CN113933563A - 基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法、装置及系统 - Google Patents

基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法、装置及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法、装置及系统，所述方法包括根据原始采样缓冲数据，计算波形平滑度，并判断波形是否异常；采用自适应迭代运算数学形态法对判断为异常的波形进行一次或多次迭代运算；计算残留噪声能量比，并判断波形是否确存在采样异常大值；对判断为确存在采样异常大值的波形，滤除异常大值后得到复原信号，并更新原始采样缓冲数据。本发明能够解决在继电保护装置发生采样异常大值的情况下，容易导致保护误启动、误动作的技术问题。

Description

基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法、 装置及系统
技术领域
本发明属于电力系统继电保护技术领域，具体涉及一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法、装置及系统。
背景技术
变电所内的保护装置是通过经一次互感器转换后的二次电压、电流并经装置自身的互感器或重采样元件采样后对系统的运行状态进行分析，并由装置内部继电保护元件进行保护逻辑判别的。由于智能变电所引入了智能设备，如合并单元，或者，保护装置所处的运行环境发生了改变，可能会对保护装置的逻辑判断造成干扰或者不利的影响，主要表现为：装置可能会出现采样异常大值，进而导致某些保护元件误起动；如果采样异常大值的幅值较大，甚至会导致装置保护元件误动作。保护装置采样异常大值主要的特点是，持续时间与工频相比很短，不易发觉，对工频判别的影响可能与故障相似，会影响保护元件误起动。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法、装置及系统，能够解决变电所保护装置采样异常大值的技术问题。
为了实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：
第一方面，本发明提供了一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法，包括：
根据原始采样缓冲数据，计算波形平滑度，并判断波形是否异常；
采用自适应迭代运算数学形态法对判断为异常的波形进行一次或多次迭代运算；计算残留噪声能量比，并判断波形是否确存在采样异常大值；对判断为确存在采样异常大值的波形，滤除异常大值后得到复原信号，并更新原始采样缓冲数据。
可选地，所述原始采样缓冲数据包括由变电所内继电保护装置互感器采集到的电压信号或电流信号。
可选地，所述波形是否异常的判断方法包括：
计算所述电压信号或电流信号的波形平滑度；
当所述波形平滑度在预设范围内时，判定波形异常。
可选地，所述波形平滑度的计算公式为：
Figure BDA0003286962890000011
式中，U1为电压信号或电流信号采样数据U的基波有效值，URMS为采样数据的真有效值，RU分别为采样数据U的波形平滑度。
可选地，所述采用自适应迭代运算数学形态法对判断为异常的波形进行一次或多次迭代运算；计算残留噪声能量比，并判断波形是否确存在采样异常大值；对判断为确存在采样异常大值的波形，滤除异常大值后得到复原信号，并更新对应的采样缓冲数据。具体包括以下步骤：
根据波形平滑度RU的大小自适应调整数学形态法结构元素的尺寸S；
对当前缓冲数据U进行数学形态法滤波得到
Figure BDA0003286962890000021
计算U与
Figure BDA0003286962890000022
差值得到残留噪声
Figure BDA0003286962890000023
获取残留噪声中绝对值最大的数据序号δ和对应的值
Figure BDA0003286962890000024
并计算残留噪声能量比；
当残留噪声能量比超过阈值时，从当前缓冲数据序号δ对应的值减去
Figure BDA0003286962890000025
后，更新采样缓冲数据U；
对缓冲数据进行多次自适应迭代运算数学形态法采样大值处理，直至残留噪声能量比低于阈值，更新缓冲数据并停止运算。
可选地，所述自适应调整数学形态法结构元素的尺寸采用的公式为：
Figure BDA0003286962890000026
式中，SN为结构元素尺寸的默认值，n为波形平滑度缩放系数。
可选地，所述残留噪声比的计算公式为：
Figure BDA0003286962890000027
式中，N为缓冲区长度。
第二方面，本发明提供了一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除装置，包括：
判断模块，用于根据原始采样缓冲数据，计算波形平滑度，并判断波形是否异常；
异常滤除模块，用于采用自适应迭代运算数学形态法对判断为异常的波形进行一次或多次迭代运算；计算残留噪声能量比，并判断波形是否确存在采样异常大值；对判断为确存在采样异常大值的波形，滤除异常大值后得到复原信号，并更新原始采样缓冲数据。
第三方面，本发明提供了一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除系统，包括存储介质和处理器；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据第一方面中任一项所述的方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明利用对原始采样缓冲区的数据进行平滑度计算与监测，以区分装置采样波形的异常和正常状态。采用自适应迭代运算数学形态法对判断为异常的波形数据进行一次或多次迭代运算，计算残留噪声能量比并判断波形是否确存在采样异常大值，对判断为确存在采样异常大值的波形数据滤除异常大值后得到复原信号，并更新采样缓冲数据。经多次迭代运算后，得到滤除异常大值干扰的复原信号，将该信号用于逻辑判断则可能显著减少采样异常大值对逻辑判别造成的不利影响。本发明方法在技术实施过程中亦提供了区分采样异常大值和实际故障的方法，因此适用于任意一种工况。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中：
图1为本发明一种实施例的基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法的流程示意图；
图2为本发明一种实施例的根据波形平滑度进行波形判断的示意图；
图3为本发明一种实施例的干扰波形与正常波形平滑度大小示意图；
图4为本发明一种实施例的余弦结构元素示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明的保护范围。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
实施例1
本发明实施例中提供了一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法，如图1所示，具体包括以下步骤：
根据原始采样缓冲数据，计算波形平滑度，并判断波形是否异常；在本发明实施例的具体实施过程中，所述原始采样缓冲数据可以选用包括由变电所内继电保护装置互感器采集到的电压信号或电流信号；
采用自适应迭代运算数学形态法对判断为异常的波形进行一次或多次迭代运算；计算残留噪声能量比，并判断波形是否确存在采样异常大值；对判断为确存在采样异常大值的波形，滤除异常大值后得到复原信号，并更新原始采样缓冲数据。
在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述波形是否异常的判断方法包括：
计算所述电压信号或电流信号的波形平滑度；
当所述波形平滑度在预设范围内时，判定波形异常。
其中，所述波形平滑度的计算公式为：
Figure BDA0003286962890000041
式中，U1为电压信号或电流信号采样数据U的基波有效值，URMS为采样数据的真有效值，RU分别为采样数据U的波形平滑度。
在本发明实施例的一种具体实施方式中，所述采用自适应迭代运算数学形态法对判断为异常的波形进行一次或多次迭代运算；计算残留噪声能量比，并判断波形是否确存在采样异常大值；对判断为确存在采样异常大值的波形，滤除异常大值后得到复原信号，并更新对应的采样缓冲数据。具体包括以下步骤：
根据波形平滑度RU的大小自适应调整数学形态法结构元素的尺寸S；由于本发明实施例中的方法会存在对波形数据进行多次异常滤除，每次的波形数据异常部分有差异，所以，为了更好的匹配波形数据，需要调整结构元素的尺寸；
对当前缓冲数据U进行数学形态法滤波得到
Figure BDA0003286962890000042
计算U与
Figure BDA0003286962890000043
差值得到残留噪声
Figure BDA0003286962890000044
获取残留噪声中绝对值最大的数据序号δ和对应的值
Figure BDA0003286962890000045
并计算残留噪声能量比；
当残留噪声能量比超过阈值时，从当前缓冲数据序号δ对应的值减去
Figure BDA0003286962890000046
后，更新采样缓冲数据U；
对缓冲数据进行多次自适应迭代运算数学形态法采样大值处理，直至残留噪声能量比低于阈值，更新缓冲数据并停止运算。
其中，所述自适应调整数学形态法结构元素的尺寸采用的公式为：
Figure BDA0003286962890000047
式中，SN为结构元素尺寸的默认值，n为波形平滑度缩放系数。
所述残留噪声比的计算公式为：
Figure BDA0003286962890000048
式中，N为缓冲区长度。
下面结合一具体实施方式对本发明实施例中的基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法进行详细说明。
本发明具体实施方式中提供了一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法，所述方法分为两阶段：第一阶段为波形平滑度判别；第二阶段为采样异常大值滤除。其中，第一阶段的波形平滑度判别，是根据采样缓冲区内的基波有效值在真有效值中的占比大小来判断波形平滑度，从而初步区分采样波形为异常波形或是其他正常波形。如图2所示，本发明实施例中所述波形平滑度计算和区分方法如流程图所示，从采样缓冲区中得到当前参与计算的所有数据(通常为一个工频周波时间长度对应的数据数量)，计算这些数据的基波有效值，以及真有效值，最终计算两者的比值得到波形平滑度。从图3中可知，当波形中没有非工频的干扰时，波形平滑度的大小接近1；若非工频的干扰比较多，则波形平滑度的大小则小于1。这一特点可用于确定波形平滑度判据。
接下来，进入第二阶段的采样异常大值滤除。在该阶段中，使用了自适应迭代运算数学形态法，根据第一阶段所述内容，当采样值存在大值干扰时，波形平滑度值比较低，采用如图4所示的余弦结构元素，其尺寸A按默认值和最新更新后的波形平滑度的值自适应迭代计算获得，其宽度D按默认值设置。利用该结构尺寸采用数学形态学方法进行异常大值滤波处理，根据滤波的结果，获取滤波前后数据差值中，绝对值最大的点号和值，从缓冲区所在点滤除该值，得到了滤除异常大值的数据。
由于在第一次计算波形平滑度时，可能存在实际故障波形也与采样大值波形具有相似的波形平滑度，为了避免错误的对实际故障波形进行大值滤除处理，在第一次滤波后，从缓冲区数据中减去滤波后数据，得到残留噪声，计算噪声最大值的残留噪声能量比，如果该比值超过一定的阈值，则使用该数据更新缓冲区，否则，本次不进行采样大值滤除。更新缓冲区后，再次按照上述过程进行波形平滑度计算、结构元素尺寸自适应计算、数学形态法滤波处理、异常大值滤除；需要说明的是，在第二次迭代运算时，由于在第一次已经识别为采样异常大值数据，因此，不再进行是否为故障波形的判别。
本发明实施例中，采样异常大值滤除的具体步骤如下：
(1)根据对采样缓冲区的数据计算得到的波形平滑度的值自适应的确定数学形态法结构元素的尺寸，并基于数学形态法进行第一次数据处理，采样大值滤除，计算残留噪声比，在阈值范围内的，保留滤除结果，否则结束；
(2)由于采样异常大值的持续时间与工频波形的时间尺度不一样，为达到更优的效果，需要进行第二次滤除，即进行迭代运算，用第一次滤除大值后的数据，更新缓冲区，重复步骤1(本次不再计算残留噪声比)，最终得到的即为滤除采样大值的数据。
实施例2
基于与实施例1相同的发明构思，本发明提供了一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除装置，包括：
判断模块，用于根据原始采样缓冲数据，计算波形平滑度，并判断波形是否异常；
异常滤除模块，用于采用自适应迭代运算数学形态法对判断为异常的波形进行一次或多次迭代运算；计算残留噪声能量比，并判断波形是否确存在采样异常大值；对判断为确存在采样异常大值的波形，滤除异常大值后得到复原信号，并更新原始采样缓冲数据。
其余部分均与实施例1相同。
实施例3
基于与实施例1相同的发明构思，本发明实施例中提供了一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除系统，包括存储介质和处理器；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据实施例1中任一项所述的方法。
综上可见，本发明通过计算采样缓冲区数据的波形平滑度，并以此确定是否进行采样异常大值滤除处理，并根据波形平滑度值自适应的获得数学形态法结构元素尺寸，该方法在采样数据缓冲区内进行连续的自适应迭代运算数学形态法处理，在手段上易于实现和应用。同时，该方法在技术实施过程中亦提供了区分采样异常大值和实际故障的方法，因此适用于任意一种工况。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (9)

1.一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法，其特征在于，包括：
根据原始采样缓冲数据，计算波形平滑度，并判断波形是否异常；
采用自适应迭代运算数学形态法对判断为异常的波形进行一次或多次迭代运算；计算残留噪声能量比，并判断波形是否确存在采样异常大值；对判断为确存在采样异常大值的波形，滤除异常大值后得到复原信号，并更新原始采样缓冲数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法，其特征在于：所述原始采样缓冲数据包括由变电所内继电保护装置互感器采集到的电压信号或电流信号。
3.根据权利要求2所述的一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法，其特征在于，所述波形是否异常的判断方法包括：
计算所述电压信号或电流信号的波形平滑度；
当所述波形平滑度在预设范围内时，判定波形异常。
4.根据权利要求3所述的一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法，其特征在于，所述波形平滑度的计算公式为：
Figure FDA0003286962880000011
式中，U1为电压信号或电流信号采样数据U的基波有效值，URMS为采样数据的真有效值，RU分别为采样数据U的波形平滑度。
5.根据权利要求1所述的一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法，其特征在于：所述采用自适应迭代运算数学形态法对判断为异常的波形进行一次或多次迭代运算；计算残留噪声能量比，并判断波形是否确存在采样异常大值；对判断为确存在采样异常大值的波形，滤除异常大值后得到复原信号，并更新对应的采样缓冲数据。具体包括以下步骤：
根据波形平滑度RU的大小自适应调整数学形态法结构元素的尺寸S；
对当前缓冲数据U进行数学形态法滤波得到
Figure FDA0003286962880000016
计算u与
Figure FDA0003286962880000012
差值得到残留噪声
Figure FDA0003286962880000013
获取残留噪声中绝对值最大的数据序号δ和对应的值
Figure FDA0003286962880000015
并计算残留噪声能量比；
当残留噪声能量比超过阈值时，从当前缓冲数据序号δ对应的值减去
Figure FDA0003286962880000014
后，更新采样缓冲数据U；
对缓冲数据进行多次自适应迭代运算数学形态法采样大值处理，直至残留噪声能量比低于阈值，更新缓冲数据并停止运算。
6.根据权利要求5所述的一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法，其特征在于，所述自适应调整数学形态法结构元素的尺寸采用的公式为：
Figure FDA0003286962880000022
式中，SN为结构元素尺寸的默认值，n为波形平滑度缩放系数。
7.根据权利要求5所述的一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除方法，其特征在于，所述残留噪声比的计算公式为：
Figure FDA0003286962880000021
式中，N为缓冲区长度。
8.一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除装置，其特征在于，包括：
判断模块，用于根据原始采样缓冲数据，计算波形平滑度，并判断波形是否异常；
异常滤除模块，用于采用自适应迭代运算数学形态法对判断为异常的波形进行一次或多次迭代运算；计算残留噪声能量比，并判断波形是否确存在采样异常大值；对判断为确存在采样异常大值的波形，滤除异常大值后得到复原信号，并更新原始采样缓冲数据。
9.一种基于自适应迭代运算数学形态法的采样异常大值滤除系统，其特征在于：包括存储介质和处理器；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
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