CN114629117A - 功率时间碎片低压台区拓扑识别方法和装置 - Google Patents

功率时间碎片低压台区拓扑识别方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN114629117A
CN114629117A CN202210517227.8A CN202210517227A CN114629117A CN 114629117 A CN114629117 A CN 114629117A CN 202210517227 A CN202210517227 A CN 202210517227A CN 114629117 A CN114629117 A CN 114629117A
Authority
CN
China
Prior art keywords
power
power grid
time
frequency
pass filter
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
CN202210517227.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114629117B (zh
Inventor
陈蕾
吕军
王凯军
徐重酉
宋金根
刘日亮
郭瑜
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.)
State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Ningbo Power Supply Co of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Ningbo Power Supply Co of State Grid Zhejiang Electric Power 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 State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd, Ningbo Power Supply Co of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Priority to CN202210517227.8A priority Critical patent/CN114629117B/zh
Publication of CN114629117A publication Critical patent/CN114629117A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114629117B publication Critical patent/CN114629117B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H17/00—Networks using digital techniques
    • H03H17/02—Frequency selective networks
    • H03H17/0219—Compensation of undesirable effects, e.g. quantisation noise, overflow
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H17/00—Networks using digital techniques
    • H03H17/02—Frequency selective networks
    • H03H17/0294—Variable filters; Programmable filters
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/02—Preprocessing
    • G06F2218/04—Denoising
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/08—Feature extraction
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/10—Power transmission or distribution systems management focussing at grid-level, e.g. load flow analysis, node profile computation, meshed network optimisation, active network management or spinning reserve management
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H17/00—Networks using digital techniques
    • H03H17/02—Frequency selective networks
    • H03H17/0294—Variable filters; Programmable filters
    • H03H2017/0297—Coefficients derived from input parameters

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本申请公开一种功率时间碎片低压台区拓扑识别方法和装置，该方法和装置根据电网实时频率和谐波含量动态构造数字带通滤波器，使数字带通滤波器的数字带通滤波响应特征适应电网变化动态调整，并利用差分功率时间碎片信号（经过容错判断）提取电网特征码值。和现有技术相比，本申请可以动态调整数字滤波器幅频响应曲线，使得在滤波效果和响应时间达到最优平衡；另外和现有频域分析DFT算法相比，本申请利用功率算法可以将计算量减至一半以上，时间复杂度大大缩小，且每个采样中断执行运算相同，空间复杂度也大大降低，还可以有效降低白噪声的干扰及特征电流中心频率不稳的问题，且利用差分功率时间碎片信号可以有效降低非整次稳态谐波的干扰。

Description

功率时间碎片低压台区拓扑识别方法和装置
技术领域
本申请属于电力系统自动化领域，尤其涉及一种功率时间碎片低压台区拓扑识别方法和装置。
背景技术
为了响应大力推动智能电网的号召，各地逐步开展低压集抄的改造项目。当前低压拓扑识别的主要技术为微电流采样信号注入方式，在电表侧注入高频脉冲信号，在变压器出线安装主机采集信号，将信号上传至主站，进而判断电表归属。目前普遍的做法是对高频微电流信号做傅里叶变换提取特征码值。但是该方法受电网频率、谐波影响较大，若出现间谐波频谱泄露现象，则可能会使特征电流淹没在噪声中。
因此，如何改善上述情况，成为本领域亟需解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种功率时间碎片低压台区拓扑识别方法和装置，以改进现有技术中注入特征电流识别受电网频率、谐波影响较大的问题。
具体技术方案如下：
一种功率时间碎片低压台区拓扑识别方法，所述方法包括：
根据电网电压计算电网实时频率；
根据电网实时频率及电网谐波含量动态构造数字带通滤波器，以使数字带通滤波器的数字带通滤波响应特征适应电网变化；
利用动态构造的数字带通滤波器对所述电网实时频率进行动态滤波，得到滤波后的信号，并提取滤波后的信号的功率特征；
对提取的功率特征进行时间碎片化处理，得到差分功率时间碎片信号，基于差分功率时间碎片信号提取电网特征码值，以识别电网的注入特征电流，并基于识别的注入特征电流识别电网低压台区拓扑。
可选的，所述根据电网电压计算电网实时频率，包括：
通过数字锁相环鉴频，根据电网电压动态计算电网实时频率。
可选的，所述根据电网实时频率及电网谐波含量动态构造数字带通滤波器，包括：
采用如下构造方法，根据电网实时频率及电网谐波含量动态构造数字带通滤波器：
Figure 354519DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 348625DEST_PATH_IMAGE002
表示注入信号特征频率；
Figure 925100DEST_PATH_IMAGE003
表示电网实时频率；
Figure 54730DEST_PATH_IMAGE004
表示低阻带截止频率；
Figure 665840DEST_PATH_IMAGE005
表示低阻带增益；
Figure 347357DEST_PATH_IMAGE006
表示低通带频率；
Figure 411128DEST_PATH_IMAGE007
表示高阻带截止频率；
Figure 344449DEST_PATH_IMAGE008
表示高阻带增益；
Figure 75644DEST_PATH_IMAGE009
表示高通带频率；
Figure 865746DEST_PATH_IMAGE010
表示向下取整。
可选的，所述数字带通滤波器为IIR滤波器，所述IIR滤波器的传递函数为：
Figure 682392DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 281388DEST_PATH_IMAGE012
为滤波器系数，N表示滤波器阶数，
Figure 601511DEST_PATH_IMAGE013
表示复平面。
可选的，所述提取滤波后的信号的功率特征，包括：
通过如下计算式提取滤波后的信号的功率特征：
Figure 500197DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 600877DEST_PATH_IMAGE015
表示滤波后的信号的采样序列，
Figure 344842DEST_PATH_IMAGE016
表示预设时长时间段内的能量均值，
Figure 785051DEST_PATH_IMAGE017
表示所述时间段内的采样个数，
Figure 713692DEST_PATH_IMAGE018
表示对能量均值的差分。
可选的，所述对提取的功率特征进行时间碎片化处理，包括：
利用如下的功率特征时间碎片化的构造方法，对提取的功率特征进行时间碎片化处理：
Figure 177035DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 849324DEST_PATH_IMAGE020
表示能量差分信号，set表示设定阈值，
Figure 144040DEST_PATH_IMAGE021
表示状态信号，
Figure 650107DEST_PATH_IMAGE022
表示状态跟随信号。
可选的，所述基于差分功率时间碎片信号提取电网特征码值，以识别电网的注入特征电流，包括：
通过容错技术对时间碎片化后得到的差分功率时间碎片信号进行容错判断，并通过容错判断提取电网特征码值；
将提取的电网特征码值与预设的标准特征码值进行比较，以识别电网中的注入特征电流。
可选的，所述容错技术对应的容错判断依据包括：
当前信号功率强度持续超过阈值一定时间，且时间碎片序列状态没有发生翻转。
一种功率时间碎片低压台区拓扑识别装置，所述装置包括：
频率计算模块，用于根据电网电压计算电网实时频率；
滤波器构造模块，用于根据电网实时频率及电网谐波含量动态构造数字带通滤波器，以使数字带通滤波器的数字带通滤波响应特征适应电网变化；
特征提取模块，用于利用动态构造的数字带通滤波器对所述电网实时频率进行动态滤波，得到滤波后的信号，并提取滤波后的信号的功率特征；
识别模块，用于对提取的功率特征进行时间碎片化处理，得到差分功率时间碎片信号，基于差分功率时间碎片信号提取电网特征码值，以识别电网的注入特征电流，并基于识别的注入特征电流识别电网低压台区拓扑。
可选的，所述滤波器构造模块，具体用于：
采用如下构造方法，根据电网实时频率及电网谐波含量动态构造数字带通滤波器：
Figure 194221DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 876394DEST_PATH_IMAGE002
表示注入信号特征频率；
Figure 697719DEST_PATH_IMAGE003
表示电网实时频率；
Figure 499322DEST_PATH_IMAGE004
表示低阻带截止频率；
Figure 406098DEST_PATH_IMAGE005
表示低阻带增益；
Figure 623453DEST_PATH_IMAGE006
表示低通带频率；
Figure 955077DEST_PATH_IMAGE007
表示高阻带截止频率；
Figure 537368DEST_PATH_IMAGE008
表示高阻带增益；
Figure 259337DEST_PATH_IMAGE009
表示高通带频率；
Figure 77120DEST_PATH_IMAGE010
表示向下取整。
由以上方案可知，本申请公开的功率时间碎片低压台区拓扑识别方法和装置，根据电网实时频率和谐波含量动态构造数字带通滤波器，使数字带通滤波器的数字带通滤波响应特征适应电网变化动态调整，并利用差分功率时间碎片信号（经过容错判断）提取电网特征码值。和现有技术相比，本申请可以动态调整数字滤波器幅频响应曲线，使得在滤波效果和响应时间达到最优平衡；另外和现有频域分析DFT算法相比，本申请利用功率算法可以将计算量减至一半以上，时间复杂度大大缩小，且每个采样中断执行运算相同，空间复杂度也大大降低，还可以有效降低白噪声的干扰及特征电流中心频率不稳的问题，且利用差分功率时间碎片信号可以有效降低非整次稳态谐波的干扰。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本申请提供的功率时间碎片低压台区拓扑识别方法的流程示意图；
图2是本申请提供的数字滤波器在特定频率及谐波下的幅频特性；
图3（a）、图3（b）与图3（c）分别是本申请提供的本申请提取的差分功率特征与常规DFT算法提取特征的对比示意图；
图4是本申请提供的基于本申请方案对某一特征序列的提取结果；
图5是本申请提供的功率时间碎片低压台区拓扑识别装置的组成结构图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例公开一种功率时间碎片低压台区拓扑识别方法和装置，该方法和装置具体基于动态滤波实现功率时间碎片低压台区拓扑识别。
参见图1，为本申请实施例提供的功率时间碎片低压台区拓扑识别方法的流程示意图，该方法具体包括以下各处理步骤：
步骤101、根据电网电压计算电网实时频率。
可选的，该步骤具体通过数字锁相环鉴频，根据电网电压动态计算电网实时频率。即，将通过采样得到的电网电压输入数字锁相环进行鉴频，得到电网实时频率。
其中，数字锁相环的环路滤波器采用二阶科斯塔斯环，当电网频率发生频偏后，数字锁相环可以快速跟频，有利于动态滤波的实现。
步骤102、根据电网实时频率及电网谐波含量动态构造数字带通滤波器，以使数字带通滤波器的数字带通滤波响应特征适应电网变化。
具体采用如下的数字带通滤波器构造方法，根据电网实时频率及电网谐波含量（谐波幅值）动态构造数字带通滤波器，以使数字带通滤波器的数字带通滤波响应特征适应电网变化动态调整：
Figure 873038DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 750864DEST_PATH_IMAGE002
表示注入信号特征频率；
Figure 960128DEST_PATH_IMAGE003
表示电网实时频率；
Figure 456969DEST_PATH_IMAGE004
表示低阻带截止频率；
Figure 500535DEST_PATH_IMAGE005
表示低阻带增益，单位分贝；
Figure 486946DEST_PATH_IMAGE006
表示低通带频率；
Figure 855610DEST_PATH_IMAGE007
表示高阻带截止频率；
Figure 280776DEST_PATH_IMAGE008
表示高阻带增益，单位分贝；
Figure 51285DEST_PATH_IMAGE009
表示高通带频率；
Figure 208597DEST_PATH_IMAGE010
表示向下取整。
正常工况下，电力系统基波频率为50±0.5Hz，若注入特征电流频率为833Hz，则解调特征电流波形为783Hz及883Hz两个波形的叠加。若考虑基波频率有df的频偏，则750±7.5df、800±8df、850±8.5df、900±9df的谐波成分的频谱泄露对识别有较大影响。由于电力系统频率、谐波含量处于动态变化中，因此本申请实施例动态设计数字滤波器以适应电网的变化。
进一步，鉴于注入特征电流无需相位的线性，本申请实施例将数字带通滤波器设计为IIR滤波器以满足更好的幅频响应特性。
IIR滤波器的传递函数如下：
Figure 454771DEST_PATH_IMAGE011
上式中，
Figure 621310DEST_PATH_IMAGE012
为滤波器系数，N表示滤波器阶数，
Figure 246326DEST_PATH_IMAGE013
表示复平面，滤波器系数可以由上述滤波器参数通过双线性变换构造方法求得。
若电网基波频率为49.80Hz，15次谐波（747Hz）电流含量为3%，16次谐波（796.8Hz）电流含量为3%，则本申请构造的IIR滤波器幅频响应如图2所示。
步骤103、利用动态构造的数字带通滤波器对所述电网实时频率进行动态滤波，得到滤波后的信号，并提取滤波后的信号的功率特征。
其中，滤波后的信号具体为指定频率的电压信号和电流信号。
本步骤首先利用动态构造的数字带通滤波器对电网实时频率进行动态滤波，得到滤波后的信号，之后，进一步通过如下的功率特征提取算法提取滤波后的信号的功率特征：
Figure 840119DEST_PATH_IMAGE023
其中，
Figure 42430DEST_PATH_IMAGE015
表示滤波后的信号的采样序列，
Figure 950343DEST_PATH_IMAGE016
表示预设时长时间段内的能量均值，
Figure 748973DEST_PATH_IMAGE017
表示所述时间段内的采样个数，
Figure 310404DEST_PATH_IMAGE018
表示对能量均值的差分，也即表示能量差分信号，或差分功率信号/差分功率特征。
假定电网含有与特征电流等幅值的780Hz间谐波电流，当特征电流中心频率发生微小偏移（833.3Hz/835Hz）后，本申请提取的差分功率特征与常规DFT算法提取特征对比如图3（a）-图3（c）所示。图3（a）为信噪比100db谐波780Hz、注入电流中心频率833.3Hz情况下识别结果对比，图3（b）为信噪比-18db谐波780Hz、注入电流中心频率833.3Hz情况下识别结果对比，图3（c）为信噪比100db谐波780Hz、注入电流中心频率835Hz情况下识别结果对比。可以看到，基于本申请的提取差分功率信号比常规DFT算法提取的特征码值更为明显，且有效去除了稳态间谐波的干扰。
步骤104、对提取的功率特征进行时间碎片化处理，得到差分功率时间碎片信号，基于差分功率时间碎片信号提取电网特征码值，以识别电网的注入特征电流，并基于识别的注入特征电流识别电网低压台区拓扑。
该步骤利用如下的功率特征时间碎片化的构造方法，对提取的功率特征进行时间碎片化处理，得到差分功率时间碎片信号：
Figure 140957DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure 446037DEST_PATH_IMAGE020
表示能量差分信号（即差分功率信号），set表示设定阈值，
Figure 107962DEST_PATH_IMAGE021
表示状态信号，
Figure 981240DEST_PATH_IMAGE025
表示时间碎片化后的状态跟随信号（即差分功率时间碎片信号）。
之后，进一步通过容错技术对时间碎片化后得到的差分功率时间碎片信号进行容错判断，通过容错判断提取电网特征码值，并将提取的电网特征码值与预设的标准特征码值进行比较，以识别电网中的注入特征电流。
其中，容错技术对应的容错判断依据包括：当前信号功率强度持续超过阈值一定时间，且时间碎片序列状态没有发生翻转。
进一步，针对本实施例的上述功率特征时间碎片化的构造方法，码元为1容错判断依据为：
判断周期内
Figure 158144DEST_PATH_IMAGE026
的个数超过规定个数且任意一个
Figure 204597DEST_PATH_IMAGE027
大于规定值。
码元为0容错判断依据为：
判断周期内
Figure 658712DEST_PATH_IMAGE028
的个数超过规定个数且任意一个
Figure 827525DEST_PATH_IMAGE027
小于规定值。
时间碎片化功率特征经容错算法后，特征码值识别的最终结果（即，提取电网特征码值）如图4所示。
具体的，标准特征码是一个标准序列，如用于作为标准序列的识别码0xAAE9，本实施例将提取的特征码值与该标准序列比较，如果相似度大于一定比例，则表示电网中存在特征注入电流。之后，进一步基于识别的注入特征电流识别电网低压台区拓扑，基于识别的注入特征电流识别电网低压台区拓扑的过程，可参考现有实现方式，不再详述。
由以上方案可知，本申请公开的功率时间碎片低压台区拓扑识别方法和装置，根据电网实时频率和谐波含量动态构造数字带通滤波器，使数字带通滤波器的数字带通滤波响应特征适应电网变化动态调整，并利用差分功率时间碎片信号（经过容错判断）提取电网特征码值。和现有技术相比，本申请可以动态调整数字滤波器幅频响应曲线，使得在滤波效果和响应时间达到最优平衡；另外和现有频域分析DFT算法相比，本申请利用功率算法可以将计算量减至一半以上，时间复杂度大大缩小，且每个采样中断执行运算相同，空间复杂度也大大降低，还可以有效降低白噪声的干扰及特征电流中心频率不稳的问题，且利用差分功率时间碎片信号可以有效降低非整次稳态谐波的干扰。
对应于上述的功率时间碎片低压台区拓扑识别方法，本申请还公开一种功率时间碎片低压台区拓扑识别装置，该装置的组成结构如图5所示，具体包括：
频率计算模块501，用于根据电网电压计算电网实时频率；
滤波器构造模块502，用于根据电网实时频率及电网谐波含量动态构造数字带通滤波器，以使数字带通滤波器的数字带通滤波响应特征适应电网变化；
特征提取模块503，用于利用动态构造的数字带通滤波器对所述电网实时频率进行动态滤波，得到滤波后的信号，并提取滤波后的信号的功率特征；
识别模块504，用于对提取的功率特征进行时间碎片化处理，得到差分功率时间碎片信号，基于差分功率时间碎片信号提取电网特征码值，以识别电网的注入特征电流，并基于识别的注入特征电流识别电网低压台区拓扑。
在一实施方式中，频率计算模块501，具体用于：
通过数字锁相环鉴频，根据电网电压动态计算电网实时频率。
在一实施方式中，滤波器构造模块502，具体用于：
采用如下构造方法，根据电网实时频率及电网谐波含量动态构造数字带通滤波器：
Figure 367091DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 217235DEST_PATH_IMAGE002
表示注入信号特征频率；
Figure 919000DEST_PATH_IMAGE003
表示电网实时频率；
Figure 196397DEST_PATH_IMAGE004
表示低阻带截止频率；
Figure 223259DEST_PATH_IMAGE005
表示低阻带增益；
Figure 142673DEST_PATH_IMAGE006
表示低通带频率；
Figure 633698DEST_PATH_IMAGE007
表示高阻带截止频率；
Figure 347576DEST_PATH_IMAGE008
表示高阻带增益；
Figure 455209DEST_PATH_IMAGE009
表示高通带频率；
Figure 709473DEST_PATH_IMAGE010
表示向下取整。
在一实施方式中，所述数字带通滤波器为IIR滤波器，所述IIR滤波器的传递函数为：
Figure 55004DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 877466DEST_PATH_IMAGE012
为滤波器系数，N表示滤波器阶数，
Figure 944167DEST_PATH_IMAGE013
表示复平面。
在一实施方式中，特征提取模块503，具体用于：
通过如下计算式提取滤波后的信号的功率特征：
Figure 2121DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 202159DEST_PATH_IMAGE015
表示滤波后的信号的采样序列，
Figure 195522DEST_PATH_IMAGE016
表示预设时长时间段内的能量均值，
Figure 746589DEST_PATH_IMAGE017
表示所述时间段内的采样个数，
Figure 342656DEST_PATH_IMAGE018
表示对能量均值的差分。
在一实施方式中，识别模块504，在对提取的功率特征进行时间碎片化处理时，具体：
利用如下的功率特征时间碎片化的构造方法，对提取的功率特征进行时间碎片化处理：
Figure 662779DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 827044DEST_PATH_IMAGE029
表示能量差分信号，set表示设定阈值，
Figure 865407DEST_PATH_IMAGE030
表示状态信号，
Figure 202847DEST_PATH_IMAGE022
表示状态跟随信号。
在一实施方式中，识别模块504，在基于差分功率时间碎片信号提取电网特征码值，以识别电网的注入特征电流时，具体用于：
通过容错技术对时间碎片化后得到的差分功率时间碎片信号进行容错判断，并通过容错判断提取电网特征码值；
将提取的电网特征码值与预设的标准特征码值进行比较，以识别电网中的注入特征电流。
在一实施方式中，所述容错技术对应的容错判断依据包括：
当前信号功率强度持续超过阈值一定时间，且时间碎片序列状态没有发生翻转。
对于本申请实施例公开的功率时间碎片低压台区拓扑识别装置而言，由于其与上文方法实施例公开的功率时间碎片低压台区拓扑识别方法相对应，所以描述的比较简单，相关相似之处请参见上文方法实施例中功率时间碎片低压台区拓扑识别方法部分的说明即可，此处不再详述。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均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的部分互相参见即可。
为了描述的方便，描述以上系统、装置或设备时以功能分为各种模块或单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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）执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一、第二、第三和第四等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种功率时间碎片低压台区拓扑识别方法，其特征在于，所述方法包括：
根据电网电压计算电网实时频率；
根据电网实时频率及电网谐波含量动态构造数字带通滤波器，以使数字带通滤波器的数字带通滤波响应特征适应电网变化；
利用动态构造的数字带通滤波器对所述电网实时频率进行动态滤波，得到滤波后的信号，并提取滤波后的信号的功率特征；
对提取的功率特征进行时间碎片化处理，得到差分功率时间碎片信号，基于差分功率时间碎片信号提取电网特征码值，以识别电网的注入特征电流，并基于识别的注入特征电流识别电网低压台区拓扑。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据电网电压计算电网实时频率，包括：
通过数字锁相环鉴频，根据电网电压动态计算电网实时频率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据电网实时频率及电网谐波含量动态构造数字带通滤波器，包括：
采用如下构造方法，根据电网实时频率及电网谐波含量动态构造数字带通滤波器：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 829503DEST_PATH_IMAGE002
表示注入信号特征频率；
Figure DEST_PATH_IMAGE003
表示电网实时频率；
Figure 961407DEST_PATH_IMAGE004
表示低阻带截止频率；
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示低阻带增益；
Figure 552313DEST_PATH_IMAGE006
表示低通带频率；
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示高阻带截止频率；
Figure 552499DEST_PATH_IMAGE008
表示高阻带增益；
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示高通带频率；
Figure 581635DEST_PATH_IMAGE010
表示向下取整。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述数字带通滤波器为IIR滤波器，所述IIR滤波器的传递函数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 477916DEST_PATH_IMAGE012
为滤波器系数，N表示滤波器阶数，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
表示复平面。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取滤波后的信号的功率特征，包括：
通过如下计算式提取滤波后的信号的功率特征：
Figure 22029DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示滤波后的信号的采样序列，
Figure 966852DEST_PATH_IMAGE016
表示预设时长时间段内的能量均值，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
表示所述时间段内的采样个数，
Figure 853424DEST_PATH_IMAGE018
表示对能量均值的差分。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对提取的功率特征进行时间碎片化处理，包括：
利用如下的功率特征时间碎片化的构造方法，对提取的功率特征进行时间碎片化处理：
Figure DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 858289DEST_PATH_IMAGE020
表示能量差分信号，set表示设定阈值，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
表示状态信号，
Figure 952016DEST_PATH_IMAGE022
表示状态跟随信号。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于差分功率时间碎片信号提取电网特征码值，以识别电网的注入特征电流，包括：
通过容错技术对时间碎片化后得到的差分功率时间碎片信号进行容错判断，并通过容错判断提取电网特征码值；
将提取的电网特征码值与预设的标准特征码值进行比较，以识别电网中的注入特征电流。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述容错技术对应的容错判断依据包括：
当前信号功率强度持续超过阈值一定时间，且时间碎片序列状态没有发生翻转。
9.一种功率时间碎片低压台区拓扑识别装置，其特征在于，所述装置包括：
频率计算模块，用于根据电网电压计算电网实时频率；
滤波器构造模块，用于根据电网实时频率及电网谐波含量动态构造数字带通滤波器，以使数字带通滤波器的数字带通滤波响应特征适应电网变化；
特征提取模块，用于利用动态构造的数字带通滤波器对所述电网实时频率进行动态滤波，得到滤波后的信号，并提取滤波后的信号的功率特征；
识别模块，用于对提取的功率特征进行时间碎片化处理，得到差分功率时间碎片信号，基于差分功率时间碎片信号提取电网特征码值，以识别电网的注入特征电流，并基于识别的注入特征电流识别电网低压台区拓扑。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述滤波器构造模块，具体用于：
采用如下构造方法，根据电网实时频率及电网谐波含量动态构造数字带通滤波器：
Figure 841474DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 907519DEST_PATH_IMAGE002
表示注入信号特征频率；
Figure 552127DEST_PATH_IMAGE003
表示电网实时频率；
Figure 211779DEST_PATH_IMAGE004
表示低阻带截止频率；
Figure 232824DEST_PATH_IMAGE005
表示低阻带增益；
Figure DEST_PATH_IMAGE023
表示低通带频率；
Figure 887797DEST_PATH_IMAGE024
表示高阻带截止频率；
Figure 780271DEST_PATH_IMAGE008
表示高阻带增益；
Figure 989536DEST_PATH_IMAGE009
表示高通带频率；
Figure 220797DEST_PATH_IMAGE010
表示向下取整。
CN202210517227.8A 2022-05-13 2022-05-13 功率时间碎片低压台区拓扑识别方法和装置 Active CN114629117B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210517227.8A CN114629117B (zh) 2022-05-13 2022-05-13 功率时间碎片低压台区拓扑识别方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210517227.8A CN114629117B (zh) 2022-05-13 2022-05-13 功率时间碎片低压台区拓扑识别方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114629117A true CN114629117A (zh) 2022-06-14
CN114629117B CN114629117B (zh) 2022-08-23

Family

ID=81907185

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210517227.8A Active CN114629117B (zh) 2022-05-13 2022-05-13 功率时间碎片低压台区拓扑识别方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114629117B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116660612A (zh) * 2023-07-31 2023-08-29 青岛鼎信通讯科技有限公司 一种特征电流检测方法

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109245235A (zh) * 2018-10-31 2019-01-18 北京汉能光伏投资有限公司 一种多电池充电系统及多电池的充电方法
CN110647720A (zh) * 2019-09-29 2020-01-03 宁夏隆基宁光仪表股份有限公司 一种嵌入式平台下非平稳信号电能计量的方法
CN110658397A (zh) * 2019-09-10 2020-01-07 国网浙江省电力有限公司 一种基于电阻投切和频域分析的户变关系识别方法及系统
CN111505433A (zh) * 2020-04-10 2020-08-07 国网浙江余姚市供电有限公司 一种低压台区户变关系纠错及相位识别方法
CN112039105A (zh) * 2020-07-22 2020-12-04 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 高压直流输电线路互联的交流电网频率振荡抑制方法
CN112684251A (zh) * 2019-10-17 2021-04-20 武汉瑞天波谱信息技术有限公司 一种基于功率谱模版的目标信号频域检测方法
CN113162033A (zh) * 2021-04-07 2021-07-23 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) 基于冻结电流的配电网台区拓扑关系自动识别方法及系统
CN113471967A (zh) * 2021-07-06 2021-10-01 深圳智微电子科技有限公司 一种基于pwm特征调制电流的低压台区拓扑识别方法
WO2021253806A1 (zh) * 2020-06-16 2021-12-23 华南理工大学 一种基于电压关联特性的低压台区相户关系识别方法
CN113869416A (zh) * 2021-09-28 2021-12-31 广东电网有限责任公司 低压台区相序拓扑动态识别方法、装置、设备及存储介质
CN114002501A (zh) * 2022-01-04 2022-02-01 青岛鼎信通讯股份有限公司 一种带有数字滤波的采集终端拓扑识别方法
CN114142464A (zh) * 2021-11-26 2022-03-04 深圳市锐能微科技有限公司 基于特征电流信号检测的低压台区拓扑识别方法和装置
CN114301175A (zh) * 2021-12-28 2022-04-08 济南置真电气有限公司 基于注入信号的配电台区户变关系识别的方法及装置

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109245235A (zh) * 2018-10-31 2019-01-18 北京汉能光伏投资有限公司 一种多电池充电系统及多电池的充电方法
CN110658397A (zh) * 2019-09-10 2020-01-07 国网浙江省电力有限公司 一种基于电阻投切和频域分析的户变关系识别方法及系统
CN110647720A (zh) * 2019-09-29 2020-01-03 宁夏隆基宁光仪表股份有限公司 一种嵌入式平台下非平稳信号电能计量的方法
CN112684251A (zh) * 2019-10-17 2021-04-20 武汉瑞天波谱信息技术有限公司 一种基于功率谱模版的目标信号频域检测方法
CN111505433A (zh) * 2020-04-10 2020-08-07 国网浙江余姚市供电有限公司 一种低压台区户变关系纠错及相位识别方法
WO2021253806A1 (zh) * 2020-06-16 2021-12-23 华南理工大学 一种基于电压关联特性的低压台区相户关系识别方法
CN112039105A (zh) * 2020-07-22 2020-12-04 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 高压直流输电线路互联的交流电网频率振荡抑制方法
CN113162033A (zh) * 2021-04-07 2021-07-23 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) 基于冻结电流的配电网台区拓扑关系自动识别方法及系统
CN113471967A (zh) * 2021-07-06 2021-10-01 深圳智微电子科技有限公司 一种基于pwm特征调制电流的低压台区拓扑识别方法
CN113869416A (zh) * 2021-09-28 2021-12-31 广东电网有限责任公司 低压台区相序拓扑动态识别方法、装置、设备及存储介质
CN114142464A (zh) * 2021-11-26 2022-03-04 深圳市锐能微科技有限公司 基于特征电流信号检测的低压台区拓扑识别方法和装置
CN114301175A (zh) * 2021-12-28 2022-04-08 济南置真电气有限公司 基于注入信号的配电台区户变关系识别的方法及装置
CN114002501A (zh) * 2022-01-04 2022-02-01 青岛鼎信通讯股份有限公司 一种带有数字滤波的采集终端拓扑识别方法

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHEN XU等: "A Method of Low Voltage Topology Identification", 《2020 IEEE CONFERENCE ON TELECOMMUNICATIONS, OPTICS AND COMPUTER SCIENCE (TOCS)》 *
JINGMING ZHAO等: "Identification of Topology Change in Low Voltage Distribution Network Based on Electrical Characteristics Analysis", 《2021 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCES IN ELECTRICAL ENGINEERING AND COMPUTER APPLICATIONS (AEECA)》 *
XUANPING LAI等: "Low-voltage distribution network topology identification method based on characteristic current", 《2021 6TH ASIA CONFERENCE ON POWER AND ELECTRICAL ENGINEERING (ACPEE)》 *
刘凯等: "一种基于特征电流信号检测的低压台区拓扑识别方法", 《集成电路应用》 *
唐捷等: "基于三相表特征约束聚类的低压台区用户相序识别方法", 《电力系统自动化》 *
徐晓东等: "基于深度学习与谐波谱相关分析的台区识别", 《电工电气》 *
陈蕾等: "无线射频网状网在低压配电网中的应用研究", 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116660612A (zh) * 2023-07-31 2023-08-29 青岛鼎信通讯科技有限公司 一种特征电流检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN114629117B (zh) 2022-08-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107994866A (zh) 直流电弧故障检测的方法、装置、设备及存储介质
CN114629117B (zh) 功率时间碎片低压台区拓扑识别方法和装置
CN110932264B (zh) 基于台区末端智能感知的拓扑识别方法
CN113567794B (zh) 基于动态时间规整的电动自行车户内充电辨识方法及系统
CN111738128A (zh) 一种基于形态学滤波和mmg的串联故障电弧检测方法
CN107612865A (zh) 一种应用于低压电力线载波通信的信号降噪方法
CN106504760B (zh) 宽频带背景噪声与语音分离检测系统及方法
CN109669072B (zh) 一种配电网的自适应同步相量量测方法
Enshaee et al. A new S-transform-based method for identification of power quality disturbances
Chen et al. Estimation of High-Frequency Oscillation’s Magnitude and Frequency Based on Multi-Tone FIR Filter
CN113341378B (zh) 基于频谱差分熵检测的自适应信道化接收方法
CN111276947B (zh) 识别故障的方法及装置
CN108090270A (zh) 一种基于形态学滤波和盲源分离的暂态振荡参数识别方法
Amini et al. Design of feedback-structured IIR notch filter with transient suppression using gain variation
CN115144703B (zh) 基于零序差分电流和能量矩指标的高阻接地故障识别方法
CN109066584B (zh) 一种高保护动作精度的电容器谐波保护方法
CN116631424A (zh) 一种变电站声环境噪声干扰分离剔除方法、装置及介质
CN114825292A (zh) 高压直流电网的保护方法、装置、设备及存储介质
CN110082642B (zh) 基于全相位微分滤波的电网工况故障时刻检测方法及装置
CN112953185B (zh) 辅助逆变器的lc滤波器的参数设计方法
Xue et al. Power quality disturbances detection and location using mathematical morphology and complex wavelet transformation
CN109728860A (zh) 一种基于采集终端检测装置的通讯干扰抑制方法
Li et al. Household appliance fault detection based on wavelet denoising and HHT
Zhang et al. Designing of adaptive bandpass filter with adjustable notch for frequency demodulation
CN115079043A (zh) 单相串联铁磁谐振检测与类型辨识方法及系统

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