处理。这些由扰动或系统内部结构变化等引起的微弱信号不仅能够反映电网拓扑结构、电网运行状况的变化,而且还具有实时跟踪电网等值模型参数变化的特性。
此外,电网故障会对系统造成非常严重的损坏,而对由故障引起的微弱信号的检测能有效的降低系统的故障率。目前广泛研究的微弱信号的检测提取方法有小波分析法、Duffing混沌振子法等,小波变换是将原始信号通过伸缩和平移后,分解为一系列具有良好的时域、频域等局部特征的子带信号,进而实现对信号时间、频率的局部化分析,Duffing振子检测微弱信号的原理是当混沌系统处于混沌临界状态时,加入与系统策动力同频的待测信号,系统由于对噪声具有免疫性,对弱正弦信号敏感,系统从混沌临界状态变为大尺度周期状态,根据系统的状态改变,可以快速地检测出待测信号。
尽管具有成熟的算法,但是小波变换的实际运算量仍然比较大,因此也对其计算环境提出了更高的要求,在没有足够的运算速度保证时,小波变换的实时性得不到保证。且小波变换在不对称系统中难以发挥作用。目前,Duffing混沌振子法的研究处于正在进行时,现有方法基本处于理论分析,距投入实际应用还有一定的路程。
发明内容
为了克服现有技术方案的不足,本发明提供一种基于线路终端录波的电网微弱信号提取方法,可快速检测提取出信号的基波分量和直流分量,从而进行故障分析或参数辨识工作,而且其从两个关键点上减少了计算量,且算法实现简单,具有良好的实时性,能有效的解决背景技术提出的问题。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种基于线路终端录波的电网微弱信号提取方法,包括如下步骤:
步骤100、采集线路中断录波信号的瞬时值;
步骤200、选用合适的信号模型对采样信号进行拟合;
步骤300、求取直流衰减分量参数;
步骤400、求取基波分量参数;
步骤500、提取最终结果的微弱信号μA(n)。
进一步地,所述步骤100中的具体过程为:
对三相电压信号以采样频率f进行采样周期为T的采样,得到3组采样序列值,分别为:
UA(1),UA(2),…,UA(N);
UB(1),UB(2),…,UB(N);
UA(1),UA(2),…,UA(N);
其中,T必须为0.02s的整数倍,N=T×f。
进一步地,所述步骤200中的具体拟合过程为:
U(t)=Acos(ωt)+Bsin(ωt)+Ce-t/τ+G(t);
G(t)为高频衰减分量。
进一步地,所述步骤300中的具体过程为:
由于各相电压电流参数的求取方法一致且相互独立,因此仅以A相电压信号为例,在时间T内有:
得到故障电流信号在时间T内的积分和直流衰减分量的积分近似相等,即:
且:
最后得到时间常数与幅值的关系:
进一步地,所述步骤300中取DUA为时间常数的倒数,f为采样频率,分别计算各参数为:
①、取初始值DUA=1,算出相应的直流衰减分量幅值CUA;
②、对sin(2ωt)信号以采样频率f分别进行采样周期为T的采样,得到e(n)、sin2(n)。其中ω=100π;
③、得误差信号ε1(n)=UA(n)-e(n);
其中,ε1(n)是ε1(t)的采样值;
④、令判据误差信号εp1(n)=ε1(n)×sin2(n);
其中,在整数倍周期内有:
[Acos(ωt)+Bsin(ωt)+G(t)]×sin(2ωt)≈0;
所以:
⑤、判断|E[εp1(n)]|≤εp1是否成立,若不成立,则DUA向上以步长L进行迭代,直至成立,此时的迭代值CUA、DUA为直流衰减参数值。
进一步地,所述步骤400的具体计算过程为:
①、令CUA、DUA为步骤300中的迭代值;
②、对信号sin(ωt)、cos(ωt)以采样频率f分别进行采样周期为T的采样,得sin1(n)、cos1(n);
③、计算AUA:
④、计算BUA:
⑤、基波幅值UA为相角为
进一步地,所述步骤500中具体的提取过程为:
对基波信号以采样频率f进行采样周期为T的采样,得到基波采样序列值:
然后提取微弱信号μA(n):
进一步地,所述步骤300的⑤中,当εp1(n)=0时,有CUA=c,所以取|E[εp1(n)]|≤εp1为判据。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明通过采集线路终端录波的电压信息,分离出电压基波信号,从而得到微弱信号,该方法适应现有一些电网等值模型及参数辨识方法的需要,通过对线路终端录波的电网微弱信号的提取,以方便完成电网等值模型参数的辨识,建立实时的等值网络模型,以及为电网故障处理做准备,可快速检测提取出信号的基波分量和直流分量,从而进行故障分析或参数辨识工作,而且其从两个关键点上减少了计算量,且算法实现简单,具有良好的实时性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明的整体流程示意图;
图2为本发明的实施例效果图。
具体实施方式
为使得本发明的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而非全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示,本发明提供了一种基于线路终端录波的电网微弱信号提取方法,包括如下步骤:
步骤100、采集线路中断录波信号的瞬时值;
所述步骤100中的具体过程为:
对三相电压信号以采样频率f进行采样周期为T的采样,得到3组采样序列值,分别为:
UA(1),UA(2),…,UA(N)
UB(1),UB(2),…,UB(N)
UA(1),UA(2),…,UA(N)
其中T必须为0.02s的整数倍,N=T×f。
步骤200、选用合适的信号模型对采样信号进行拟合;
所述步骤200中的具体拟合过程为:
U(t)=Acos(ωt)+Bsin(ωt)+Ce-t/τ+G(t)
G(t)为高频衰减分量。
步骤300、求取直流衰减分量参数;
所述步骤300中的具体过程为:
由于各相电压电流参数的求取方法一致且相互独立,因此仅以A相电压信号为例。在时间T内有:
得到故障电流信号在时间T内的积分和直流衰减分量的积分近似相等,即:
且:
最后得到时间常数与幅值的关系:
所述步骤300中取DUA为时间常数的倒数,f为采样频率,分别计算各参数为:
①、取初始值DUA=1,算出相应的直流衰减分量幅值CUA;
②、对sin(2ωt)信号以采样频率f分别进行采样周期为T的采样,得到e(n)、sin2(n)。其中ω=100π;
③、得误差信号ε1(n)=UA(n)-e(n);
其中,ε1(n)是ε1(t)的采样值;
④、令判据误差信号εp1(n)=ε1(n)×sin2(n);
其中在整数倍周期内有:
[Acos(ωt)+Bsin(ωt)+G(t)]×sin(2ωt)≈0
所以:
⑤、判断|E[εp1(n)]|≤εp1是否成立,若不成立,则DUA向上以步长L进行迭代,直至成立,此时的迭代值CUA、DUA为直流衰减参数值。
需要补充说明的是,当εp1(n)=0时,有CUA=c,所以取|E[εp1(n)]|≤εp1为判据。
步骤400、求取基波分量参数;
所述步骤400的具体计算过程为:
①、令CUA、DUA为步骤300中的迭代值;
②、对信号sin(ωt)、cos(ωt)以采样频率f分别进行采样周期为T的采样,得sin1(n)、cos1(n);
③、计算AUA:
④、计算BUA:
⑤、基波幅值UA为相角为
步骤500、提取最终结果的微弱信号μA(n)。
所述步骤500中具体的提取过程为:
对基波信号以采样频率f进行采样周期为T的采样,得到基波采样序列值:
然后提取微弱信号μA(n):
如图2所示,采用上述方法进行微弱信号提取,假设故障后某相电压为:
对此电压信号以10KHz的采样频率进行周期为0.2s的采样,得到一组序列值U(200):
u(1),u(2),…,u(200)
取D1初值为1(本例中真实值为20),由公式求得此时的C1(本例中真实值为10)值。
对sin(2ωt)信号进行以10KHz的采样频率进行周期为0.2s的采样,得到序列数组:
E(200)、sin2(200)
得误差信号ε1(200)=U(200)-E(200);
令判据误差信号εp1(200)=ε1(200)×sin2(200);
判断|E[εp1(200)]|≤εp1是否成立(本例中εp1取1)。若否,则DUA向上以步长L(本例中L取0.1)进行迭代,直至成立。迭代结果为:C1=9.89,D1=19.1
E1(200)为信号9.89e-19.1t的采样序列,令U1(200)=U(200)-E1(200)
对信号sin(ωt)、cos(ωt)进行以10KHz的采样频率进行周期为0.2s的采样,得到序列数组:sin1(200)、cos1(200);
计算AUA:计算BUA:计算值为:AUA=86.56,BUA=-49.95(实际值分别为86.6和-50)。
提取微弱信号:μA(200)=U(n)-86.56cos1(200)-(-49.95)sin1(200)-E1(200)。
最终结果如图2所示,图中,圆点表示实际微弱信号,曲线表示本方法的微弱信号计算值,根据上图表明,本方法的实际效果显著,在提取电网微弱信号时具有突出的效果。
以上所述,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种基于线路终端录波的电网微弱信号提取方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤100、采集线路中断录波信号的瞬时值;
步骤200、选用合适的信号模型对采样信号进行拟合;
步骤300、求取直流衰减分量参数;
步骤400、求取基波分量参数;
步骤500、提取最终结果的微弱信号μA(n)。
2.根据权利要求1所述的一种基于线路终端录波的电网微弱信号提取方法,其特征在于,所述步骤100中的具体过程为:
对三相电压信号以采样频率f进行采样周期为T的采样,得到3组采样序列值,分别为:
UA(1),UA(2),…,UA(N);
UB(1),UB(2),…,UB(N);
UA(1),UA(2),…,UA(N);
其中,T必须为0.02s的整数倍,N=T×f。
3.根据权利要求1所述的一种基于线路终端录波的电网微弱信号提取方法,其特征在于,所述步骤200中的具体拟合过程为:
U(t)=Acos(ωt)+Bsin(ωt)+Ce-t/τ+G(t);
G(t)为高频衰减分量。
4.根据权利要求1所述的一种基于线路终端录波的电网微弱信号提取方法,其特征在于,所述步骤300中的具体过程为:
由于各相电压电流参数的求取方法一致且相互独立,因此仅以A相电压信号为例,在时间T内有:
得到故障电流信号在时间T内的积分和直流衰减分量的积分近似相等,即:
且:
最后得到时间常数与幅值的关系:
5.根据权利要求1所述的一种基于线路终端录波的电网微弱信号提取方法,其特征在于,所述步骤300中取DUA为时间常数的倒数,f为采样频率,分别计算各参数为:
①、取初始值DUA=1,算出相应的直流衰减分量幅值CUA;
②、对sin(2ωt)信号以采样频率f分别进行采样周期为T的采样,得到e(n)、sin2(n)。其中ω=100π;
③、得误差信号ε1(n)=UA(n)-e(n);
其中,ε1(n)是ε1(t)的采样值;
④、令判据误差信号εp1(n)=ε1(n)×sin2(n);
其中,在整数倍周期内有:
[Acos(ωt)+Bsin(ωt)+G(t)]×sin(2ωt)≈0;
所以:
⑤、判断|E[εp1(n)]|≤εp1是否成立,若不成立,则DUA向上以步长L进行迭代,直至成立,此时的迭代值CUA、DUA为直流衰减参数值。
6.根据权利要求1所述的一种基于线路终端录波的电网微弱信号提取方法,其特征在于,所述步骤400的具体计算过程为:
①、令CUA、DUA为步骤300中的迭代值;
②、对信号sin(ωt)、cos(ωt)以采样频率f分别进行采样周期为T的采样,得sin1(n)、cos1(n);
③、计算AUA:
④、计算BUA:
⑤、基波幅值UA为相角为
7.根据权利要求1所述的一种基于线路终端录波的电网微弱信号提取方法,其特征在于,所述步骤500中具体的提取过程为:
对基波信号以采样频率f进行采样周期为T的采样,得到基波采样序列值:
然后提取微弱信号μA(n):
8.根据权利要求5所述的一种基于线路终端录波的电网微弱信号提取方法,其特征在于,所述步骤300的⑤中,当εp1(n)=0时,有CUA=c,所以取|E[εp1(n)]|≤εp1为判据。
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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