CN111289797A - 一种交流信号单个干扰数据识别方法及系统 - Google Patents

一种交流信号单个干扰数据识别方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种交流信号单个干扰数据识别方法及系统，包括：获取原始采样序列，按照序列奇偶性进行排列，得到奇、偶数采样验序列；进行全周傅氏算法计算，得到三个序列的基波有效值和相角；计算奇数、原始采样序列有效值之间的相对误差，计算偶数、原始采样序列有效值之间的相对误差；计算第一相对误差和第二相对误差的绝对值之和；判断绝对值之和是否满足第一设定条件，若满足，保留当前原始采样序列；判断绝对值之和是否满足第二设定条件，若满足，则舍弃当前原始采样序列，返回获取原始采样序列。本发明中的上述方法判据表达式具有形式简单、精准度高，识别避免了间断点识别和滤波算法的使用，简化计算的同时减少了时延环节。

Description

一种交流信号单个干扰数据识别方法及系统
技术领域
本发明涉及电力系统领域，特别是涉及一种交流信号单个干扰数据识别方法及系统。
背景技术
在电力系统数据采集、电工量测作业中，通常使用全周傅氏算法对离散的交流采样数据进行分析，求得交流信号的基波有效值和相位，得到系统的量测数据。
受电磁扰动、传输畸变等影响，使得采样数据中存在单个干扰数据时，全周傅氏算法计算得到的基波有效值和相角存在误差，导致交流信号的量测结果与系统实际数值不符。错误的系统量测数据会对电力系统的正常运行产生影响。由于被干扰的是原始信号，难以通过量测结果直接甄别，而基于间断点识别、滤波分析的检测方案会引入较大的计算量以及时延环节，不利于交流信号的实时分析，因此亟需引入一种快速有效的算法对单个干扰数据进行识别。
发明内容
本发明的目的是提供一种交流信号单个干扰数据识别方法及系统，识别单个干扰数据。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种交流信号单个干扰数据识别方法，所述识别方法包括：
获取原始采样序列；
对所述原始采样序列按照序列奇偶性进行排列，得到奇数采样验序列和偶数采样序列；
对所述原始采样序列、所述奇数采样序列以及所述偶数采样序列进行全周傅氏算法计算，得到三个序列的基波有效值和相角；
计算奇数采样序列有效值和原始采样序列有效值之间的相对误差，得到第一相对误差；
计算偶数采样序列有效值和原始采样序列有效值之间的相对误差，得到第二相对误差；
计算所述第一相对误差和所述第二相对误差的绝对值之和；
判断所述绝对值之和是否满足第一设定条件，若满足，保留当前原始采样序列；
判断所述绝对值之和是否满足第二设定条件，若满足，则舍弃当前原始采样序列，返回所述获取原始采样序列。
可选的，所述计算奇数采样序列有效值和原始采样序列有效值之间的相对误差，得到第一相对误差具体采用以下公式：
Figure BDA0002385442630000021
其中，δR表示第一相对误差，XQ表示原始采样序列有效值，XR表示奇数采样序列有效值。
可选的，所述计算偶数采样序列有效值和原始采样序列有效值之间的相对误差，得到第二相对误差具体采用以下公式：
Figure BDA0002385442630000022
其中，δS表示第二相对误差，XQ表示原始采样序列有效值，XS表示偶数采样序列有效值。
可选的，所述第一设定条件具体包括：满足δX≤N-2或满足N-2＜δX≤N-2+0.03或同时满足δX≤N-2和
Figure BDA0002385442630000023
或同时满足N-2＜δX≤N-2+0.03和
Figure BDA0002385442630000024
其中，δX为所述第一相对误差和所述第二相对误差的绝对值之和，N为原始采样序列中采样点的数量，bQ为原始采样序列的相角，bS为偶数采样序列的相角，bR为奇数采样序列的相角。
可选的，所述第二设定条件具体采用以下公式：
δX＞N-2+0.03，其中，δX为所述第一相对误差和所述第二相对误差的绝对值之和，N为原始采样序列中采样点的数量。
本发明另外提供一种交流信号单个干扰数据识别系统，所述识别系统包括：
原始采样序列获取模块，用于获取原始采样序列；
奇偶性排列模块，用于对所述原始采样序列按照序列奇偶性进行排列，得到奇数采样序列和偶数采样序列；
周傅氏算法计算模块，用于对所述原始采样序列、所述奇数采样序列以及所述偶数采样序列进行全周傅氏算法计算，得到三个序列的基波有效值和相角；
第一相对误差计算模块，用于计算奇数采样序列有效值和原始采样序列有效值之间的相对误差，得到第一相对误差；
第二相对误差计算模块，用于计算偶数采样序列有效值和原始采样序列有效值之间的相对误差，得到第二相对误差；
绝对值之和计算模块，用于计算所述第一相对误差和所述第二相对误差的绝对值之和；
第一判断模块，用于判断所述绝对值之和是否满足第一设定条件，若满足，保留当前原始采样序列；
第二判断模块，用于判断所述绝对值之和是否满足第二设定条件，若满足，则舍弃当前原始采样序列，返回所述原始采样序列获取模块。
可选的，所述第一相对误差计算模块具体采用以下公式：
Figure BDA0002385442630000031
其中，δR表示第一相对误差，XQ表示原始采样序列有效值，XR表示奇数采样序列有效值。
可选的，所述第二相对误差计算模块具体采用以下公式：
Figure BDA0002385442630000032
其中，δS表示第二相对误差，XQ表示原始采样序列有效值，XS表示偶数采样序列有效值。
可选的，所述第一设定条件具体包括：满足δX≤N-2或满足N-2＜δX≤N-2+0.03或同时满足δX≤N-2和
Figure BDA0002385442630000033
或同时满足N-2＜δX≤N-2+0.03和
Figure BDA0002385442630000034
其中，δX为所述第一相对误差和所述第二相对误差的绝对值之和，N为原始采样序列中采样点的数量，bQ为原始采样序列的相角，bS为偶数采样序列的相角，bR为奇数采样序列的相角。
可选的，所述第二设定条件具体采用以下公式：
δX＞N-2+0.03，其中，δX为所述第一相对误差和所述第二相对误差的绝对值之和，N为原始采样序列中采样点的数量。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明提出了一种利用原始交流采样序列生成校验序列的方法，以此为基础得到了交流信号中单个干扰数据的存在判据，判据表达式具有形式简单、精准度高的特点；本发明在交流信号单个干扰数据的识别中避免了间断点识别和滤波算法的使用，简化计算的同时减少了时延环节。
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他的附图。
图1为本发明实施例交流信号单个干扰数据识别方法流程图；
图2为本发明实施例原始采样序列Q示意图；
图3为本发明实施例奇数采样序列R示意图；
图4为本发明实施例偶数采样序列S示意图；
图5为本发明实施例交流信号单个干扰数据识别系统结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种交流信号单个干扰数据识别方法及系统，识别单个干扰数据。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例交流信号单个干扰数据识别方法流程图，如图1所示，所述识别方法包括：
步骤101：获取原始采样序列。
如图2所示，图2为原始采样序列Q示意图，假设输入信号为x(t)＝Asin(ωt+b)，每周波采样点数量为N，得到的采样序列Q＝{x(1),x(2),...,x(N)}。
步骤102：对所述原始采样序列按照序列奇偶性进行排列，得到奇数采样验序列和偶数采样序列。
如图3和图4所示，将原始采样序列Q按照序列奇偶性分为两个校验序列R＝{x(1),x(3),...,x(N-1)}，S＝{x(2),x(4),...,x(N)}。这样，就得到了三个序列Q、R、S。
步骤103：对所述原始采样序列、所述奇数采样序列以及所述偶数采样序列进行全周傅氏算法计算，得到三个序列的基波有效值和相角。
具体为：(XQ,bQ)，(XR,bR)，(XS,bS)。
步骤104：计算奇数采样序列有效值和原始采样序列有效值之间的相对误差，得到第一相对误差。
具体公式如下：
Figure BDA0002385442630000051
其中，δR表示第一相对误差，XQ表示原始采样序列有效值，XR表示奇数采样序列有效值。
步骤105：计算偶数采样序列有效值和原始采样序列有效值之间的相对误差，得到第二相对误差。
具体公式如下：
Figure BDA0002385442630000052
其中，δS表示第二相对误差，XQ表示原始采样序列有效值，XS表示偶数采样序列有效值。
步骤106：计算所述第一相对误差和所述第二相对误差的绝对值之和。
具体公式如下：
δX＝|δR|+|δS|，其中，δR表示第一相对误差，δS表示第二相对误差。
步骤107：判断所述绝对值之和是否满足第一设定条件，若满足，保留当前原始采样序列。
所述第一设定条件具体包括：满足δX≤N-2或满足N-2＜δX≤N-2+0.03或同时满足δX≤N-2和
Figure BDA0002385442630000061
或同时满足N-2＜δX≤N-2+0.03和
Figure BDA0002385442630000062
其中，δX为所述第一相对误差和所述第二相对误差的绝对值之和，N为原始采样序列中采样点的数量，bQ为原始采样序列的相角，bS为偶数采样序列的相角，bR为奇数采样序列的相角。
具体的，若δX满足δX≤N-2，则认为原始采样序列Q中不存在单个干扰数据，计算结果有效。
若δX满足N-2＜δX≤N-2+0.03，则认为原始采样序列Q中可能存在单个干扰数据，但基波有效值和相角的计算结果受此干扰数据影响较小，仍能满足精度要求，计算结果有效。
若δX满足δX＞N-2+0.03，舍弃该周波采样数据，返回步骤101。
对于精度要求较高的应用场景，需结合相角数据进行辅助判定。即当基波有效值XQ、XR、XS满足δX≤N-2、N-2＜δX≤N-2+0.03的条件，同时基波相角bQ、bR、bS满足
Figure BDA0002385442630000063
时，方认定采样结果有效。
步骤108：判断所述绝对值之和是否满足第二设定条件，若满足，则舍弃当前原始采样序列，返回所述获取原始采样序列。
所述第二设定条件为：δX＞N-2+0.03，其中，δX为所述第一相对误差和所述第二相对误差的绝对值之和，N为原始采样序列中采样点的数量。
图5为本发明实施例交流信号单个干扰数据识别系统结构示意图，如图5所示，所述识别系统包括：原始采样序列获取模块201、奇偶性排列模块202、周傅氏算法计算模块203、第一相对误差计算模块204、第二相对误差计算模块205、绝对值之和计算模块206、第一判断模块207以及第二判断模块208。
原始采样序列获取模块201用于获取原始采样序列。
奇偶性排列模块202用于对所述原始采样序列按照序列奇偶性进行排列，得到奇数采样序列和偶数采样序列。
周傅氏算法计算模块203用于对所述原始采样序列、所述奇数采样序列以及所述偶数采样序列进行全周傅氏算法计算，得到三个序列的基波有效值和相角。
第一相对误差计算模块204用于计算奇数采样序列有效值和原始采样序列有效值之间的相对误差，得到第一相对误差。
第二相对误差计算模块205用于计算偶数采样序列有效值和原始采样序列有效值之间的相对误差，得到第二相对误差。
绝对值之和计算模块206用于计算所述第一相对误差和所述第二相对误差的绝对值之和。
第一判断模块207用于判断所述绝对值之和是否满足第一设定条件，若满足，保留当前原始采样序列。
第二判断模块208用于判断所述绝对值之和是否满足第二设定条件，若满足，则舍弃当前原始采样序列，返回所述原始采样序列获取模块。
所述第一相对误差计算模块204具体采用以下公式：
Figure BDA0002385442630000071
其中，δR表示第一相对误差，XQ表示原始采样序列有效值，XR表示奇数采样序列有效值。
所述第二相对误差计算模块205具体采用以下公式：
Figure BDA0002385442630000072
其中，δS表示第二相对误差，XQ表示原始采样序列有效值，XS表示偶数采样序列有效值。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种交流信号单个干扰数据识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：
获取原始采样序列；
对所述原始采样序列按照序列奇偶性进行排列，得到奇数采样验序列和偶数采样序列；
对所述原始采样序列、所述奇数采样序列以及所述偶数采样序列进行全周傅氏算法计算，得到三个序列的基波有效值和相角；
计算奇数采样序列有效值和原始采样序列有效值之间的相对误差，得到第一相对误差；
计算偶数采样序列有效值和原始采样序列有效值之间的相对误差，得到第二相对误差；
计算所述第一相对误差和所述第二相对误差的绝对值之和；
判断所述绝对值之和是否满足第一设定条件，若满足，保留当前原始采样序列；
判断所述绝对值之和是否满足第二设定条件，若满足，则舍弃当前原始采样序列，返回所述获取原始采样序列。
2.根据权利要求1所述的交流信号单个干扰数据识别方法，其特征在于，所述计算奇数采样序列有效值和原始采样序列有效值之间的相对误差，得到第一相对误差具体采用以下公式：
Figure FDA0002385442620000011
其中，δR表示第一相对误差，XQ表示原始采样序列有效值，XR表示奇数采样序列有效值。
3.根据权利要求1所述的交流信号单个干扰数据识别方法，其特征在于，所述计算偶数采样序列有效值和原始采样序列有效值之间的相对误差，得到第二相对误差具体采用以下公式：
Figure FDA0002385442620000012
其中，δS表示第二相对误差，XQ表示原始采样序列有效值，XS表示偶数采样序列有效值。
4.根据权利要求1所述的交流信号单个干扰数据识别方法，其特征在于，所述第一设定条件具体包括：满足δX≤N-2或满足N-2＜δX≤N-2+0.03或同时满足δX≤N-2和
Figure FDA0002385442620000021
或同时满足N-2＜δX≤N-2+0.03和
Figure FDA0002385442620000022
其中，δX为所述第一相对误差和所述第二相对误差的绝对值之和，N为原始采样序列中采样点的数量，bQ为原始采样序列的相角，bS为偶数采样序列的相角，bR为奇数采样序列的相角。
5.根据权利要求1所述的交流信号单个干扰数据识别方法，其特征在于，所述第二设定条件具体采用以下公式：
δX＞N-2+0.03，其中，δX为所述第一相对误差和所述第二相对误差的绝对值之和，N为原始采样序列中采样点的数量。
6.一种交流信号单个干扰数据识别系统，其特征在于，所述识别系统包括：
原始采样序列获取模块，用于获取原始采样序列；
奇偶性排列模块，用于对所述原始采样序列按照序列奇偶性进行排列，得到奇数采样序列和偶数采样序列；
周傅氏算法计算模块，用于对所述原始采样序列、所述奇数采样序列以及所述偶数采样序列进行全周傅氏算法计算，得到三个序列的基波有效值和相角；
第一相对误差计算模块，用于计算奇数采样序列有效值和原始采样序列有效值之间的相对误差，得到第一相对误差；
第二相对误差计算模块，用于计算偶数采样序列有效值和原始采样序列有效值之间的相对误差，得到第二相对误差；
绝对值之和计算模块，用于计算所述第一相对误差和所述第二相对误差的绝对值之和；
第一判断模块，用于判断所述绝对值之和是否满足第一设定条件，若满足，保留当前原始采样序列；
第二判断模块，用于判断所述绝对值之和是否满足第二设定条件，若满足，则舍弃当前原始采样序列，返回所述原始采样序列获取模块。
7.根据权利要求6所述的交流信号单个干扰数据识别系统，其特征在于，所述第一相对误差计算模块具体采用以下公式：
Figure FDA0002385442620000031
其中，δR表示第一相对误差，XQ表示原始采样序列有效值，XR表示奇数采样序列有效值。
8.根据权利要求6所述的交流信号单个干扰数据识别系统，其特征在于，所述第二相对误差计算模块具体采用以下公式：
Figure FDA0002385442620000032
其中，δS表示第二相对误差，XQ表示原始采样序列有效值，XS表示偶数采样序列有效值。
9.根据权利要求6所述的交流信号单个干扰数据识别系统，其特征在于，所述第一设定条件具体包括：满足δX≤N-2或满足N-2＜δX≤N-2+0.03或同时满足δX≤N-2和
Figure FDA0002385442620000033
或同时满足N-2＜δX≤N-2+0.03和
Figure FDA0002385442620000034
其中，δX为所述第一相对误差和所述第二相对误差的绝对值之和，N为原始采样序列中采样点的数量，bQ为原始采样序列的相角，bS为偶数采样序列的相角，bR为奇数采样序列的相角。
10.根据权利要求6所述的交流信号单个干扰数据识别方法，其特征在于，所述第二设定条件具体采用以下公式：
δX＞N-2+0.03，其中，δX为所述第一相对误差和所述第二相对误差的绝对值之和，N为原始采样序列中采样点的数量。
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