CN110231543A - 配电网异常识别方法 - Google Patents

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亓富军
苏超
牛庆松
彭静
赵福强
廖誉翔
庞伟超
满丽
于贺贺
肖利武
孙筱轩
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Linyi Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
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State Grid Corp of China SGCC
Linyi Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
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    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
    • G01R31/081—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors
    • G01R31/086—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors in power transmission or distribution networks, i.e. with interconnected conductors

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Abstract

本发明公开了一种配电网异常识别方法，其属于供电配电网异常判断领域。它主要包括以下步骤：(1)采集配电线路的实时数据，并进行去噪处理，(2)处理上述实时数据并与预先设定的闽值进行比较，如果大于设定的闽值，启动异常分类识别程序，(3)计算零序电压信号和零序电流信号的一、二阶IMF的瞬时幅值向量，并判断故障类型；(4)对于低阻故障情况，进一步确定故障具体类型；(5)确定实际发生异常的线路。本发明通过对配电线路的实时采集、比较数据，从而实现了配电网异常的实时监测、诊断和识别，并能有效辨识配电线路的各种故障。本发明主要用于配电网的异常识别。

Description

配电网异常识别方法
技术领域
本发明属于供电配电网异常判断领域，具体地说，尤其涉及一种配电网异常识别方法。
背景技术
在电力系统中，配电网一旦发生故障，直接影响到国民经济和人们的日常生活。配电网异常识别是以某一电压等级电网或某一区域电网为研究对象，目前的配电网往往是倾向于事故后的分析和判断，它依据故障综合信息，借助于知识库，采用某种诊断机制来确定异常原因和发生异常的区段。目前异常识别的主要方法是针对单相接地和相间短路进行研究，而对于高阻故障和间歇性故障，由于其故障后故障电流小、电压下降低、三相不平衡特征不明显，造成异常识别特征相对困难。
发明内容
本发明的目的在于克服上述缺陷，提供一种配电网异常识别方法，本方法通过对配电线路的实时采集、比较数据，从而实现了配电网异常的实时监测、诊断和识别，并能有效辨识配电线路的各种故障。
所述的配电网异常识别方法，包括以下步骤：
(1)线路正常运行后，采集配电线路的实时数据，并进行去噪处理；
(2)通过HHT方法处理零序电压信号，计算三相线路的零序电压一阶IMF的瞬时幅值，然后计算其在一个周波内的采样值之和，并与预先设定的闽值进行比较，如果大于设定的闽值，则配电线路出现异常，从而启动异常分类识别程序；
(3)检测到异常后，利用HHT方法对异常后一个周期内的零序电压信号和零序电流信号进行处理，分别求出零序电压信号和零序电流信号的一、二阶IMF的瞬时幅值向量，以此为故障特征向量，采用PCA方法对故障特征向量抽取主成分，并作为LS-SVM的输入，判断故障类型；
(4)对于低阻故障情况，采用同样的方法对异常后一个周期内的三相电压信号和三相电流信号进行处理，并利用步骤(3)中的一阶IMF瞬时幅值和二阶IMF瞬时幅值构造故障特征向量，再利用PCA方法对构造的故障特征向量实施降维，抽取故障特征向量的主成分，通过LS-S VM确定故障具体类型；
(5)利用配电线路每个监测点处零序电压和零序电流来计算零序瞬时功率，与正常线路的零序瞬时功率方向相反的监测点线路为异常流经的线路，再根据配电系统的拓扑结构确定实际发生异常的线路。
进一步地，所述步骤(1)中配电线路的实时数据为线路的三相电压和三相电流，由三相电压信息合成三相线路的零序电压信号，由三相电流信息合成三相线路的零序电流信号。
进一步地，所述步骤(3)中的故障类型包括高阻故障、间歇性故障或低阻故障。
进一步地，所述步骤(4)中的故障具体类型包括单相接地故障、两相短路故障、两相短路接地故障或三相故障。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明通过对配电线路的实时数据进行采集、分析和对比，把零序电压的一阶本征模态分量的瞬时幅值在一个周波内的采样值之和作为判断配电网异常的依据，实现单相接地、两相短路接地等异常的检测，也可以有效检测出配电线路中难以提取异常特征的高阻故障和间歇性故障；
2、本发明能够有效辨识配电线路的高阻故障、间歇性故障和低阻故障，而且能对低阻故障的单相接地、两相短路、两相短路接地、三相短路或三相短路接地故障以较高的正确率进行分类，大大缩短了异常查找时间，降低了线路故障所造成的影响。
附图说明
图1为本发明的原理图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明：
如图1所示，配电网异常识别方法，包括以下步骤：
(1)线路正常运行后，采集配电线路的实时数据，实时数据包括线路的三相电压和三相电流，由三相电压信息合成三相线路的零序电压信号，由三相电流信息合成三相线路的零序电流信号，并将这些实时数据进行去噪处理；
(2)通过HHT方法处理零序电压信号，计算三相线路的零序电压一阶IMF的瞬时幅值，然后计算其在一个周波内的采样值之和，并与预先设定的闽值进行比较，如果大于设定的闽值，则配电线路出现异常，从而启动异常分类识别程序；
(3)检测到异常后，利用HHT方法对异常后一个周期内的零序电压信号和零序电流信号进行处理，分别求出零序电压信号和零序电流信号的一、二阶IMF的瞬时幅值向量，以此为故障特征向量，采用PCA方法对故障特征向量抽取主成分，并作为LS-SVM的输入，判断故障类型，即高阻故障、间歇性故障或低阻故障；
(4)对于低阻故障情况，采用同样的方法对异常后一个周期内的三相电压信号和三相电流信号进行处理，并利用步骤(3)中的一阶IMF瞬时幅值和二阶IMF瞬时幅值构造故障特征向量，再利用PCA方法对构造的故障特征向量实施降维，抽取故障特征向量的主成分，通过LS-S VM确定故障具体类型，即单相接地故障、两相短路故障、两相短路接地故障或三相故障；
(5)利用配电线路每个监测点处零序电压和零序电流来计算零序瞬时功率，与正常线路的零序瞬时功率方向相反的监测点线路为异常流经的线路，再根据配电系统的拓扑结构确定实际发生异常的线路。

Claims (4)

1.一种配电网异常识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)线路正常运行后，采集配电线路的实时数据，并进行去噪处理；
(2)通过HHT方法处理零序电压信号，计算三相线路的零序电压一阶IMF的瞬时幅值，然后计算其在一个周波内的采样值之和，并与预先设定的闽值进行比较，如果大于设定的闽值，则配电线路出现异常，从而启动异常分类识别程序；
(3)检测到异常后，利用HHT方法对异常后一个周期内的零序电压信号和零序电流信号进行处理，分别求出零序电压信号和零序电流信号的一、二阶IMF的瞬时幅值向量，以此为故障特征向量，采用PCA方法对故障特征向量抽取主成分，并作为LS-SVM的输入，判断故障类型；
(4)对于低阻故障情况，采用同样的方法对异常后一个周期内的三相电压信号和三相电流信号进行处理，并利用步骤(3)中的一阶IMF瞬时幅值和二阶IMF瞬时幅值构造故障特征向量，再利用PCA方法对构造的故障特征向量实施降维，抽取故障特征向量的主成分，通过LS-S VM确定故障具体类型；
(5)利用配电线路每个监测点处零序电压和零序电流来计算零序瞬时功率，与正常线路的零序瞬时功率方向相反的监测点线路为异常流经的线路，再根据配电系统的拓扑结构确定实际发生异常的线路。
2.根据权利要求1所述的配电网异常识别方法，其特征在于：所述步骤(1)中配电线路的实时数据为线路的三相电压和三相电流，由三相电压信息合成三相线路的零序电压信号，由三相电流信息合成三相线路的零序电流信号。
3.根据权利要求1所述的配电网异常识别方法，其特征在于：所述步骤(3)中的故障类型包括高阻故障、间歇性故障或低阻故障。
4.根据权利要求1所述的配电网异常识别方法，其特征在于：所述步骤(4)中的故障具体类型包括单相接地故障、两相短路故障、两相短路接地故障或三相故障。
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