CN109298285A - 一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统及方法 - Google Patents

一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统及方法 Download PDF

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刘波
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贺中桥
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Xuzhou Power Supply Co of Jiangsu Electric Power Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统及方法,所述系统包括信息传输模块、暂态扰动早期信号检测模块、暂态扰动早期信号识别模块、故障预警模块、故障数据预处理模块、故障数据分析模块和故障分级报警模块;所述系统既能对未知测量点进行早期故障识别与预警,也能对已知故障点进行故障类型识别与报警。本发明能及时发现电缆的早期故障,避免电缆故障导致的停电损失。

Description

一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统及 方法
技术领域
本发明属于电力技术领域,涉及到一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统及方法。
背景技术
配电网位于电力系统的末端,直接与用户相连,整个电力系统对用户的供电能力和供电质量都由其来实现和保障。因此,配电网既是整个电力系统的发展基础,又是其最终归宿,是实现智能电网的重要环节。同时,随着城市规模的逐步扩大,配电网的负荷密度不断增大,对其供电可靠性和供电质量等指标的要求越来越高。但目前,电网大负荷期间的互供能力不足,极有可能发生大面积的停电事故,其供电可靠性和抵御自然灾害的能力亟待提高。
随着城市化进程的加快,电缆在城网供电中所占的份量也越来越重,已逐步取代了架空供电线路,被广泛应用于配电网。地下电缆在恶劣天气下比架空线更安全,短距离传输更经济,并且具有不易受环境影响和易维护的特点,因此得到了广泛应用。电力电缆主要用于变电站、发电厂及工矿企业的动力引入线,使用范围逐渐广泛从而受到重视。随着城市建设的发展,架空输电线路逐渐被电力电缆所取代,在城网供电中所占的比例越来越大。随着电力电缆的广泛使用必然带来电缆故障的增多,地下电缆更容易因局部放电、闪络等引发致永久性故障,故障查找更困难,是配电网设备中故障率最高的设备。为了确保电力电缆安全稳定的运行,对电缆早期故障做到及早发现及时应对。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统及方法,所述系统能及时发现电缆的早期故障,避免电缆故障导致的停电损失。
本发明具体为一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统,所述基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统包括信息传输模块、暂态扰动早期信号检测模块、暂态扰动早期信号识别模块、故障预警模块、故障数据预处理模块、故障数据分析模块和故障分级报警模块;所述信息传输模块将测量点的信息传输给所述暂态扰动早期信号检测模块和所述故障数据预处理模块,所述暂态扰动早期信号检测模块对电缆的暂态扰动信号进行检测;所述暂态扰动早期信号检测模块连接到所述暂态扰动早期信号识别模块,所述暂态扰动早期信号识别模块对检测到的暂态扰动信号进行识别,并初步判断发生故障的可能性;所述暂态扰动早期信号识别模块连接到所述故障预警模块,所述故障预警模块在所述暂态扰动早期信号识别模块识别出发生故障可能性过高时发出预警信号;所述暂态扰动早期信号识别模块还连接到所述故障数据预处理模块,所述故障数据预处理模块对识别出的疑似故障信息进行进一步判断和处理;所述故障数据预处理模块连接到所述故障数据分析模块,所述故障数据分析模块对经所述故障数据预处理模块处理过的故障信息进行分析,并确定故障类型和等级;所述故障数据分析模块连接到所述故障分级报警模块,所述故障分级报警模块对所述故障数据分析模块确定的故障类型和等级进行报警。
进一步的,所述系统既能对未知测量点进行早期故障识别与预警,也能对已知故障点进行故障类型识别与报警。
进一步的,系统对已知故障点进行故障类型识别与报警时,所述故障数据预处理模块接收所述信息传输模块传输来的已知故障点信息并对其进行处理,所述故障数据分析模块对经所述故障数据预处理模块处理过的故障信息进行分析并确定故障类型和等级,所述故障分级报警模块对所述故障数据分析模块确定的故障类型和等级进行报警。
进一步的,所述信息传输模块能够将测量点采集到的故障信号在各模块之间进行信号转换及数据传递。
进一步的,所述暂态扰动早期信号检测模块能够检测电缆的接地线电流、零序电压、零序电流等反映电缆电气特性的电气特征量。
本发明还包括一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警方法,所述方法具体包括如下步骤:
步骤1、对电缆测量点的信息进行检测与传输;
步骤2、根据电缆测量点的信息对接地线电流、零序电压、零序电流的暂态扰动信号进行检测;
步骤3、对检测到的暂态扰动信号进行识别,并初步判断发生故障的可能性,若发生故障的可能性高于设定值,则进入步骤4;
步骤4、发出电缆早期故障预警信号;
步骤5、对识别出的疑似故障信息进行进一步判断和处理;
步骤6、对预处理过的故障信息进行分析,并确定故障类型和等级;
步骤7、根据确定的故障类型和等级发出相应的报警信号。
所述步骤2中对暂态扰动信号进行检测基于复小波变换实现:采用复小波函数对信号进行1-32尺度下的分解,得到各尺度下的小波变换系数的实部、虚部、幅值及相位值;提取每个尺度下小波系数幅值和相位信息;跟踪各个尺度下的小波系数幅值的模极大值,对在各个尺度上都出现模极大值的点进行定位,得到暂态扰动信号发生的起止时刻和持续时间。
所述步骤3中对检测到的暂态扰动信号进行识别基于支持向量机实现:支持向量机内核函数为高斯径向基函数,即其中σ为高斯径向基函数的核参数,通过改变σ参数改变SVM的学习过程;采用交叉验证的方法选取核参数σ的取值区间;将选取数据作为训练样本构成工作集,将剩余样本作为测试样本组成的集合N,N中所有样本的Lagrange乘子均设为0;使用二次规划方法对工作集求解最优化问题,得到支持向量,即Lagrange乘子不为0的向量,并构成一个分类器;用构造的分类器测试集合N中的样本,若N中所有样本均满足最优化条件或为空集,则测试结束,否则继续;将集合N中不满足最优化条件的样本放入工作集中,同时,从工作集中抽取同样数量的样本放入N中,继续构造分类器并测试;输出分类识别结果。
附图说明
图1为发明一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障定位系统结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对发明一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统及方法具体实例做详细阐述。
如图1所示,本发明基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统包括信息传输模块、暂态扰动早期信号检测模块、暂态扰动早期信号识别模块、故障预警模块、故障数据预处理模块、故障数据分析模块和故障分级报警模块;所述信息传输模块将测量点的信息传输给所述暂态扰动早期信号检测模块和所述故障数据预处理模块,所述暂态扰动早期信号检测模块对电缆的暂态扰动信号进行检测;所述暂态扰动早期信号检测模块连接到所述暂态扰动早期信号识别模块,所述暂态扰动早期信号识别模块对检测到的暂态扰动信号进行识别,并初步判断发生故障的可能性;所述暂态扰动早期信号识别模块连接到所述故障预警模块,所述故障预警模块在所述暂态扰动早期信号识别模块识别出发生故障可能性过高时发出预警信号;所述暂态扰动早期信号识别模块还连接到所述故障数据预处理模块,所述故障数据预处理模块对识别出的疑似故障信息进行进一步判断和处理;所述故障数据预处理模块连接到所述故障数据分析模块,所述故障数据分析模块对经所述故障数据预处理模块处理过的故障信息进行分析,并确定故障类型和等级;所述故障数据分析模块连接到所述故障分级报警模块,所述故障分级报警模块对所述故障数据分析模块确定的故障类型和等级进行报警。
所述系统既能对未知测量点进行早期故障识别与预警,也能对已知故障点进行故障类型识别与报警。
系统对已知故障点进行故障类型识别与报警时,所述故障数据预处理模块接收所述信息传输模块传输来的已知故障点信息并对其进行处理,所述故障数据分析模块对经所述故障数据预处理模块处理过的故障信息进行分析并确定故障类型和等级,所述故障分级报警模块对所述故障数据分析模块确定的故障类型和等级进行报警。
所述信息传输模块能够将测量点采集到的故障信号在各模块之间进行信号转换及数据传递。
所述暂态扰动早期信号检测模块能够检测电缆的接地线电流、零序电压、零序电流等反映电缆电气特性的电气特征量。
本发明基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警方法包括如下步骤:
步骤1、对电缆测量点的信息进行检测与传输;
步骤2、根据电缆测量点的信息对接地线电流、零序电压、零序电流的暂态扰动信号进行检测;
步骤3、对检测到的暂态扰动信号进行识别,并初步判断发生故障的可能性,若发生故障的可能性高于设定值,则进入步骤4;
步骤4、发出电缆早期故障预警信号;
步骤5、对识别出的疑似故障信息进行进一步判断和处理;
步骤6、对预处理过的故障信息进行分析,并确定故障类型和等级;
步骤7、根据确定的故障类型和等级发出相应的报警信号。
所述步骤2中对暂态扰动信号进行检测基于复小波变换实现:采用复小波函数对信号进行1-32尺度下的分解,得到各尺度下的小波变换系数的实部、虚部、幅值及相位值;提取每个尺度下小波系数幅值和相位信息;跟踪各个尺度下的小波系数幅值的模极大值,对在各个尺度上都出现模极大值的点进行定位,得到暂态扰动信号发生的起止时刻和持续时间。
所述步骤3中对检测到的暂态扰动信号进行识别基于支持向量机实现:支持向量机内核函数为高斯径向基函数,即其中σ为高斯径向基函数的核参数,通过改变σ参数改变SVM的学习过程;采用交叉验证的方法选取核参数σ的取值区间;将选取数据作为训练样本构成工作集,将剩余样本作为测试样本组成的集合N,N中所有样本的Lagrange乘子均设为0;使用二次规划方法对工作集求解最优化问题,得到支持向量,即Lagrange乘子不为0的向量,并构成一个分类器;用构造的分类器测试集合N中的样本,若N中所有样本均满足最优化条件或为空集,则测试结束,否则继续;将集合N中不满足最优化条件的样本放入工作集中,同时,从工作集中抽取同样数量的样本放入N中,继续构造分类器并测试;输出分类识别结果。
最后应该说明的是,结合上述实施例仅说明本发明的技术方案而非对其限制。所属领域的普通技术人员应当理解到,本领域技术人员可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,但这些修改或变更均在申请待批的权利要求保护范围之中。

Claims (8)

1.一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统,其特征在于,所述基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统包括信息传输模块、暂态扰动早期信号检测模块、暂态扰动早期信号识别模块、故障预警模块、故障数据预处理模块、故障数据分析模块和故障分级报警模块;所述信息传输模块将测量点的信息传输给所述暂态扰动早期信号检测模块和所述故障数据预处理模块,所述暂态扰动早期信号检测模块对电缆的暂态扰动信号进行检测;所述暂态扰动早期信号检测模块连接到所述暂态扰动早期信号识别模块,所述暂态扰动早期信号识别模块对检测到的暂态扰动信号进行识别,并初步判断发生故障的可能性;所述暂态扰动早期信号识别模块连接到所述故障预警模块,所述故障预警模块在所述暂态扰动早期信号识别模块识别出发生故障可能性过高时发出预警信号;所述暂态扰动早期信号识别模块还连接到所述故障数据预处理模块,所述故障数据预处理模块对识别出的疑似故障信息进行进一步判断和处理;所述故障数据预处理模块连接到所述故障数据分析模块,所述故障数据分析模块对经所述故障数据预处理模块处理过的故障信息进行分析,并确定故障类型和等级;所述故障数据分析模块连接到所述故障分级报警模块,所述故障分级报警模块对所述故障数据分析模块确定的故障类型和等级进行报警。
2.根据权利要求1所述的一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统,其特征在于,所述系统既能对未知测量点进行早期故障识别与预警,也能对已知故障点进行故障类型识别与报警。
3.根据权利要求2所述的一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统,其特征在于,系统对已知故障点进行故障类型识别与报警时,所述故障数据预处理模块接收所述信息传输模块传输来的已知故障点信息并对其进行处理,所述故障数据分析模块对经所述故障数据预处理模块处理过的故障信息进行分析并确定故障类型和等级,所述故障分级报警模块对所述故障数据分析模块确定的故障类型和等级进行报警。
4.根据权利要求1所述的一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统,其特征在于,所述信息传输模块能够将测量点采集到的故障信号在各模块之间进行信号转换及数据传递。
5.根据权利要求1所述的一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统,其特征在于,所述暂态扰动早期信号检测模块能够检测电缆的接地线电流、零序电压、零序电流等反映电缆电气特性的电气特征量。
6.一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警方法,基于权利要求1-5任一项所述的基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警系统,其特征在于,所述方法具体包括如下步骤:
步骤1、对电缆测量点的信息进行检测与传输;
步骤2、根据电缆测量点的信息对接地线电流、零序电压、零序电流的暂态扰动信号进行检测;
步骤3、对检测到的暂态扰动信号进行识别,并初步判断发生故障的可能性,若发生故障的可能性高于设定值,则进入步骤4;
步骤4、发出电缆早期故障预警信号;
步骤5、对识别出的疑似故障信息进行进一步判断和处理;
步骤6、对预处理过的故障信息进行分析,并确定故障类型和等级;
步骤7、根据确定的故障类型和等级发出相应的报警信号。
7.根据权利要求6所述的一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警方法,其特征在于,所述步骤2中对暂态扰动信号进行检测基于复小波变换实现:采用复小波函数对信号进行1-32尺度下的分解,得到各尺度下的小波变换系数的实部、虚部、幅值及相位值;提取每个尺度下小波系数幅值和相位信息;跟踪各个尺度下的小波系数幅值的模极大值,对在各个尺度上都出现模极大值的点进行定位,得到暂态扰动信号发生的起止时刻和持续时间。
8.根据权利要求6所述的一种基于暂态扰动的配网电缆早期故障识别与预警方法,其特征在于,所述步骤3中对检测到的暂态扰动信号进行识别基于支持向量机实现:支持向量机内核函数为高斯径向基函数,即其中σ为高斯径向基函数的核参数,通过改变σ参数改变SVM的学习过程;采用交叉验证的方法选取核参数σ的取值区间;将选取数据作为训练样本构成工作集,将剩余样本作为测试样本组成的集合N,N中所有样本的Lagrange乘子均设为0;使用二次规划方法对工作集求解最优化问题,得到支持向量,即Lagrange乘子不为0的向量,并构成一个分类器;用构造的分类器测试集合N中的样本,若N中所有样本均满足最优化条件或为空集,则测试结束,否则继续;将集合N中不满足最优化条件的样本放入工作集中,同时,从工作集中抽取同样数量的样本放入N中,继续构造分类器并测试;输出分类识别结果。
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