CN112946424A - 一种故障精确定位的方法及装置 - Google Patents

一种故障精确定位的方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112946424A
CN112946424A CN202110155506.XA CN202110155506A CN112946424A CN 112946424 A CN112946424 A CN 112946424A CN 202110155506 A CN202110155506 A CN 202110155506A CN 112946424 A CN112946424 A CN 112946424A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fault
target line
voltage
current
traveling wave
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110155506.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN112946424B (zh
Inventor
徐全
袁智勇
雷金勇
林跃欢
刘胤良
何思名
林心昊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China South Power Grid International Co ltd
China Southern Power Grid Co Ltd
Original Assignee
China South Power Grid International Co ltd
China Southern Power Grid Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China South Power Grid International Co ltd, China Southern Power Grid Co Ltd filed Critical China South Power Grid International Co ltd
Priority to CN202110155506.XA priority Critical patent/CN112946424B/zh
Publication of CN112946424A publication Critical patent/CN112946424A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112946424B publication Critical patent/CN112946424B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/08Locating faults in cables, transmission lines, or networks
    • G01R31/081Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors
    • G01R31/086Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors in power transmission or distribution networks, i.e. with interconnected conductors
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/08Locating faults in cables, transmission lines, or networks
    • G01R31/088Aspects of digital computing
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E40/00Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
    • Y02E40/70Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/22Flexible AC transmission systems [FACTS] or power factor or reactive power compensating or correcting units

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Locating Faults (AREA)

Abstract

本发明公开了一种故障精确定位的方法及装置,本发明包括:一种故障精确定位的方法:获取目标线路两端的电流数据和电压数据;将所述电压数据进行同步相量信息变换,转换为行波信号;判断所述目标线路是否故障启动,若否,则确定所述目标线路属于正常运行;输入所述行波信号到预置的小波变换计算模型,得到小波变换值,记录所述小波变换值的波头时间信息;输入所述波头时间信息、行波传输速度和目标线路两端的距离到预置的故障点定位计算模型,确定故障点定位。本发明解决了目前故障定位方法成本高、计算量大和定位不准确的技术问题。

Description

一种故障精确定位的方法及装置
技术领域
本发明涉及故障定位技术领域,尤其涉及一种故障精确定位的方法及装置。
背景技术
当前配电网态势感知传感器及终端体积大功耗大,配网是电网的末端,直接与用户相连,电压等级低、线路密度大,运行环境复杂,维护困难,引起故障的因素多,故障频发。一旦故障,保护选择性差,隔离范围大;受网络拓扑、线路短和分支多的影响,故障定位精度差,停电时间长,严重影响供电可靠性。
目前,滨海地区有着盐雾、雷电、暴雨等恶劣天气特点,线路瓷瓶等设备故障频发,但难以精确定位到故障点,难以做到故障前的预警。加上配电网线路结构复杂,易发生单相接地故障和短路故障。配电网直接连接最终用户,其供电可靠性和电能质量直接影响国民经济发展以及人们的日常生活。而现阶段行波故障定位主要采用基于单条线路行波到达时间差的单元式定位模式,其容错能力低,且定位装置失灵将直接导致定位失败,定位可靠性低。
因此对配电网运行状态的实时感知和决策控制提出了更高的要求。为了降低恶劣天气对国民经济发展以及人们的日常生活的影响,亟需构建一种故障精确定位的方法。
发明内容
本发明提供了一种故障精确定位的方法及装置,解决了目前故障定位方法成本高、计算量大和定位不准确的技术问题。
第一方面,本发明提供的一种故障精确定位的方法,包括:
获取目标线路两端的电流数据和电压数据;
将所述电压数据进行同步相量信息变换,转换为行波信号;
判断所述目标线路是否故障启动,若否,则确定所述目标线路属于正常运行;
输入所述行波信号到预置的小波变换计算模型,得到小波变换值,记录所述小波变换值的波头时间信息;
输入所述波头时间信息、行波传输速度和目标线路两端的距离到预置的故障点定位计算模型,确定故障点定位。
可选地,所述获取目标线路两端的电流数据和电压数据,包括:
通过高频采样的方法获取所述目标线路两端的电流数据和电压数据,并将所述电流数据和电压数据进行高速缓存;
可选地,所述判断所述目标线路是否故障启动,包括:
根据电压和电流的频率越限、电压和电流的频率变化率越限、电压和电流的幅值越上限、电压和电流的幅值越下限、电压和电流的功率振荡、电压和电流发生的跃变、检测到的行波触发信号、所监测调压装置、开关设备动作,判断所述目标线路是否故障启动。
可选地,所述预置的小波变换计算模型具体为:
Figure BDA0002934559830000021
所述预置的故障点定位计算模型具体为:
Figure BDA0002934559830000022
其中,Wjf(k)为尺度j下第k点的小波变换值,f(k)为第k点采样出来的行波数值,k为采样点,j为尺度因子,i为变量具体从1到j-1,g(x)为故障点到目标线路其中一端的距离,V为行波传输速度,取值为3×108m/s,t为波头时间信息,L为目标线路两端的距离。
可选地,输入所述波头时间信息、行波传输速度和目标线路两端的距离到预置的故障点定位计算模型,确定故障点定位之后,还包括:
通过仿真软件搭建仿真步长为1μs的电磁暂态系统模型,随机在所述系统模型设置模拟故障点;
将所述故障点定位与所述模拟故障点进行比较,验证所述故障点定位的正确性。
第二方面,本发明提供的一种故障精确定位的装置,包括:
获取模块,用于获取目标线路两端的电流数据和电压数据;
变换模块,用于将所述电压数据进行同步相量信息变换,转换为行波信号;
判断模块,用于判断所述目标线路是否故障启动;
计算模块,用于根据所述行波信号和行波传输速度及预置的小波变换计算模型,得到小波变换值,并记录所述小波变换值波头的时间信息。
定位模块,用于根据所述波头时间信息、行波传输速度、目标线路两端的距离及预置的故障点定位计算模型,确定故障点定位。
可选地,所述获取模块,包括:
高频采样子模块:用于通过高频采样的方法收集所述电流和电压数据;
高速缓存子模块:用于通过高速缓存的方法保存所述电流和电压数据。
可选地,所述判断模块具体用于:
根据电压和电流的频率越限、电压和电流的频率变化率越限、电压和电流的幅值越上限、电压和电流的幅值越下限、电压和电流的功率振荡、电压和电流发生的跃变、检测到的行波触发信号、所监测调压装置、开关设备动作,判断所述目标线路是否故障启动。
可选地,所述预置的小波变换计算模型具体为:
Figure BDA0002934559830000031
所述预置的故障点定位计算模型具体为:
Figure BDA0002934559830000032
其中,Wjf(k)为尺度j下第k点的小波变换值,f(k)为第k点采样出来的行波数值,k为采样点,j为尺度因子,i为变量具体从1到j-1,g(x)为故障点到目标线路其中一端的距离,V为行波传输速度,取值为3×108m/s,t为波头时间信息,L为目标线路两端的距离。
可选地,所述装置还包括:
设置模块,用于通过仿真软件搭建仿真步长为1μs的电磁暂态系统模型,随机在所述系统模型设置模拟故障点;
验证模块,用于将所述故障点定位与所述模拟故障点进行比较,验证所述故障点定位的正确性。
从以上技术方案可以看出,本发明具有以下优点:本发明提供了一种故障精确定位的方法,利用配网同步相量量测系统,开展基于多维故障信息的配网故障精确定位方法研究,提出适用于配网的高精度时间同步方法和不受线路参数影响的配电网故障定位方法;掌握配网故障信息高精度对时机理,实现基于广域暂态行波的配网故障精确定位方法,构建基于配网行波与同步相量测量的故障处理方法,从而提高配电网故障定位精度,降低用户停电时间,提升配电网供电可靠性。
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,下面将对实施例或现有技术描述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它的附图。
图1为本发明的一种故障精确定位的方法实施例一的步骤流程图;
图2为本发明的一种故障精确定位的方法实施例二的步骤流程图流程图;
图3为本发明实施例的一种同步相量测量系统的结构框图;
图4为本发明实施例的搭建的仿真系统模型及仿真波形示意图;
图5为本发明实施例的设置故障点的场景示意图;
图6为本发明的一种故障精确定位装置实施例的结构框图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种故障精确定位的方法及装置,用于解决目前故障定位方法成本高、计算量大和定位不准确的技术问题。
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂,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,下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而非全部的实施例。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它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,图1为本发明的一种故障精确定位的方法实施例一的流程图,包括如下步骤:
步骤S101,获取目标线路两端的电流数据和电压数据;
步骤S102,将所述电压数据进行同步相量信息变换,转换为行波信号;
步骤S103,判断所述目标线路是否故障启动,若否,则确定所述目标线路属于正常运行;
步骤S104,输入所述行波信号到预置的小波变换计算模型,得到小波变换值,记录所述小波变换值的波头时间信息;
步骤S105,输入所述波头时间信息、行波传输速度和目标线路两端的距离到预置的故障点定位计算模型,确定故障点定位。
在本发明的实施例中,可以通过获取目标线路两端的电流数据和电压数据,将所述电压数据进行同步相量信息变换,转换为行波信号,判断所述目标线路是否故障启动,若否,则确定所述目标线路属于正常运行,输入所述行波信号到预置的小波变换计算模型,得到小波变换值,记录所述小波变换值的波头时间信息,输入所述波头时间信息、行波传输速度和目标线路两端的距离到预置的故障点定位计算模型,确定故障点定位,通过高频采样、同步相量信息的变换及预置的计算模型,计算出故障点坐标,从而提高配电网故障定位精度,降低用户停电时间,提升配电网供电可靠性。
请参阅图2,图2为本发明的一种故障精确定位的方法实施例二的步骤流程图,包括:
步骤S201,通过高频采样获取目标线路两端的电流数据和电压数据;
参照图3,图3为本发明的一种故障精确定位的方法实施例二的同步相量测量系统结构框图,其中,101为电压信号,102为测量电流信号,103为保护电流信号,104为接口,105为二测电压电流互感器,106为高速AD模块,107为AD模块,108为高速缓存,109为内存及外部接口,110为DSP子系统。111为PMU功能模块,112为行波检测功能模块,120为GPS、北斗天线和5G天线,121为GPS接收模块和5G授时模块,122为高精度晶振,123为无线通信天线,124为无线通信模块,125为加密芯片,126为ARM子系统,127为RJ45接口或光纤接口,128为光纤通信模块,130为电源模块,131为变压器。利用GPS、北斗天线和5G天线120保证授时的高精度时间同步,通过高速AD模块106和AD模块107进行高频采样及高速缓存108缓存目标线路两端的电流电压数据,将缓存的电流电压传输到DSP子系统110,通过配网同步相量测量系统本身的高精度授时,将所述电流电压数据中的电压信号转换为行波信号。
在本发明的实施例中,利用GPS、北斗天线和5G天线120保证授时的高精度时间同步,确保安装在电网中任意位置的装置在1μs以内获取电流电压数据,通过高速AD模块106和AD模块107进行高频采样获取目标线路两端的电流电压数据。
步骤S202,将所述目标线路两端的电流电和压数据进行高速缓存;
在本发明的实施例中,利用GPS、北斗天线和5G天线120保证授时的高精度时间同步,确保安装在电网中任意位置的装置在1μs以内获取电流电压数据,通过高速AD模块106和AD模块107进行及高速缓存108进行高频采样及高速缓存获取目标线路两端的电流电压数据。而本发明的核心是通过高速AD采样及高速缓存实现1M以上的高频采样。
步骤S203,将所述电压数据进行同步相量信息变换,转换为行波信号;
需要说明的是,同步相量测量装置是利用全球定位系统秒脉冲作为同步时钟构成的相量测量单元。可用于电力系统的动态监测、系统保护和系统分析和预测等领域.是保障电网安全运行的重要设备;同步相量测量系统基于gps时钟的pmu能够测量电力系统枢纽点的电压相位、电流相位等相量数据,通过通信网把数据传到监测主站,监测主站根据不同点的相位幅度,在遭到系统扰动时确定系统如何解列、切机及切负荷,防止事故的进一步扩大甚至电网崩溃。
在本发明的实施例中,故障线路两端电流相量必须是同步得到的,通过高速AD模块106和AD模块107实现电压电流信号带时标采样和高速缓存108缓存数据,将缓存的电流电压传输到DSP子系统110,保证故障线路两端能够同步得到电流。通过配网同步相量测量系统本身的高精度授时,将所述电流电压数据中的电压信号转换为行波信号,由于行波波头信息的捕捉需要高频采样,而高频采样信号的处理是非常占用CPU资源,同时也增加了整台装置的功耗,本发明通过同步相量信息的变换,来触发行波信号,从而实现提升行波精确定位精度,节省额外软硬件成本,避免现场安装额外装备。
步骤S204,判断所述目标线路是否故障启动,若否,则确定所述目标线路属于正常运行;
在本发明的实施例中,工作人员可以根据电压和电流的频率越限、电压和电流的频率变化率越限、电压和电流的幅值越上限、电压和电流的幅值越下限、电压和电流的功率振荡、电压和电流发生的跃变、检测到的行波触发信号、所监测调压装置、开关设备动作,判断所述目标线路是否故障启动,若否,则确定所述目标线路属于正常运行;若是则继续执行下面的步骤。
步骤S205,输入所述行波信号到预置的小波变换计算模型,得到小波变换值,记录所述小波变换值的波头时间信息;
小波变换是一种变换分析方法,能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口,是进行信号时频分析和处理的理想工具。
在本发明的实施例中,考虑配网装置安装成本,本发明通过改进小波变换实现行波波头的捕捉,避免每一尺度下的小波变换,以实现计算资源的最小化,从而实现装置的低成本,步骤S105,输入所述行波信号到预置的小波变换计算模型,得到小波变换值,记录所述小波变换值的波头时间信息,所述行波波动时间信息就是电流从故障点到达目标线路两端的时间差。
在本发明的实施例中,所述预置的小波变换计算模型具体为:
Figure BDA0002934559830000071
其中,所述Wjf(k)为尺度j下第k点的小波变换值,所述f(k)为第k点采样出来的行波数值,所述k为采样点,所述j为尺度因子,所述i为变量具体从1到j-1。
步骤S206,基于所述小波变换值的波头时间信息、行波传输速度、目标线路两端的距离及预置的故障点定位计算模型,确定故障点定位。
在本发明的实施例中,基于所述小波变换值的波头时间信息、行波传输速度、目标线路两端的距离及预置的故障点定位计算模型,确定故障点定位,通过Z变换方法,行波波头的获取,行波波动时间信息的计算,实现故障的精确定位。
在本发明的实施例中,所述预置的故障点定位计算模型具体为:
Figure BDA0002934559830000081
其中,所述g(x)为故障点到目标线路其中一端的距离,所述V为行波传输速度,取值为3×108m/s,所述t为波头时间信息,所述L为目标线路两端的距离。
步骤S207,通过仿真软件搭建仿真步长为1μs的电磁暂态系统模型,随机在所述系统模型设置模拟故障点;
请参阅图4,图4为本发明实施例的搭建的仿真系统模型及仿真波形示意图;
需要说明的是,系统仿真就是根据系统分析的目的,在分析系统各要素性质及其相互关系的基础上,建立能描述系统结构或行为过程的、且具有一定逻辑关系或数量关系的仿真模型,据此进行试验或定量分析,以获得正确决策所需的各种信息。
请参阅图5,图5为本发明实施例的设置故障点的场景示意图。其中,A、B为站点,C为模拟故障点,L1与L2之和为A点到B点的距离,L1为203m,L2为1870m。图5为图4搭建的场景模型。
在本发明的实施例中,在实际的配电网中进行人工短路试验,验证行波定位的精确性;通过仿真软件搭建仿真步长为1μs的电磁暂态系统模型,在距离站点A点1502m的C处进行人工短路试验,设置模拟故障点,记录至少包括线路两端测点的波形,并通过实时功放,将多端的波形实时输出至基于本发明方法的装置。
步骤S209,将所述故障点定位与所述模拟故障点进行比较,验证所述故障点定位的正确性;
在本发明的实施例中,根据所述步骤S201-S206中的方法,通过站点B的装置和站点A的装置获取同步相量和行波波头的时间信息,两台装置获得时间差为t(μs),假设故障点C点离站点A的距离为X,则行波传到A点的时间为X/V,其中V为行波在架空线路传输的速度,取值为3×108m/s。行波传到站点B的时间为(L-X)/V,其中L为站点A到站点B的距离,已知为2073m,从而可以列方程为:X/V-(L-X)/V=t。从而求得故障点的位置为距离站点A的距离,从而求得故障精确误差,从而验证本发明的一种精确故障定位的方法。
请参阅图6,图6为本发明的一种故障精确定位装置实施例的结构框图,包括:
获取模块101,用于获取目标线路两端的电流数据和电压数据;
变换模块102,用于将所述电压数据进行同步相量信息变换,转换为行波信号;
判断模块103,用于判断所述目标线路是否故障启动;
计算模块104,用于根据所述行波信号和行波传输速度及预置的小波变换计算模型,得到小波变换值,并记录所述小波变换值波头的时间信息。
定位模块105,用于根据所述波头时间信息、行波传输速度、目标线路两端的距离及预置的故障点定位计算模型,确定故障点定位。
在一个可选实施例中,所述获取模块101,包括:
高频采样子模块:用于通过高频采样的方法收集所述电流和电压数据;
高速缓存子模块:用于通过高速缓存的方法保存所述电流和电压数据。
在一个可选实施例中,所述判断模块具体用于:
根据电压和电流的频率越限、电压和电流的频率变化率越限、电压和电流的幅值越上限、电压和电流的幅值越下限、电压和电流的功率振荡、电压和电流发生的跃变、检测到的行波触发信号、所监测调压装置、开关设备动作,判断所述目标线路是否故障启动。
在一个可选实施例中,所述预置的小波变换计算模型具体为:
Figure BDA0002934559830000101
所述预置的故障点定位计算模型具体为:
Figure BDA0002934559830000102
其中,Wjf(k)为尺度j下第k点的小波变换值,f(k)为第k点采样出来的行波数值,k为采样点,j为尺度因子,i为变量具体从1到j-1,g(x)为故障点到目标线路其中一端的距离,V为行波传输速度,取值为3×108m/s,t为波头时间信息,L为目标线路两端的距离。
在一个可选实施例中,所述装置还包括:
设置模块,用于通过仿真软件搭建仿真步长为1μs的电磁暂态系统模型,随机在所述系统模型设置模拟故障点;
验证模块,用于将所述故障点定位与所述模拟故障点进行比较,验证所述故障点定位的正确性。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,本发明所揭露的方法,和装置,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种故障精确定位的方法,其特征在于,包括:
获取目标线路两端的电流数据和电压数据;
将所述电压数据进行同步相量信息变换,转换为行波信号;
判断所述目标线路是否故障启动,若否,则确定所述目标线路属于正常运行;
输入所述行波信号到预置的小波变换计算模型,得到小波变换值,记录所述小波变换值的波头时间信息;
输入所述波头时间信息、行波传输速度和目标线路两端的距离到预置的故障点定位计算模型,确定故障点定位。
2.根据权利要求1所述的故障精确定位的方法,其特征在于,所述获取目标线路两端的电流数据和电压数据,包括:
通过高频采样的方法获取所述目标线路两端的电流数据和电压数据,并将所述电流数据和电压数据进行高速缓存。
3.根据权利要求1或2所述的故障精确定位的方法,其特征在于,所述判断所述目标线路是否故障启动,包括:
根据电压和电流的频率越限、电压和电流的频率变化率越限、电压和电流的幅值越上限、电压和电流的幅值越下限、电压和电流的功率振荡、电压和电流发生的跃变、检测到的行波触发信号、所监测调压装置、开关设备动作,判断所述目标线路是否故障启动。
4.根据权利要求3所述的故障精确定位的方法,其特征在于,所述预置的小波变换计算模型具体为:
Figure FDA0002934559820000011
所述预置的故障点定位计算模型具体为:
Figure FDA0002934559820000012
其中,Wjf(k)为尺度j下第k点的小波变换值,f(k)为第k点采样出来的行波数值,k为采样点,j为尺度因子,i为变量具体从1到j-1,g(x)为故障点到目标线路其中一端的距离,V为行波传输速度,取值为3×108m/s,t为波头时间信息,L为目标线路两端的距离。
5.根据权利要求3或4所述的故障精确定位的方法,其特征在于,输入所述波头时间信息、行波传输速度和目标线路两端的距离到预置的故障点定位计算模型,确定故障点定位之后,还包括:
通过仿真软件搭建仿真步长为1μs的电磁暂态系统模型,随机在所述系统模型设置模拟故障点;
将所述故障点定位与所述模拟故障点进行比较,验证所述故障点定位的正确性。
6.一种故障精确定位的装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标线路两端的电流数据和电压数据;
变换模块,用于将所述电压数据进行同步相量信息变换,转换为行波信号;
判断模块,用于判断所述目标线路是否故障启动;
计算模块,用于根据所述行波信号和行波传输速度及预置的小波变换计算模型,得到小波变换值,并记录所述小波变换值波头的时间信息。
定位模块,用于根据所述波头时间信息、行波传输速度、目标线路两端的距离及预置的故障点定位计算模型,确定故障点定位。
7.根据权利要求6所述的故障精确定位的装置,其特征在于,所述获取模块,包括:
高频采样子模块:用于通过高频采样的方法收集所述电流和电压数据;
高速缓存子模块:用于通过高速缓存的方法保存所述电流和电压数据。
8.根据权利要求6或7所述的故障精确定位的装置,其特征在于,所述判断模块具体用于:
根据电压和电流的频率越限、电压和电流的频率变化率越限、电压和电流的幅值越上限、电压和电流的幅值越下限、电压和电流的功率振荡、电压和电流发生的跃变、检测到的行波触发信号、所监测调压装置、开关设备动作,判断所述目标线路是否故障启动。
9.根据权利要求8所述的一种故障精确定位的装置,其特征在于,所述预置的小波变换计算模型具体为:
Figure FDA0002934559820000031
所述预置的故障点定位计算模型具体为:
Figure FDA0002934559820000032
其中,Wjf(k)为尺度j下第k点的小波变换值,f(k)为第k点采样出来的行波数值,k为采样点,j为尺度因子,i为变量具体从1到j-1,g(x)为故障点到目标线路其中一端的距离,V为行波传输速度,取值为3×108m/s,t为波头时间信息,L为目标线路两端的距离。
10.根据权利要求3或4所述的故障精确定位的装置,其特征在于,还包括:
设置模块,用于通过仿真软件搭建仿真步长为1μs的电磁暂态系统模型,随机在所述系统模型设置模拟故障点;
验证模块,用于将所述故障点定位与所述模拟故障点进行比较,验证所述故障点定位的正确性。
CN202110155506.XA 2021-02-04 2021-02-04 一种故障精确定位的方法及装置 Active CN112946424B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110155506.XA CN112946424B (zh) 2021-02-04 2021-02-04 一种故障精确定位的方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110155506.XA CN112946424B (zh) 2021-02-04 2021-02-04 一种故障精确定位的方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112946424A true CN112946424A (zh) 2021-06-11
CN112946424B CN112946424B (zh) 2022-12-06

Family

ID=76243931

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110155506.XA Active CN112946424B (zh) 2021-02-04 2021-02-04 一种故障精确定位的方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112946424B (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113406436A (zh) * 2021-06-17 2021-09-17 山东大学 基于5g通信的交直流输电线路行波故障测距方法及系统
CN113945801A (zh) * 2021-10-18 2022-01-18 广东电网有限责任公司惠州供电局 一种配电网故障定位方法、装置、设备和存储介质
CN114609479A (zh) * 2022-05-09 2022-06-10 广东电网有限责任公司珠海供电局 故障定位方法、装置、电子设备及存储介质
CN114878971A (zh) * 2022-05-31 2022-08-09 国网北京市电力公司 一种配电网故障点定位方法、装置、设备及介质
CN115754599A (zh) * 2022-11-10 2023-03-07 海南电网有限责任公司乐东供电局 基于迁移学习的电缆故障定位方法和装置
CN116699313A (zh) * 2023-06-07 2023-09-05 国网上海市电力公司 一种用于线路保护的多分支线路故障自检方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101776725A (zh) * 2010-01-13 2010-07-14 上海交通大学 输电线路故障测距方法
CN110244180A (zh) * 2019-05-28 2019-09-17 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司贵阳局 一种利用cvt采集电压行波的直流融冰线路行波测距方法
CN111123026A (zh) * 2019-05-28 2020-05-08 广东电网有限责任公司清远英德供电局 一种基于多端行波法的分级遍历配电网络故障定位方法
CN111521910A (zh) * 2020-05-06 2020-08-11 国网安徽省电力有限公司阜阳供电公司 一种基于小波变换的多端线路故障定位方法及系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101776725A (zh) * 2010-01-13 2010-07-14 上海交通大学 输电线路故障测距方法
CN110244180A (zh) * 2019-05-28 2019-09-17 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司贵阳局 一种利用cvt采集电压行波的直流融冰线路行波测距方法
CN111123026A (zh) * 2019-05-28 2020-05-08 广东电网有限责任公司清远英德供电局 一种基于多端行波法的分级遍历配电网络故障定位方法
CN111521910A (zh) * 2020-05-06 2020-08-11 国网安徽省电力有限公司阜阳供电公司 一种基于小波变换的多端线路故障定位方法及系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
徐湘忆 等: "输电线路分布式行波检测的故障定位方法", 《电力系统及其自动化学报》 *
林秋玲 等: "一种采用工控机的新型录波器的设计", 《节能技术》 *
王克英 等: "GPS在故障测距和相量测量中的应用", 《东北电力学院学报》 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113406436A (zh) * 2021-06-17 2021-09-17 山东大学 基于5g通信的交直流输电线路行波故障测距方法及系统
WO2022262019A1 (zh) * 2021-06-17 2022-12-22 山东大学 基于5g通信的交直流输电线路行波故障测距方法及系统
US12061223B2 (en) 2021-06-17 2024-08-13 Shandong University Method and system for traveling wave-based fault location of AC and DC transmission lines based on 5G communication
CN113945801A (zh) * 2021-10-18 2022-01-18 广东电网有限责任公司惠州供电局 一种配电网故障定位方法、装置、设备和存储介质
CN113945801B (zh) * 2021-10-18 2023-08-08 广东电网有限责任公司惠州供电局 一种配电网故障定位方法、装置、设备和存储介质
CN114609479A (zh) * 2022-05-09 2022-06-10 广东电网有限责任公司珠海供电局 故障定位方法、装置、电子设备及存储介质
CN114878971A (zh) * 2022-05-31 2022-08-09 国网北京市电力公司 一种配电网故障点定位方法、装置、设备及介质
CN114878971B (zh) * 2022-05-31 2024-01-30 国网北京市电力公司 一种配电网故障点定位方法、装置、设备及介质
CN115754599A (zh) * 2022-11-10 2023-03-07 海南电网有限责任公司乐东供电局 基于迁移学习的电缆故障定位方法和装置
CN116699313A (zh) * 2023-06-07 2023-09-05 国网上海市电力公司 一种用于线路保护的多分支线路故障自检方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN112946424B (zh) 2022-12-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112946424B (zh) 一种故障精确定位的方法及装置
Lopes et al. Real-time traveling-wave-based fault location using two-terminal unsynchronized data
CN111257700B (zh) 一种基于边缘计算的配电网单相接地故障定位装置及方法
CN102435912B (zh) 电网中故障扰动点的定位方法
WO2019232595A1 (en) A method of estimating the location of a fault on an electrical distribution network and an associated system
CN101581752B (zh) 一种基于故障录波的输电线路参数在线测量方法
CN106771861B (zh) 基于广域行波能量和时间差的复杂电网故障定位方法
CN201548622U (zh) 宽带干涉仪三维闪电辐射源定位系统
CN102135571B (zh) 超高压/特高压多回路输电线路零序阻抗抗干扰测量方法
CN103176113B (zh) 一种gis局部放电检定方法及系统
CN101609144B (zh) 闪电辐射源三维定位系统
CN104297643A (zh) 一种电力线路绝缘故障预警装置
CN109116289A (zh) 一种高压互感器群运行状态实时采集系统
CN110554282A (zh) 基于暂态录波型故障指示器的故障类型判断系统和方法
JP7429339B2 (ja) 非同期測定を使用した、パラメータに依存しない進行波ベースの故障位置特定
CN105403751A (zh) 一种基于北斗的电网状态监测装置
CN112526290A (zh) 一种基于广域行波侧后模拟的复杂电网接地故障定位方法
WO2023161486A1 (en) Real time live line measurement of metrological properties of voltage transformers
CN103698662A (zh) 直流融冰架空地线故障探测方法及装置
WO2019086946A1 (en) System and method for analyzing fault data of a power transmission network
CN111007355A (zh) 一种基于广域同步智能传感器的断线故障检测方法
CN107179476B (zh) 一种配网故障测距方法
CN204188731U (zh) 一种基于北斗的电网状态监测装置
CN110687380A (zh) 一种基于gps源表同步的地网分流向量测试系统及其应用方法
CN115542084A (zh) 高压电缆故障的精确定位分析系统及方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant