CN113253056A

CN113253056A - 基于时频域能量比的柔性直流电缆故障测距方法

Info

Publication number: CN113253056A
Application number: CN202110675124.XA
Authority: CN
Inventors: 夏向阳; 周欣; 张育粱
Original assignee: Changsha University of Science and Technology
Current assignee: Changsha University of Science and Technology
Priority date: 2021-06-17
Filing date: 2021-06-17
Publication date: 2021-08-13

Abstract

本发明公开了一种基于时频域能量比的柔性直流电缆故障测距方法，该方法采集直流电缆故障后5ms内的两端电压电流信号，根据相模解耦公式对采集的原始信号进行模量分解，消除直流电缆双极运行时两极耦合带来的误差；利用解耦后得到的衰减特性良好的5、6模的电压电流信号作为处理后的数据，采用S变换对其进行时频域分析，将不同频带的信号分离出来，并构造出不同频带的信号能量，形成不同频带能量比值，将比值作为输入样本输入到PSO‑SVM模型中进行训练、优化，最终达到故障测距的目的。

Description

基于时频域能量比的柔性直流电缆故障测距方法

技术领域

本发明涉及一种采用双端电气量进行时频域上多频带能量比值分析的柔性直流电缆故障测距方法，适用于高压直流电缆，属于电力技术领域。

背景技术

20世纪以来我国经济发展迅速，生产力不断提高，对电力能源的需求日益增大，但由于我国地域幅员辽阔，负荷中心和能源资源的分布及其不均衡，因此需要进行大规模的长远距离输电。为了降低长远距离输电带来的巨大线路耗损，输电线路的电压等级被逐渐提高，且与交流输电方式相比，直流输电具有远距离输电容量大、线路电量损耗低等优点。因此在电力需求不断增长、电力电子技术不断发展的推动下，高压直流输电、柔性直流输电等直流输电项目被越来越多的建设。但是由于直流电缆线路较长，故障时采用人工或机器巡线的效率低，不能在故障发生时及时有效的确定故障位置进行故障检修，因此迫切需要高效快速的方法对柔性直流电缆故障进行精确定位。

柔性直流电缆不同区段发生不同类型的接地故障时，在电缆首末两端所采集的电压电流波形存在明显差异。这是由于柔性直流电缆故障时故障点产生向电缆两端传播的故障暂态信号能量，而故障暂态信号中并不是单一频率的信号，而是由多种频带信号能量混合组合成的多重频率信号，不同频率的信号在直流电缆中的衰减情况不同，导致直流电缆两端所采集的电压电流原始波形存在明显的差异性。

利用“参数分离分析思想”将所测取得原始信号进行分离，把多重频率的信号分解成各单一频率的信号，利用各类单一频率信号进行故障机理特征分析，最终达到通过所测原始数据间接得出故障位置的目的。

在柔性直流电缆发生故障后，故障位置的不同，导致产生的暂态电气量通过输电线路向两端传播时的衰减不同，即能量在传播过程中发生了损耗，且线路的阻抗特性导致各个频带的能量损耗也具有差异。在暂态信息分离的过程中常用到傅里叶变换、快速傅里叶变换、小波变换、S变换等方法。S变换作为小波变换的延展，避免了小波基的选择，使分离后的电气量不会因小波基选择的差异造成错误计算。

对于连续信号，S变换的定义为：

式中，ω(t-τ,f)为S变换使用的窗函数，即高斯窗口，τ是控制高斯窗口变化的时移参数，f代表频率，δ为高斯窗口的窗宽，与频率f绝对值互为倒数。窗宽δ随频率f发生变化，且一个频率f对应一个窗宽δ，时频分辨率可以随着频率f发生改变，让时频分辨率更加多样化。

对于离散型信号，S变换的定义为：

其中k,m,n∈(0,N-1)，N是离散信号的采样点数量，T是采样间隔，

和

分别是离散信号和采用信号经过高斯窗函数后得到的傅里叶变换结果。

S变换处理数据后得到基于时间和频率的时频矩阵，时频矩阵行列向量分别对应着频率f和时间t，可以从矩阵清晰的看到某个时间点对应频率的幅值。得到的时频域矩阵是一个行为k+1，列为n的复矩阵，矩阵第一行为直流分量。取出固定时间点的列向量就可以得到此时间点的不同频率信号幅值特征关系，当取出复矩阵某行，就可以得到该行对应频率在时间上的变化，可以分析出各单一频率随时间变化的关系。

发明内容

本发明的目的在于克服柔性直流电缆故障时人工巡检所带来的故障点难以排查且排查时间较长等问题的不足，针对柔性直流电缆故障后需要及时有效的故障测距方法对直流电缆进行故障定位的问题，提出了一种基于时频域能量比的柔性直流电缆故障测距方法。该方法采集直流电缆故障后5ms内的两端电压电流信号，根据相模解耦公式对采集的原始信号进行模量分解，消除直流电缆双极运行时两极耦合带来的误差；利用解耦后得到的衰减特性良好的5、6模的电压电流信号作为处理后的数据，采用S变换对其进行时频域分析，将不同频带的信号分离出来，并构造出不同频带的信号能量，形成不同频带能量比值进行故障测距。

一种基于时频域能量比的柔性直流电缆故障测距方法，主要包括以下步骤：

步骤1：采集柔性直流电缆故障后5ms内的两端电压电流数据，利用相模解耦公式将原始数据进行处理，得到1～6模量电压电流；

步骤2：计算出5ms内直流电缆两端分别采集的5、6模量的故障暂态信号能量；

步骤3：利用S变换分别对两端所采集的故障暂态信号能量进行S变换处理，分离出各个信号频率的信号能量，计算每个信号能量在总信号能量中的占比。

步骤4：搭建基于PSO-SVM支持向量机的智能优化算法，将步骤3中的比值作为输入样本，输入到多分类SVM支持向量机中对其进行训练优化，得到故障点位置。

有益效果

本发明提出了一种基于时频域能量比的柔性直流电缆故障测距方法，对柔性直流电缆接地故障测距具有积极意义。一方面，直流电缆所能够采集的原始信号较少，本发明所述方法利用采集的少量原始信号进行扩展得到更多可以反应直流电缆故障特征的信号量，再利用智能算法优化测距的精确性；另一方面，通过实时采集数据进行处理后对故障诊断，保证了在线诊断的快速性。

附图说明

图1柔性直流输电系统图；

图2 PSO-SVM故障测距原理图；

图3不同模量衰减图

图4不同位置发生接地故障电缆5、6模电压电流波形；

图5不同位置发生接地故障不同频带信号能量比；

图6本发明所述方法故障测距流程图。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例对本发明进一步说明。

如图1所示，柔性直流输电系统包括交流电源、变压器、换流器、平波电抗器、直流滤波器、滤波器、直流输电线路等。直流电缆线路较长，不同位置均有可能发生故障。

如图2所示，为能量比故障测距原理图。

如图3所示，5、6模量衰减特性优秀。

图4、5可知不同位置发生接地故障电缆两端电压电流波形具有较大差异且分离后的频率信号在总的信号中的占比具有差异。

如图6所示为本发明所述方法故障测距流程图。

1.采集故障后5ms内的高压直流电缆两端电压电流；

2.利用模量计算公式计算出5、6模电压电流，该步骤是为了消除直流电缆正负两极间耦合；

3.对5、6模电压电流进行S变换，最终将会得到直流电缆故障后5ms的时频域矩阵和全景域时频域矩阵图；

4.利用步骤2中的5、6模电压电流，计算出故障后5ms内直流电缆总暂态能量；利用步骤2得到的时频域矩阵计算出划分的E＝[E₀,E₁,…E₉]10个频带能量幅值；将得到的频带能量幅值除以总暂态能量得到各频带能量在总暂态能量的占比，即进行归一化处理；

4.将步骤3得到的样本集分成测试样本集和训练样本集两组，利用训练样本集训练多分类PSO-SVM支持向量机模型，训练样本集已知故障距离，最终得到最优模型。将测试集样本输入最优PSO-SVM模型中，得到故障点位置。

5.若同时存在5、6模量，则将得到的5、6模故障距离取平均值作为最终的故障点位置；若仅存在一种模量，则其得到的故障测距结果作为故障点位置。将得到的故障点位置与实际故障点位置进行对比，得到误差。

Claims

1.基于时频域能量比的柔性直流电缆故障测距方法，其特征在于：利用故障后采集的电压电流解耦得到不受直流电缆双极运行方式影响的模量信号，利用模量信息进行故障测距。

2.基于时频域能量比的柔性直流电缆故障测距方法，其特征在于：采用S变换对解耦得到的5、6模量信号进行时频域处理，得到各个频带的5、6模故障暂态信号能量，计算出其各频带能量在总的故障暂态信号能量中的占比。

3.基于时频域能量比的柔性直流电缆故障测距方法，其特征在于：将2中的占比作为输入样本，输入到多分类的SVM支持向量机中进行故障测距训练、优化粒子群算法，最终得到故障点位置。