CN109581166A - 基于Sobel能量谱的输电线路雷击或故障定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于Sobel能量谱的输电线路雷击或故障定位方法，属于故障定位技术领域，包括：首先去除雷击或其它故障的暂态波形中的工频分量，并进一步滤波，得到暂态波形，然后利用Sobel算子求取暂态波形的Sobel能量谱。在此基础上，计算区分噪声和目标信号的Sobel能量阈值，标定出目标信号的起始时刻。当线路发生故障或遭受雷击时，通过分别标定两端暂态信号测量点测量到的暂态信号的起始时刻，可计算出暂态信号到达信号测量点的时间差，利用双端测距公式进行故障定位。本发明所提供的故障方法的定位精度受故障暂态波形的影响小，抗噪能力强，对雷击以及线路故障均有较高定位精度，具有较强的鲁棒性。

Description

基于Sobel能量谱的输电线路雷击或故障定位方法

技术领域

本发明涉及一种基于Sobel能量谱的输电线路雷击或故障定位方法，属于故障定位技术领域。

背景技术

在电力系统运行中，输电线路担负着电能输送的重任，很容易遭受雷击或发生故障。在电网运维中，在输电线路遭受雷击或发生跳闸后，需立即开展人工巡线，查找故障点。然而，电力系统故障多发于大风、暴雨天气，巡线环境极其恶劣，同时线路绵延数百公里，跨度大，无法保证巡线效率。

电力系统故障定位方法有阻抗法和行波法两种。阻抗法不适用于如高阻接地、断线故障、多电源线路等情况。即使在阻抗算法可以使用的场合，受到互感器误差等多种因素的影响，阻抗法也只能保证2～3km的测距精度。

20世纪90年代，随着数字信号采集和计算机技术的发展，基于行波原理的故障测距技术快速发展。随着全球定位系统(GPS)在电力系统中的逐步应用，双端行波法以精确的定位精度越来越多的应用于电力系统中。1996年，国内学者董新洲提出了基于小波变换的双端定位方法，提高了低阻接地故障或者金属性接地故障的精度。随后，学者们提出了基于数学形态法、希尔伯特黄变换、独立分量法、以及固有频率法等双端行波分析方法和基于神经网络的智能算法，但定位精度仍没有本质提升。

基于行波原理，进行双端定位的一大难点是准确标定暂态波形的起始点。本发明提出一种基于Sobel能量谱来标定暂态波形起始点的双端定位方法，对雷击、金属性接地故障、非金属性接地故障等都具有较高的定位精度。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于Sobel能量谱标定暂态波形起始点的故障定位方法。本发明首先去除雷击或其它故障的暂态波形中的工频分量，并进一步滤波，得到暂态波形，然后利用Sobel算子求取暂态波形的Sobel能量谱。在此基础上，计算区分噪声和目标信号的Sobel能量阈值，标定出目标信号的起始时刻。当线路发生故障或遭受雷击时，通过分别标定两端暂态信号测量点测量到的暂态信号的起始时刻，可计算出暂态信号到达信号测量点的时间差，利用双端测距公式进行故障定位。

基于Sobel能量谱的输电线路雷击或故障定位方法，包括以下步骤：

步骤1，待测量线路发生雷击或故障时，在线路上测量得到暂态电压或电流波形x(n)；

步骤2，在暂态波形x(n)中选取幅值变化最大相的暂态波形作为待分析暂态波形，并进行滤波，得到滤波后的暂态波形y(n)；

步骤3，采用一维Sobel算子计算暂态波形y(n)的Sobel值S(n)；对于时刻点j，其Sobel值S(j)为：

其中，w为y(n)的数组长度；

步骤4，计算暂态波形少(n)的Sobel能量谱E(n)；对于时刻点j，其Sobel能量值E(j)为：

E(j)＝S²(j)，1≤j≤w (2)

步骤5，将Sobel能量谱E(n)按照大小排序，并分为L组，其中L是2～w中的任意自然数；设第i组中所含元素个数为n_i，平均值为s_i，Sobel能量谱的元素总个数为每一组出现的概率为：

步骤6，确定区分目标信号的最佳阈值s_k*；

步骤7，在Sobel能量谱E(n)中，第一个大于最佳阈值s_k*的Sobel能量值E_f对应的时刻点即为标定的暂态信号起始时刻t_f；

步骤8，根据标定的暂态信号起始时刻t_f、行波的波速v和线路长度L，通过双端测距公式实现故障定位。

进一步的，步骤1中，三相线路上直接测量得到的为三相暂态电压波形f(n)；

若待测线路已投运，所述直接测量得到的暂态电压波形f(n)是由不含工频信号的暂态电压波形x(n)和工频电压波形h(n)叠加而成，将所述暂态电压波形f(n)减去同相位的工频电压波形h(n)，得到不含工频信号的暂态电压波形x(n)；

若待测线路未投运，所述直接测量得到的暂态电压波形f(n))即为不含工频信号的暂态电压波形x(n)。

进一步的，步骤2中滤波的方法为高斯滤波或小波滤波。

进一步的，x(n)可为线路上测量得到的暂态电流波形，相应的，f(n)为三相线路上直接测量得到的暂态电流波形，h(n)为工频电流波形，y(n)为滤波后的暂态电流波形。

进一步的，步骤6中的最佳阈值s_k*通过以下方法求解：

假定上述分组中的第k组的平均值是s_k；将Sobel能量谱E(n)划分为背景噪声类C₀和目标信号类C₁，其中C₀代表[1，2，3，...k]组数据，C₁代表[k+1，k+2，...，L]组数据；

类间方差函数为

其中，ω₀为背景噪声类C₀出现的概率，ω₁为目标信号类C₁出现的概率，μ₀为背景噪声类C₀的平均强度，μ₁为目标信号类C₁的平均强度：

求解以下优化问题：

当k＝k*时，类间方差函数最大，则第k*组的平均值s_k*即为最佳阈值。

进一步的，步骤8中包括分别标定待测线路两端暂态信号测量点测量到的目标信号起始时刻，标定第一暂态信号测量点测量到的目标信号起始时刻为t_f1，标定第二暂态信号测量点测量到的目标信号起始时刻为t_f2，故障点与第一暂态信号测量点的距离为：

本发明的有益效果为：

本发明所提供的故障方法的定位精度受故障暂态波形的影响小，抗噪能力强，对雷击以及线路故障均有较高定位精度，具有较强的鲁棒性。

附图说明

图1为郎县站三相暂态电压波形f₁(n)示意图；

图2为林芝站三相暂态电压波形f₂(n)示意图；

图3为郎县站暂态电压波形x₁(n)示意图；

图4为林芝站暂态电压波形x₂(n)示意图；

图5郎县站滤波后的暂态电压波形y₁(n)示意图；

图6为林芝站滤波后的暂态电压波形y₂(n)示意图；

图7为郎县站Sobel能量谱E₁(n)示意图；

图8为林芝站Sobel能量谱E₂(n)示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本实施例基于Sobel能量谱的输电线路故障定位方法，以朗县一林芝一线为例，阐述基于Sobel能量谱的故障定位方法的步骤：

步骤1，当朗县一林芝一线线路发生故障时，可在朗县站于18:48：03.6062389550时刻测量得到三相暂态电压波形f₁(n)，如图1所示；林芝站于18:48：03.605368350时刻测量得到三相暂态电压波形f₂(n)，如图2所示。将两站测量的三相暂态电压波形f₁(n)和f₂(n)分别减去同相位的工频电压波形，可分别得到朗县站不含工频信号的暂态电压波形x₁(n)和林芝站的不含工频信号的暂态电压波形x₂(n)，如图3、4所示。

步骤2，对朗县站的暂态电压波形而(n)，选取A相暂态电压波形，对其采用高斯滤波方法得到暂态电压波形y₁(n)；对林芝站的暂态电压波形x₂(n)，选取A相暂态电压波形，对其采用高斯滤波方法得到暂态电压波形y₂(n)，如图5、6所示。

步骤3，采用一维Sobel算子分别计算暂态电压波形y₁(n)和y₂(n)的Sobel值S₁(n)和S₂(n)。对于时刻点j，其Sobel值S₁(j)和S₂(j)分别为：

其中，w₁、w₂分别为y₁(n)和y₂(n)的数组长度。

步骤4，分别计算暂态电压波形y₁(n)和y₂(n)的Sobel能量谱E₁(n)和E₂(n)，如图7、8所示。对于时刻点j，态电压波形y₁(n)和y₂(n)的Sobel能量值E₁(j)和E₂(j)为：

步骤5，将Sobel能量谱E₁(n)分别按照大小排序平均分为100组，设第i组中所含元素个数为n_i，平均值为s_i；那么信号的Sobel能量谱的元素总个数为N＝8×10⁵。每一组出现的概率为：

步骤6，通过求解类间方差函数得到Sobel能量谱E₁(n)的最佳门限组为32，最佳门限组k*内元素的平均值即为最佳阈值

步骤7，将Sobel能量谱E₂(n)分别按照大小排序可平均分为100组，通过求解类间方差函数可求出Sobel能量谱E₂(n)的最佳门限组为38，最佳门限组内元素的平均值即为最佳阈值

步骤8，对朗县站Sobel能量谱E₁(n)中，最早大于最佳阈值1.6950×10^-12的Sobel能量值出现的时刻为18:48：03.624357655，作为朗县站监测点标定的目标信号起始时刻t_f1。

步骤9，对林芝站Sobel能量谱E₂(n)中，最早大于最佳阈值5.3490×10^-11的Sobel能量值出现的时刻为18:48：03.623735550，作为林芝站监测点标定的目标信号起始时刻t_f2。

步骤10，已知线路长度177km，并利用重合闸数据计算得到波速为283.852m/μs，计算故障点与朗县站的距离d为

经巡线得到实际的故障点距离朗县站为176700m，误差仅为93m。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.基于Sobel能量谱的输电线路雷击或故障定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，待测量线路遭雷击或发生故障时，在线路上测量得到暂态电压或电流波形f(n)；

步骤2，在暂态波形f(n)中选取幅值变化最大相的暂态波形作为待分析暂态波形x(n)，并进行滤波，得到滤波后的暂态波形y(n)；

步骤3，采用一维Sobel算子计算暂态波形y(n)的Sobel值S(n)；对于时刻点j，其Sobel值S(j)为：

其中，w为y(n)的数组长度；

步骤4，计算暂态波形y(n)的Sobel能量谱E(n)；对于时刻点j，其Sobel能量值E(j)为：

E(j)＝S²(j)，1≤j≤w (2)

步骤5，将Sobel能量谱E(n)按照大小排序，并分为L组，其中L是2～w中的任意自然数；设第i组中所含元素个数为n_i，平均值为s_i，Sobel能量谱的元素总个数为每一组出现的概率为：

步骤6，确定区分目标信号的最佳阈值

步骤7，在Sobel能量谱E(n)中，第一个大于最佳阈值的Sobel能量值E_f对应的时刻点即为标定的暂态信号起始时刻t_f；

步骤8，根据标定的暂态信号起始时刻t_f、行波的波速v和线路长度L，通过双端测距公式实现故障定位。

2.根据权利要求1所述的基于Sobel能量谱的输电线路雷击或故障定位方法，其特征在于，步骤2中滤波的方法为高斯滤波或小波滤波。

3.根据权利要求1所述的基于Sobel能量谱的输电线路雷击或故障定位方法，其特征在于，步骤6中的最佳阈值通过以下方法求解：

假定上述分组中的第k组的平均值是s_k；将Sobel能量谱E(n)划分为背景噪声类C₀和目标信号类C₁，其中C₀代表[1，2，3，...k]组数据，C₁代表[k+1，k+2，...，L]组数据；

类间方差函数为

其中，ω₀为背景噪声类C₀出现的概率，ω₁为目标信号类C₁出现的概率，μ₀为背景噪声类C₀的平均强度，μ₁为目标信号类C₁的平均强度：

求解以下优化问题：

当k＝k^*时，类间方差函数最大，则第k^*组的平均值即为最佳阈值。