CN112731064B - 一种特高压换流站中故障波形的自动识别方法 - Google Patents

一种特高压换流站中故障波形的自动识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种特高压换流站中故障波形的自动识别方法，主要包括：1.有效数据分类，2.切换事件分类，3.故障分类，4.电能质量分类。本发明采用离故障更近的线路装置来收集故障波形，使得收集的数据更加精确，且不需要大的数据集并采用简单的算法即可实现对特高压换流站故障事件的自动分类，提高分类的准确性和效率。

Description

一种特高压换流站中故障波形的自动识别方法
技术领域
本发明属于特高压换流站故障领域，具体的说是一种特高压换流站中故障波形的自动识别方法。
背景技术
随着中国电网建设的飞速发展，特高压换流站故障的性质、定位及诊断分析对电力系统的安全、可靠、经济运行具有重要意义。采用“智能”重合闸装置是电网技术的一个重要进步，该装置通过监测三相电压和电流中每相的原始电压和电流波形来提供配电自动化，以便保护线路人员和设备，隔离故障，消除意外跳闸以及清除临时故障。位于田纳西州查塔努加当地的电力公司的电力委员会在其整个配电网中部署了1200个线路装置，其中大约350个处于“正常开放”状态。在操作过程中，平均每个月记录700个特殊的故障，然而，由于连接的线路装置可能会报告同样的扰动，实际报告的扰动数量会高得多。特高压换流站目前使用“手工”技术进行电气扰动分析，但是这种技术仅能分析记录扰动总数的2％。在六个月的时间里，收集到的故障数据大约有25,000份，这使得使用“手工”方法筛选和分析所有收集到的数据的时间和成本过高。
现有技术的工作主要集中于对特高压换流站中特定故障类型的分析和分类，其中大部分集中在电能质量上。对电能质量扰动的分析和分类主要包括:电压骤降和骤升、谐波、瞬间中断、闪烁、缺口、尖峰或瞬变。还有些工作集中于对故障或者与变压器相关的故障工件的识别。
1.目前大多数特高压换流站故障分析技术都使用了模拟波形数据，使用实验室生成的波形或者仿真波形的大数据集进行开发/训练，并使用真实或实验室生成的波形集来验证其方法。但是，即使在使用真实波形数据的情况下，数据也是由位于特高压换流站内的继电器或传感器收集的，位于特高压换流站的记录装置与故障事件本身之间存在累积阻抗，这会消除故障的许多波形特征。
2.多数技术需要使用大数据集、复杂的波形变换或计算复杂的分类算法。尽管现有的特高压换流站的数据库很大，但某些事件类型却很少发生，不是每种电干扰事件类型都有大的数据集。
发明内容
本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种特高压换流站中故障波形的自动识别方法，以期采用离故障更近的线路装置来收集故障波形，使得收集的数据更加精确，且不需要大的数据集并采用简单的算法即可实现对故障事件的自动分类，提高分类的准确性和效率。
本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：
本发明一种特高压换流站中故障波形的自动识别方法的特点是按如下步骤进行：
步骤一：从数据库中获取一个故障事件所对应瞬态数据交换文件，并计算瞬态数据交换文件中任意第k个波形数据的均方根包络xr(k)，当均方根包络xr(k)中所包含的样本数量达到所设定的阈值时，表示所述故障事件为有效数据并记录；
步骤二：计算归一化后的第k个波形数据的均方根包络
Figure BDA0002870526470000021
并与电流阈值τx作比较，从而利用式(1)得到第k个波形数据的二进制波形函数y(k)：
Figure BDA0002870526470000022
步骤三：利用式(1)得到第k个波形数据的一阶差分t(k)：
Figure BDA0002870526470000023
式(2)中，y(k-1)表示第k-1个波形数据的二进制波形函数，Δh表示第k个波形数据和第k-1个波形数据之间的增量；
步骤四：根据所述一阶差分t(k)确定故障事件的状态变化：
如果t(k)为+1，则表示故障事件的状态变化为从“打开”变为“关闭”；如果t(k)为-1，则表示故障事件的状态变化为从“关闭”变为“打开”；
根据所检测出受影响波形的电流与电压与故障事件的状态变化来确定切换事件类型：
当状态变化为从“打开”变为“关闭”时，判断：
若受影响波形的电流以及部分电压下降，则表示切换事件为断电；
若受影响波形的电流上升，电压不变，则表示切换事件为常开；
若受影响波形的电流电压均上升；则表示切换事件为源损失；
当状态变化为从“关闭”变为“打开”时判断：
若受影响波形的电流以及部分电压上升，则表示切换事件为通电；
若受影响波形的电流上升，电压不变，则表示切换事件为常闭；
若受影响波形的电流值低于传感器下限值，则表示切换事件为源回路；
若受影响波形的电压电流均下降，则表示切换事件为源值返回；
若不符合任何切换事件的情况，则确定故障事件为非切换事件并记录；
步骤五：将所述瞬态数据交换文件中超过电流阈值的均方根包络设置为“1”，未超过电流阈值的均方根包络设置为“0”，从而得到所有波形数据的二进制矢量；
对第k个波形数据的均方根包络在三个相位上所对应的二进制矢量进行求和，得到第k个波形数据的故障向量If(k)；
若所有波形数据的故障向量中的最大值等于“1”，则表示故障事件为单相接地故障；
若所有波形数据的故障向量中的最大值等于“2”，则表示故障事件为双相接地故障；
若所有波形数据的故障向量中的最大值等于“3”，则表示故障事件为三相接地故障，否则表示故障事件为非故障波形，并记录；
步骤六：检测电能质量：
根据第k个波形数据的均方根包络，判断第k个波形数据的幅值，当第k个波形数据的幅值下降到0.1p.u.到0.9p.u.之间时，则表示故障事件为电压骤降；当第k个波形数据的均方根包络中超过半个周期的幅值大于1.1p.u，则表示故障事件为电压骤升，否则表示故障事件为电压正常，并记录。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明提出的分层过程是生成了一个全面的电干扰分析方法，能够识别瞬态数据交换文件记录的电干扰类型，包括：有效数据，切换事件，故障和电能质量；整个过程均使用在运行着的特高压换流站中收集的数据进行验证，这与之前使用模拟数据并专注于单个故障的工作不同；本发明所提出的方法不需要使用复杂的算法或大量的计算，可以在运行标准MATLAB许可证的台式计算机上实现，不需要像其它基于机器学习的方法一样为每种故障类型提供大量的训练数据集和复杂的波形变换，因此该过程提供了一个通用的，简单的分层识别框架，可以方便地进行后续分析，并且极大地提高了工作效率，节约了成本。
附图说明
图1为本发明一种特高压换流站中故障波形的自动识别方法的流程图。
具体实施方式
本实施例中，如图1所示，一种特高压换流站中故障波形的自动识别方法是按如下步骤进行：
步骤一：从数据库中获取一个故障事件所对应瞬态数据交换文件，并计算瞬态数据交换文件中任意第k个波形数据的均方根包络xr(k)，当均方根包络xr(k)中所包含的样本数量达到所设定的阈值时，表示故障事件为有效数据并记录；在具体实施过程中，使用Powershell从数据库中获取瞬态数据交换文件，并启动MATLAB对文件进行检测。第k次均方根包络的值xr(k)由公式
Figure BDA0002870526470000041
计算得出，其中，x(n)表示第n个样本的离散时间波形函数，Nr表示移动窗口的长度。
步骤二：计算归一化后的第k个波形数据的均方根包络
Figure BDA0002870526470000042
并与电流阈值τx作比较，从而利用式(1)得到第k个波形数据的二进制波形函数y(k)：
Figure BDA0002870526470000043
在具体实施过程中，归一化后的第k个波形数据的均方根包络
Figure BDA0002870526470000044
由公式
Figure BDA0002870526470000045
计算得出。
步骤三：利用式(1)得到第k个波形数据的一阶差分t(k)：
Figure BDA0002870526470000046
式(2)中，y(k-1)表示第k-1个波形数据的二进制波形函数，Δh表示第k个波形数据和第k-1个波形数据之间的增量；
步骤四：根据一阶差分t(k)确定故障事件的状态变化；再检测出受影响波形的电流与电压，由受影响的波形和事件的状态变化来确定切换事件类型。判断一个瞬态数据交换文件不符合任何切换事件的定义，则确定它为非切换事件，否则确定它为切换事件，并记录结果；具体的说：
如果t(k)为+1，则事件的状态变化为从“打开”变为“关闭”；如果t(k)为-1，则事件的状态变化为从“关闭”变为“打开”。
当状态变化为从“打开”变为“关闭”时：
若电流以及部分电压下降，则切换事件为断电；
若电流上升，电压不变，则切换事件为常开；
若电流电压均上升；则切换事件为源损失；
当状态变化为从“关闭”变为“打开”时：
若电流以及部分电压上升，则切换事件为通电；
若电流上升，电压不变，则切换事件为常闭；
若电流值低于传感器下限值，则切换事件为源回路；
若电压电流均下降，则切换事件为源值返回；
否则表示故障事件为非切换事件，并记录；
步骤五：将瞬态数据交换文件中超过电流阈值的均方根包络设置为“1”，未超过电流阈值的均方根包络设置为“0”，从而得到所有波形数据的二进制矢量；
对第k个波形数据的均方根包络在三个相位上所对应的二进制矢量进行求和，得到第k个波形数据的故障向量If(k)；
若所有波形数据的故障向量中的最大值等于“1”，则表示故障事件为单相接地故障；
若所有波形数据的故障向量中的最大值等于“2”，则表示故障事件为双相接地故障；
若所有波形数据的故障向量中的最大值等于“3”，则表示故障事件为三相接地故障，否则表示故障事件为非故障波形，并记录；
步骤六：检测电能质量：
根据第k个波形数据的均方根包络，判断第k个波形数据的幅值，当第k个波形数据的幅值下降到0.1p.u.到0.9p.u.之间时，则表示故障事件为电压骤降；当第k个波形数据的均方根包络中超过半个周期的幅值大于1.1p.u，则表示故障事件为电压骤升，否则表示故障事件为电压正常，并记录；在具体操作过程中，当一个瞬态数据交换文件未被分配到以上任一类别时，该文件会被赋予一个特殊的标识符，之后会进行手工分析。

Claims (1)

1.一种特高压换流站中故障波形的自动识别方法，其特征是按如下步骤进行：
步骤一：从数据库中获取一个故障事件所对应瞬态数据交换文件，并计算瞬态数据交换文件中任意第k个波形数据的均方根包络xr(k)，当均方根包络xr(k)中所包含的样本数量达到所设定的阈值时，表示所述故障事件为有效数据并记录；
步骤二：计算归一化后的第k个波形数据的均方根包络
Figure FDA0002870526460000013
并与电流阈值τx作比较，从而利用式(1)得到第k个波形数据的二进制波形函数y(k)：
Figure FDA0002870526460000011
步骤三：利用式(1)得到第k个波形数据的一阶差分t(k)：
Figure FDA0002870526460000012
式(2)中，y(k-1)表示第k-1个波形数据的二进制波形函数，Δh表示第k个波形数据和第k-1个波形数据之间的增量；
步骤四：根据所述一阶差分t(k)确定故障事件的状态变化：
如果t(k)为+1，则表示故障事件的状态变化为从“打开”变为“关闭”；如果t(k)为-1，则表示故障事件的状态变化为从“关闭”变为“打开”；
根据所检测出受影响波形的电流与电压与故障事件的状态变化来确定切换事件类型：
当状态变化为从“打开”变为“关闭”时，判断：
若受影响波形的电流以及部分电压下降，则表示切换事件为断电；
若受影响波形的电流上升，电压不变，则表示切换事件为常开；
若受影响波形的电流电压均上升；则表示切换事件为源损失；
当状态变化为从“关闭”变为“打开”时判断：
若受影响波形的电流以及部分电压上升，则表示切换事件为通电；
若受影响波形的电流上升，电压不变，则表示切换事件为常闭；
若受影响波形的电流值低于传感器下限值，则表示切换事件为源回路；
若受影响波形的电压电流均下降，则表示切换事件为源值返回；
若不符合任何切换事件的情况，则确定故障事件为非切换事件并记录；
步骤五：将所述瞬态数据交换文件中超过电流阈值的均方根包络设置为“1”，未超过电流阈值的均方根包络设置为“0”，从而得到所有波形数据的二进制矢量；
对第k个波形数据的均方根包络在三个相位上所对应的二进制矢量进行求和，得到第k个波形数据的故障向量If(k)；
若所有波形数据的故障向量中的最大值等于“1”，则表示故障事件为单相接地故障；
若所有波形数据的故障向量中的最大值等于“2”，则表示故障事件为双相接地故障；
若所有波形数据的故障向量中的最大值等于“3”，则表示故障事件为三相接地故障，
否则表示故障事件为非故障波形，并记录；
步骤六：检测电能质量：
根据第k个波形数据的均方根包络，判断第k个波形数据的幅值，当第k个波形数据的幅值下降到0.1p.u.到0.9p.u.之间时，则表示故障事件为电压骤降；当第k个波形数据的均方根包络中超过半个周期的幅值大于1.1p.u.，则表示故障事件为电压骤升，否则表示故障事件为电压正常，并记录。
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《SSVD与ELM故障诊断模型在换流器》;高阳 等;《陕西理工大学学报》;20181231;第18-23页 *

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