CN109085481B - 一种基于ewt的电缆局部放电定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于EWT的电缆局部放电定位方法,该定位方法如下:从电缆两端接地线上通过高频电流互感器获得局部放电信号s1和s2;利用经验小波变换对局部放电信号进行分解,获得多个分量;选取特征分量x1和x2进行互相关计算,求得两端局部放电信号到达的时间差Δt,并求取特征分量中心频率对应的速度v0;最后求取的利用时间差与传播速度得到局部放电位置,实现电缆局部放电精准定位。将经验小波变换与互相关算法相结合,针对局部放电信号自身特性,去除噪声干扰,有效提取局部放电特征,实现电缆局部放电精准定位。
Description
技术领域
本发明涉及的是电缆局部放电诊断技术,尤其涉及的是一种基于EWT的电缆局部放电定位方法。
背景技术
随着城市化进程的不断发展,电缆越来越得到应用,随之带来的问题也愈加明显。电缆大多布置在电缆沟中,一旦发生故障,不能像架空线那样容易被发现解决。因此,做好电缆的状态监测与早期故障预警变得极为关键,而局部放电检测被认为是对电缆状态评估的最有效的手段。通过对电缆的局部放电定位,发现电缆异常状态点,利于及时发现排除安全隐患。
在电缆局部放电信号的处理过程中,离散小波变换(DWT)是常用到的处理方法之一,但是在离散小波变换中,由于小波基函数数量众多,而信号的特征提取与小波基函数有很大的关系,通常为了得到较好的特征频率成分的提取,往往都需要人为的去试验,找到一个较为合适的小波基函数。然而,这个小波基函数可能并不能完全的依据信号本身特性而进行特征提取,即非最优。且局部放电信号带宽范围较大,噪声干扰复杂,一般的小波变换的应用程度较为困难。
于是,针对这问题,发明一种更为有效可靠的电缆局部放电定位方法尤为重要。
发明内容
本发明旨在解决以上小波变换在处理电缆局部放电信号存在的问题,将经验小波变换与互相关算法相结合,针对局部放电信号自身特性,去除噪声干扰,有效提取局部放电特征,实现电缆局部放电精准定位。
本发明按以下步骤实现:
步骤1:从电缆两端接地线上,利用高频电流互感器(HFCT)采集局部放电信号s1和s2。
步骤2:对局部放电信号s1和s2进行经验小波变换,将采集到的局放电信号实现不同频率成分分离,得到各个分量IMF(包含局部放电信号、噪声信号等)。
关于频率带的划分:
先对原始信号傅里叶频谱进行划分,假定原始信号傅里叶频谱的频率取值范围为ω(ω∈[0,π]),综合考虑确定极大值个数将此频域分成N个带宽不等的频带分区,每个频带边界的中心角频率为ωn(ω0=0,ωN=π),把这些频带记为定义每个频带的边界带宽为τn,称此以ωn为中心角频率,频宽为2τn的区域为过渡段。
经验小波变换的细节系数Wxs1(n,t)、Wxs2(n,t)和近似系数Wos1(n,t)、Wos2(n,t)分别为信号s1和s2与小波函数和尺度函数的内积:
得到重构信号:
步骤3:(1)在多个IMF分量中选择局部放电特征分量x1和x2,进行互相关计算求取两端局部放电信号到达的时间差Δt。
利用xcorr函数对局部放电特征分量x1和x2进行互相关计算
互相关函数序列为:
相关系数的计算:
求取相关序列:
对c元素求取绝对值,取最大值即为两个信号的时间差Δt。
(2)求取局部放电特征分量x1和x2中心频率对应的速度。
电缆中局部放电信号传播系数:
其实部α为衰减系数,表针局部放电信号传播时的衰减特性;虚部β为相位系数,表示局部放电信号传播的相位变化特性。局部放电传播的速度可表示为:
v=w/β
则局部放电特征分量中心频率对应的速度可表示为:
v0=wc/β
步骤4:利用计算的时间差Δt与传播速度v0,求取局部放电位置。
电缆线路关系如图8所示,设电缆的总长度为L,局部放电位置距离首端的距离为x,则距离末端的距离为L-x,局部放电信号到达首端的时间为t1,到达末端的时间为t2。
Δt=0,t1=t2,则局部放电位置处于电缆中点。
Δt>0,t1>t2,则局部放电位置处于靠近末端的位置。
Δt<0,t1<t2,则局部放电位置处于靠近首端的位置。
则由线路关系得到距离公式:
x-(L-x)=Δt*v0;
最终,局部放电位置距离首端的长度可表示为:
本发明有益效果:
将经验小波变换与互相关算法相结合,针对局部放电信号自身特性,去除噪声干扰,有效提取局部放电特征,实现电缆局部放电精准定位。
附图说明
图1是本发明基于EWT的电缆局部放电定位方法流程示意图;
图2是电缆局部放电仿真模型;
图3是电缆局部放电模拟信号的仿真模型;
图4是电缆局部放电模拟信号;
图5是电缆接地线两端测得的局部放电信号(图5a是电缆首端局部放电信号,图5b是电缆末端局部放电信号);
图6是加入白噪声后的局部放电信号(图6a是首端局部放电信号加入噪声,图6b是末端局部放电信号加入噪声);
图7是局部放电信号EWT分解图(图7a是首端局部放电信号EWT分解,图7b是末端局部放电信号EWT分解);
图8是电缆线路关系图。
具体实施方式
为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清楚,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更加详细的描述。在附图中,自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。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他实施例,都属于本发明保护的范围。下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。
如图1所示,本发明提供了一种基于经验小波变换(EWT)的电缆局部放电定位方法,该方法包括以下步骤:
(1)从电缆两端接地线上通过高频电流互感器(HFCT)获得局部放电信号s1和s2;
(2)利用经验小波变换对局部放电信号进行分解,获得多个分量IMF;
(3)选取特征分量x1和x2进行互相关计算,求得两端局部放电信号到达的时间差Δt,并求取特征分量中心频率对应的速度v0;
(4)最后求取的利用时间差与传播速度得到局部放电位置,实现电缆局部放电精准定位。
本发明旨在解决小波变换在处理电缆局部放电信号存在的问题,将经验小波变换与互相关算法相结合,针对局部放电信号自身特性,去除噪声干扰,有效提取局部放电特征,实现电缆局部放电精准定位。
为了使本领域的技术人员更好的了解本发明,下面列举一个更为详细的实施例,本发明实施例提供了一种基于EWT的电缆局部放电定位方法,该方法包括以下步骤:
步骤1:从电缆两端接地线上,利用高频电流互感器(HFCT)采集局部放电信号s1和s2。
步骤2:对局部放电信号s1和s2进行经验小波变换,将采集到的局放电信号实现不同频率成分分离,得到各个分量IMF(包含局部放电信号、噪声信号等)。
关于频率带的划分:
先对原始信号傅里叶频谱进行划分,假定原始信号傅里叶频谱的频率取值范围为ω(ω∈[0,π]),综合考虑确定极大值个数将此频域分成N个带宽不等的频带分区,每个频带边界的中心角频率为ωn(ω0=0,ωN=π),把这些频带记为定义每个频带的边界带宽为τn,称此以ωn为中心角频率,频宽为2τn的区域为过渡段。
经验小波变换的细节系数Wxs1(n,t)、Wxs2(n,t)和近似系数Wos1(n,t)、Wos2(n,t)分别为信号s1和s2与小波函数和尺度函数的内积:
得到重构信号:
步骤3:(1)在多个IMF分量中选择局部放电特征分量x1和x2,进行互相关计算求取两端局部放电信号到达的时间差Δt。
利用xcorr函数对局部放电特征分量x1和x2进行互相关计算
互相关函数序列为:
计算相关系数:
求取相关序列:
对c元素求取绝对值,取最大值即为两个信号的时间差Δt。
(2)求取局部放电特征分量x1和x2中心频率对应的速度。
电缆中局部放电信号传播系数:
其实部α为衰减系数,表针局部放电信号传播时的衰减特性;虚部β为相位系数,表示局部放电信号传播的相位变化特性。局部放电传播的速度可表示为:
v=w/β
则局部放电特征分量中心频率对应的速度可表示为:
v0=wc/β
步骤4:利用计算的时间差Δt与传播速度v0,求取局部放电位置。
电缆线路关系如图8所示,设电缆的总长度为L,局部放电位置距离首端的距离为x,则距离末端的距离为L-x,局部放电信号到达首端的时间为t1,到达末端的时间为t2。
Δt=0,t1=t2,则局部放电位置处于电缆中点。
Δt>0,t1>t2,则局部放电位置处于靠近末端的位置。
Δt<0,t1<t2,则局部放电位置处于靠近首端的位置。
则由线路关系得到距离公式:
x-(L-x)=Δt*v0;
最终,局部放电位置距离首端的长度可表示为:
为了使本领域的技术人员更好的了解本发明,下面列举一个具体的计算实例。
如图2所示,给出了一个10kV单芯电缆的局部放电模型,采用PSCAD/EMTDC进行仿真计算。
具体参数为:
电压等级为10kV,电缆长度4.5km,局部放电位置设置在距离首端1.5km处。
对于电缆局部放电模型的模拟中,通常有四种:单指数衰减模型、双指数衰减模型、单指数衰减振荡模型、双指数衰减振荡模型。在这里,我们选择双指数衰减模型来对电缆局部放电模型进行模拟。PSCAD中搭建的模型如图3所示,模拟的局部放电信号如图4所示。
在电缆线路两端获取的局部放电信号如图5所示,为了更好的模拟实际局部放电信号,在得到局部放电信号的基础上,加入白噪声,如图6所示。
利用EWT对两端局部放电信号进行分解,分解得到6个IMF分量,如图7所示。
利用第5个特征分量进行互相关计算,求取时间差。
最后根据局部放电位置距离首端的长度推导公式,求得局部放电位置:
综上可得,本发明旨在解决小波变换在处理电缆局部放电信号存在的问题,将经验小波变换与互相关算法相结合,针对局部放电信号自身特性,去除噪声干扰,有效提取局部放电特征,实现电缆局部放电精准定位。
容易理解,依据本发明的技术方案,在不变更本发明的实质精神的情况下,本领域的一般技术人员可以想象出本发明带电作业机器人的多种实施方式。因此,以下具体实施方式和附图仅是对本发明的技术方案的示例性说明,而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限制或限定。
Claims (3)
1.一种基于EWT的电缆局部放电定位方法,其特征在于,该定位方法如下:
从电缆两端接地线上通过高频电流互感器获得局部放电信号s1和s2;
利用经验小波变换对局部放电信号进行分解,获得多个分量;
选取特征分量x1和x2进行互相关计算,求得两端局部放电信号到达的时间差Δt,并求取特征分量中心频率对应的速度v0;
最后求取的利用时间差与传播速度得到局部放电位置,实现电缆局部放电精准定位;
利用xcorr函数对局部放电特征分量x1和x2进行互相关计算;
互相关函数序列为:
计算相关系数:
求取相关序列:
对c元素求取绝对值,取最大值即为两个信号的时间差Δt;
电缆中局部放电信号传播系数:
其实部α为衰减系数,表针局部放电信号传播时的衰减特性;虚部β为相位系数,表示局部放电信号传播的相位变化特性;
局部放电传播的速度可表示为:
v=w/β
则局部放电特征分量中心频率对应的速度可表示为:
v0=wc/β;
设电缆的总长度为L,局部放电位置距离首端的距离为x,则距离末端的距离为L-x,局部放电信号到达首端的时间为t1,到达末端的时间为t2;
Δt=0,t1=t2,则局部放电位置处于电缆中点;
Δt>0,t1>t2,则局部放电位置处于靠近末端的位置;
Δt<0,t1<t2,则局部放电位置处于靠近首端的位置;
则由线路关系得到距离公式:
x-(L-x)=Δt*v0;
最终,局部放电位置距离首端的长度可表示为:
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Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110988619B (zh) * | 2019-11-21 | 2022-05-10 | 苏州光格科技股份有限公司 | 一种多源放电信号分离方法以及分析判别方法 |
CN111193494B (zh) * | 2020-01-09 | 2021-07-27 | 中南大学 | 一种玻璃瓶内气体浓度检测信号的噪声抑制装置及方法 |
CN111175611B (zh) * | 2020-02-06 | 2022-04-12 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 配电网线路故障定位方法及系统 |
CN112098781A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-12-18 | 国网天津市电力公司 | 基于MATLAB/Simulink技术的高压电缆局放信号传输模型建立方法 |
CN112595934B (zh) * | 2020-10-14 | 2024-05-17 | 浙江大有实业有限公司杭州科技发展分公司 | 一种高压电缆局部放电信号强度的测量方法及装置 |
CN114019325B (zh) * | 2021-11-02 | 2023-11-14 | 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 | 电缆双端定位方法和装置 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103338023A (zh) * | 2013-03-19 | 2013-10-02 | 甘肃省电力公司检修公司 | 高频局放测量时消除与局放无关的外部噪声的滤波器 |
CN103344891A (zh) * | 2013-07-10 | 2013-10-09 | 苏州光格设备有限公司 | 高压电缆局部放电定位方法与装置 |
CN104678266A (zh) * | 2015-02-05 | 2015-06-03 | 国家电网公司 | 一种长距离高压电缆局部放电双端定位系统及方法 |
CN105988066A (zh) * | 2015-02-09 | 2016-10-05 | 华北电力大学(保定) | 一种基于校准脉冲的长距离电缆双端局部放电定位方法 |
CN106568589A (zh) * | 2016-11-04 | 2017-04-19 | 东南大学 | 一种基于经验小波变换碰摩声发射消噪方法 |
CN107341581A (zh) * | 2017-08-08 | 2017-11-10 | 国网江苏省电力公司盐城供电公司 | 一种基于经验小波变换与高斯过程回归的新能源出力短期预测方法 |
CN107704953A (zh) * | 2017-09-20 | 2018-02-16 | 河海大学 | Ewt分位数回归森林的短期风电功率概率密度预测方法 |
CN107765152A (zh) * | 2017-10-23 | 2018-03-06 | 南京联能电力检测研究所有限公司 | 采用相关系数和牛顿拉夫逊法进行局部放电定位的方法 |
CN108414907A (zh) * | 2018-05-03 | 2018-08-17 | 北京华电中试电力工程有限责任公司 | 一种电缆局部放电检测方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB0504600D0 (en) * | 2005-03-04 | 2005-04-13 | Univ Strathclyde | Detecting partial discharge in high voltage cables |
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Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103338023A (zh) * | 2013-03-19 | 2013-10-02 | 甘肃省电力公司检修公司 | 高频局放测量时消除与局放无关的外部噪声的滤波器 |
CN103344891A (zh) * | 2013-07-10 | 2013-10-09 | 苏州光格设备有限公司 | 高压电缆局部放电定位方法与装置 |
CN104678266A (zh) * | 2015-02-05 | 2015-06-03 | 国家电网公司 | 一种长距离高压电缆局部放电双端定位系统及方法 |
CN105988066A (zh) * | 2015-02-09 | 2016-10-05 | 华北电力大学(保定) | 一种基于校准脉冲的长距离电缆双端局部放电定位方法 |
CN106568589A (zh) * | 2016-11-04 | 2017-04-19 | 东南大学 | 一种基于经验小波变换碰摩声发射消噪方法 |
CN107341581A (zh) * | 2017-08-08 | 2017-11-10 | 国网江苏省电力公司盐城供电公司 | 一种基于经验小波变换与高斯过程回归的新能源出力短期预测方法 |
CN107704953A (zh) * | 2017-09-20 | 2018-02-16 | 河海大学 | Ewt分位数回归森林的短期风电功率概率密度预测方法 |
CN107765152A (zh) * | 2017-10-23 | 2018-03-06 | 南京联能电力检测研究所有限公司 | 采用相关系数和牛顿拉夫逊法进行局部放电定位的方法 |
CN108414907A (zh) * | 2018-05-03 | 2018-08-17 | 北京华电中试电力工程有限责任公司 | 一种电缆局部放电检测方法 |
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