CN115144807B - 差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法、装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法及装置,其方法包括:获取电流互感器正常运行的多个二次输出电流数据,并对其进行多阶差分滤噪处理和载流分级;基于每个分级区间内的筛选的稳定二次输出电流数据,提取其多个特征构建特征参量集并构建多个特征数据矩阵;根据标准化后的多个特征数据矩阵的置信度,利用主成分分析法建立评估模型并根据其计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量;对待测电流互感器的采样数据进行差分滤噪载流分级处理,计算实时评估统计量并判断待测电流互感器是否异常。本发明通过差分滤噪和载流分级提取电流互感器的多维特征,并结合了主成分分析法得到标准评估量,提高了评估的准确性和鲁棒性。
Description
技术领域
本发明属于电力计量在线监测技术领域,具体涉及一种差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法、装置。
背景技术
电流互感器(Current transformers)是电力系统中的重要测量设备。其一次绕组串联在输变电主回路内,二次绕组则根据不同要求,分别接入测量仪表、继电保护或自动装置等设备,用于将一次回路的大电流变化为二次侧小电流,供测控保护计量设备安全采集。其准确可靠对于电力系统的安全运行、控制保护、电能计量、贸易结算具有重大意义。
目前电流互感器误差评估通常采用离线校验或者在线校验的方法,通过直接比对法得到电子式电流互感器的比差和角差。然而,这些方法的校验周期较长,现场接线复杂,工作效率低。为了完善电流互感器误差状态评估体系,亟需建立电流互感器误差状态评估方法,以及时发现其误差超差问题,减少电流互感器误差越限运行时间,指导互感器检测工作,从而保证电能计量的公平性。
发明内容
为实现电流互感器计量误差状态的准确评估,在本发明的第一方面提供了一种差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法,包括:获取电流互感器正常运行时的多个二次输出电流数据,并对其进行多阶差分滤噪处理;将差分滤噪处理后的多个二次输出电流数据进行载流分级;基于每个分级区间内筛选出的稳定二次输出电流数据,提取其多个特征并构建特征参量集;基于所述特征参量集及其每个参量之间的互信息,构建多个特征数据矩阵;根据标准化后的多个特征数据矩阵的置信度,利用主成分分析法建立评估模型并根据其计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量;对待测电流互感器的采样数据进行差分滤噪-载流分级处理,筛选出其中的稳定数据,并根据所述稳定数据计算实时评估统计量;根据所述评估标准量和实时评估统计量判断待测电流互感器是否异常。
在本发明的一些实施例中,所述获取电流互感器正常运行时的多个二次输出电流数据,并对其进行多阶差分滤噪处理包括:获取电流互感器正常运行时的多个二次输出电流数据,并对其分别进行一阶差分和二阶差分;采用单位根检验法对一阶差分和二阶差分的多个二次输出电流数据,进行平稳性检验,筛选出稳定二次输出电流数据。
在本发明的一些实施例中,所述基于所述特征参量集及其每个参量之间的互信息,构建多个特征数据矩阵包括:将所述特征参量集沿采样点方向展开,得到一个或多个多维向量;计算每个多维向量中的每个参量与余下的参量之间的归一化互信息;基于所述每一维参量与余下的参量之间的归一化互信息和其对应的多维向量的乘积,构建每个多维向量的特征数据矩阵。
在本发明的一些实施例中,所述根据标准化后的多个特征数据矩阵的置信度,利用主成分分析法建立评估模型并根据其计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量包括:将每个特征数据矩阵进行标准化,并对标准化后的每个特征数据矩阵进行奇异值分解;根据每个特征数据矩阵进行奇异值分解得到的特征向量矩阵,确定其残差空间的载荷矩阵;根据所述残差空间的载荷矩阵和核密度估计法,计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量。
进一步的,所述计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量包括:根据电流互感器在每个载流分级区间内的特征参量集;基于每个载流分级区间内的特征参量集和核密度估计法,计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量。
在上述的实施例中,所述根据所述实时评估统计量判断待测电流互感器是否异常包括:实时获取待测电流互感器的多个评估统计量,并根据其构建线性拟合函数;基于所述线性拟合函数和Sigmoid函数,判断待测电流互感器所在线路是否异常;根据待测电流互感器所在线路中每个电流互感器的异常贡献率,判断待测电流互感器是否异常。
本发明的第二方面,提供了一种差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估装置,包括:获取模块,用于获取电流互感器正常运行时的多个二次输出电流数据,并对其进行多阶差分滤噪处理;将差分滤噪处理后的多个二次输出电流数据进行载流分级;构建模块,用于基于每个分级区间内的二次输出电流数据,提取其多个特征并构建特征参量集;基于所述特征参量集及其每个参量之间的互信息,构建多个特征数据矩阵;计算模块,用于根据标准化后的多个特征数据矩阵的置信度,利用主成分分析法建立评估模型并根据其计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量;判断模块,用于对待测电流互感器的采样数据进行差分滤噪-载流分级处理,筛选出其中的稳定数据,并根据所述稳定数据计算实时评估统计量;根据所述评估标准量和实时评估统计量判断待测电流互感器是否异常。
本发明的第三方面,提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现本发明在第一方面提供的差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法。
本发明的第四方面,提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现本发明在第一方面提供的差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法。
本发明的有益效果是:
本发明通过差分滤噪和载流分级提取电流互感器的多维特征,并结合了主成分分析法得到标准评估量,实现了电流互感器计量误差状态的准确评估。
附图说明
图1为本发明的一些实施例中的差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法的基本流程示意图;
图2为本发明的一些实施例中的差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法的具体流程示意图;
图3为本发明的一些实施例中的差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估装置的结构示意图;
图4为本发明的一些实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述,所举实例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
参考图1,在本发明的第一方面,提供了一种差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法,包括:S100.获取电流互感器正常运行时的多个二次输出电流数据,并对其进行多阶差分滤噪处理;将差分滤噪处理后的多个二次输出电流数据进行载流分级;S200.基于每个分级区间内筛选出的稳定二次输出电流数据,提取其多个特征并构建特征参量集;基于所述特征参量集及其每个参量之间的互信息,构建多个特征数据矩阵;S300.根据标准化后的多个特征数据矩阵的置信度,利用主成分分析法建立评估模型并根据其计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量;S400.对待测电流互感器的采样数据进行差分滤噪-载流分级处理,筛选出其中的稳定数据,并根据所述稳定数据计算实时评估统计量;根据所述评估标准量和实时评估统计量判断待测电流互感器是否异常。
参考图2,在一些具体的实施例中,上述步骤包括:
步骤1:采集变电站中某一线路三相电流互感器正常运行时的二次输出电流,采用一阶差分、二阶差分对数据进行差分滤噪处理;
步骤2:基于一阶、二阶数据处理结果及电流幅值,对电流信号进行载流分级,筛选出分级条件下的稳定数据,分别构建建模特征参量;
步骤3:基于不同分级条件下的建模特征参量,用PCA建立评估计算模型,计算置信度为a时的评估标准量Q ak ;
在本发明的一些实施例的步骤S100中,所述获取电流互感器正常运行时的多个二次输出电流数据,并对其进行多阶差分滤噪处理包括:S101.获取电流互感器正常运行时的多个二次输出电流数据,并对其分别进行一阶差分和二阶差分;S102.采用单位根检验法对一阶差分和二阶差分的多个二次输出电流数据,进行平稳性检验。
具体地,采集变电站中某一线路三相电流互感器正常运行时的二次输出电流,采用一阶差分、二阶差分对数据进行差分滤噪处理:
采集变电站中某一线路三相电流互感器正常运行时的二次输出电流数据。考虑到电网内电流数据波动大,其内暂态过程频发,幅值波动大,无固定规律,难以依据电流幅值相位特征实现运行误差状态监测模型构建。同时,电网中电流数据中会存在较多的数据断点,因此对采集到的电流幅值数据依据公式(1)、(2)进行一阶、二阶差分处理,筛去电流数据断点。
采用单位根检验法对各相电流互感器一阶差分、二阶差分进行平稳性检验;
其中,为Newey-West估计量,为预先进行DF检验时得到的方差,γ 0为0阶
自协方差,T为时序长度,MSE为均方误差,将检验统计量与临界值表做对比以作出判断:给
定显著性水平5%,PP检验统计量小于临界表值说明一阶差分、二阶差分不存在单位根,为平
稳序列。PP检验统计量大于临界表值说明一阶差分、二阶差分存在单位根,为非平稳序列。
具体地,基于一阶、二阶数据处理结果及电流幅值筛选出稳定电流数据,并对稳定的电流数据进行载流分级,分别构建建模特征参量:
考虑到当线路电流相较额定电流较低时,电流互感器本身误差较大,为适应不同
电流幅值下的互感器计量状态的准确评估,本专利采用了载流分级法,分别构建20%~50%、
50%~80%、80%~120%额定量程下的特征参量及模型,以自适应方式实现各段电流幅值下的状
态判断。依据电流互感器幅值以及一阶、二阶稳定性筛选出稳定数据,提取电流幅值、一阶
差分、二阶差分作为特征参量,构建建模特征参量集。以80%~120%额定量程下的电流数据及
对应的一阶、二阶稳定数据为例,构建电流互感器特征参量集。
S202.计算每个多维向量中的每个参量与余下的参量之间的归一化互信息;S203.基于所述每一维参量与余下的参量之间的归一化互信息和其对应的多维向量的乘积,构建每个多维向量的特征数据矩阵。
具体地,为体现不同维度变量间耦合相关性的差异,采用了归一化互信息法对数
据集进行构建。对于Y0的第U维变量x u (其中U=1,2,…,nd),计算其与其它维变量x V (其中V=
1,2,…, )间的归一化互信息值NMI:
在本发明的一些实施例的步骤S300中,所述根据标准化后的多个特征数据矩阵的置信度,利用主成分分析法建立评估模型并根据其计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量包括:S301.将每个特征数据矩阵进行标准化,并对标准化后的每个特征数据矩阵进行奇异值分解;S302.根据每个特征数据矩阵进行奇异值分解得到的特征向量矩阵,确定其残差空间的载荷矩阵;S303.根据所述残差空间的载荷矩阵和核密度估计法,计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量。
具体地,上述步骤S301-S303可表示为:
1)标准化处理
3)确定残差空间的载荷矩阵Pe
Q统计量的具体表现形式如下:
基于正常运行条件下,筛选20%~50%、50%~80%额定量程下的电流幅值及对应的一
阶、二阶差分数据构建特征参量,基于上述步骤1)~步骤4),分别计算出统计量,其中k=
1,2,3;表示20%~50%量程下的统计量,表示50%~80%量程下的Q统计量,表示
80%~120%量程下的Q统计量。
进一步的,在步骤S303中,所述计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量包括:根据电流互感器在每个载流分级区间内的特征参量集;基于每个载流分级区间内的特征参量集和核密度估计法,计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量。
在上述的实施例的步骤S400中,所述根据所述实时评估统计量判断待测电流互感器是否异常包括:S401.实时获取待测电流互感器的多个评估统计量,并根据其构建线性拟合函数;S402.基于所述线性拟合函数和Sigmoid函数,判断待测电流互感器所在线路是否异常;S403.根据待测电流互感器所在线路中每个电流互感器的异常贡献率,判断待测电流互感器是否异常。
具体地,对线路电流互感器的实时输出信号进行差分滤噪—载流分级处理,筛选
出稳定数据构成采样数据集,并参照上述方法计算出实时统计量,比较与对应
分级条件下的评估统计量Q,实现线路群体互感器运行状态判断。
(1)考虑到某一分级条件下正常状态有nd个评估标准量,监测过程中,有任意
一个实时统计量超过评估标准量都代表互感器异常,这会导致模型过于敏感,增加误报率。
因此这里采用逻辑回归,对多个统计量进行指标融合。
其中,,取y i =0表示线路正常,y i =1表示线路异
常。令随机变量为计算得到的多个评估标准量。采用极大似然估
计法来估计a、b 1、b 2、…、的值,得到评估模型。将实时统计量输入模型,计算得到P值。若P
<0.5,判断为线路正常;若P≥0.5判断为线路异常。可选的,上述Sigmoid函数可替换为整
流线性单位函数、正切函数、LeakyReLU函数或Softmax函数。
进一步的,P>0.5判断线路中存在异常的电流互感器,需进一步判断具体哪一相CT的计量误差状态发生异常变化。即通过计算各个变量在超限统计量的构造中所起的作用,可以得到变量对于超限统计量的重要程度,即贡献率。认为贡献率(异常贡献率)最高的变量发生了异常变化。
贡献率计算方式为:
式中,cont i (t)为t时刻下贡献率数组cont(t)的第i个元素,表征的是第i台电流
互感器对实时统计量Q a (t),表示为t时刻第i相电流互感器基于第φ维变量与其他维
度相关性差异特征构建的数据矩阵标准化后的实时数据,其中=1,2,3,分别代表电流幅
值,一阶差分,二阶差分特征;为在主元空间的投影。
实施例2
参考图3,本发明的第二方面,提供了一种差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估装置1,包括:获取模块11,用于获取电流互感器正常运行时的多个二次输出电流数据,并对其进行多阶差分滤噪处理;将差分滤噪处理后的多个二次输出电流数据进行载流分级;构建模块12,用于基于每个分级区间内筛选的稳定二次输出电流数据,提取其多个特征并构建特征参量集;基于所述特征参量集及其每个参量之间的互信息,构建多个特征数据矩阵;计算模块13,用于根据标准化后的多个特征数据矩阵的置信度,利用主成分分析法建立评估模型并根据其计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量;判断模块14,用于对待测电流互感器的采样数据进行差分滤噪-载流分级处理,筛选出其中的稳定数据,并根据所述稳定数据计算实时评估统计量;根据所述评估标准量和实时评估统计量判断待测电流互感器是否异常。
进一步的,所述获取模11块包括:获取单元,用于获取电流互感器正常运行时的多个二次输出电流数据,并对其分别进行一阶差分和二阶差分;检验单元,用于采用单位根检验法对一阶差分和二阶差分的多个二次输出电流数据,进行平稳性检验。
实施例3
参考图4,本发明的第三方面,提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现本发明在第一方面的方法。
电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501,其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中,还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
通常以下装置可以连接至I/O接口505:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507;包括例如硬盘等的存储装置508;以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备500,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图4中示出的每个方框可以代表一个装置,也可以根据需要代表多个装置。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装,或者从存储装置508被安装,或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时,执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。需要说明的是,本公开的实施例所描述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个计算机程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备:
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的实施例的操作的计算机程序代码,程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++、Python,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。需要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法,其特征在于,包括:
获取电流互感器正常运行时的多个二次输出电流数据,并对其进行多阶差分滤噪处理;将差分滤噪处理后的多个二次输出电流数据进行载流分级:分别构建20%~50%、50%~80%、80%~120%额定量程下的特征参量及模型,以自适应方式实现各段电流幅值下的状态判断;
基于每个分级区间内筛选出的稳定二次输出电流数据,提取其多个特征并构建特征参量集:依据电流互感器幅值以及一阶、二阶稳定性筛选出稳定数据,提取电流幅值、一阶差分、二阶差分作为特征参量,构建建模特征参量集:构建电流互感器特征参量集:,,其中n为互感器数量,n=3;m为采样点数;d为特征参量数,d=3,表示电流幅值,表示一阶差分,表示二阶差分,其中i=1,2,…,n;基于所述特征参量集及其每个参量之间的互信息,构建多个特征数据矩阵:将三维数据沿采样点数m方向展开,得到,即为Y0:,计算每个多维向量中的每个参量与余下的参量之间的归一化互信息;基于所述每一维参量与余下的参量之间的归一化互信息和其对应的多维向量的乘积,构建每个多维向量的特征数据矩阵;
根据标准化后的多个特征数据矩阵的置信度,利用主成分分析法建立评估模型并根据其计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量;
对待测电流互感器的采样数据进行差分滤噪-载流分级处理,筛选出其中的稳定数据,并根据所述稳定数据计算实时评估统计量;根据所述评估标准量和实时评估统计量判断待测电流互感器是否异常。
2.根据权利要求1所述的差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法,其特征在于,所述获取电流互感器正常运行时的多个二次输出电流数据,并对其进行多阶差分滤噪处理包括:
获取电流互感器正常运行时的多个二次输出电流数据,并对其分别进行一阶差分和二阶差分;
采用单位根检验法对一阶差分和二阶差分的多个二次输出电流数据,进行平稳性检验,筛选出稳定二次输出电流数据。
3.根据权利要求1所述的差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法,其特征在于,所述基于所述特征参量集及其每个参量之间的互信息,构建多个特征数据矩阵包括:
将所述特征参量集沿采样点方向展开,得到一个或多个多维向量;
计算每个多维向量中的每个参量与余下的参量之间的归一化互信息;
基于所述每一维参量与余下的参量之间的归一化互信息和其对应的多维向量的乘积,构建每个多维向量的特征数据矩阵。
4.根据权利要求1所述的差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法,其特征在于,所述根据标准化后的多个特征数据矩阵的置信度,利用主成分分析法建立评估模型并根据其计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量包括:
将每个特征数据矩阵进行标准化,并对标准化后的每个特征数据矩阵进行奇异值分解;
根据每个特征数据矩阵进行奇异值分解得到的特征向量矩阵,确定其残差空间的载荷矩阵;
根据所述残差空间的载荷矩阵和核密度估计法,计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量。
5.根据权利要求4所述的差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法,其特征在于,所述计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量包括:
根据电流互感器在每个载流分级区间内的特征参量集;
基于每个载流分级区间内的特征参量集和核密度估计法,计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量。
6.根据权利要求1至5任一项所述的差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法,其特征在于,所述根据所述实时评估统计量判断待测电流互感器是否异常包括:
实时获取待测电流互感器的多个评估统计量,并根据其构建线性拟合函数;
基于所述线性拟合函数和Sigmoid函数,判断待测电流互感器所在线路是否异常;
根据待测电流互感器所在线路中每个电流互感器的异常贡献率,判断待测电流互感器是否异常。
7.一种差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取电流互感器正常运行时的多个二次输出电流数据,并对其进行多阶差分滤噪处理;将差分滤噪处理后的多个二次输出电流数据进行载流分级:分别构建20%~50%、50%~80%、80%~120%额定量程下的特征参量及模型,以自适应方式实现各段电流幅值下的状态判断;
构建模块,用于基于每个分级区间内筛选出的稳定二次输出电流数据,提取其多个特征并构建特征参量集:依据电流互感器幅值以及一阶、二阶稳定性筛选出稳定数据,提取电流幅值、一阶差分、二阶差分作为特征参量,构建建模特征参量集:构建电流互感器特征参量集:,,其中n为互感器数量,n=3;m为采样点数;d为特征参量数,d=3,表示电流幅值,表示一阶差分,表示二阶差分,其中i=1,2,…,n;基于所述特征参量集及其每个参量之间的互信息,构建多个特征数据矩阵:将三维数据沿采样点数m方向展开,得到,即为Y0:
计算模块,用于根据标准化后的多个特征数据矩阵的置信度,利用主成分分析法建立评估模型并根据其计算电流互感器在每个载流分级区间内的评估标准量;
判断模块,用于对待测电流互感器的采样数据进行差分滤噪-载流分级处理,筛选出其中的稳定数据,并根据所述稳定数据计算实时评估统计量;根据所述评估标准量和实时评估统计量判断待测电流互感器是否异常。
8.根据权利要求7所述的差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估装置,所述获取模块包括:
获取单元,用于获取电流互感器正常运行时的多个二次输出电流数据,并对其分别进行一阶差分和二阶差分;
检验单元,用于采用单位根检验法对一阶差分和二阶差分的多个二次输出电流数据,进行平稳性检验。
9.一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,其特征在于,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6任一项所述的差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法。
10.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,其中,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的差分滤噪和载流分级的电流互感器在线评估方法。
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---|---|---|---|---|
CN115859092B (zh) * | 2022-12-01 | 2023-11-17 | 南京天洑软件有限公司 | 一种基于主成分分解的发电机绕组温度预警方法及装置 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001201519A (ja) * | 2000-01-17 | 2001-07-27 | Meidensha Corp | 電流計測回路の試験装置および試験方法 |
CN204116589U (zh) * | 2014-10-14 | 2015-01-21 | 国家电网公司 | 一种计量用电流互感器二次回路故障检测装置 |
BR102015028907A2 (pt) * | 2015-11-18 | 2018-03-20 | Universidade Federal De Juiz De Fora | Método de detecção de saturação em transformadores de corrente utilizando o filtro de savitzky-golay |
CN109444791A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-03-08 | 华中科技大学 | 一种电容式电压互感器误差状态评估方法和系统 |
CN111796233A (zh) * | 2020-09-04 | 2020-10-20 | 武汉格蓝若智能技术有限公司 | 双母线接线形式下多台电压互感器继发性误差的评估方法 |
CN112085619A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-12-15 | 国网上海市电力公司 | 一种用于配电网数据优化的特征选择方法 |
CN112098915A (zh) * | 2020-11-05 | 2020-12-18 | 武汉格蓝若智能技术有限公司 | 双母线分段接线下多台电压互感器继发性误差的评估方法 |
WO2022043088A2 (en) * | 2020-08-28 | 2022-03-03 | Netico GmbH | Real time live line measurement of metrological properties of current transformers |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7030602B2 (en) * | 2004-02-04 | 2006-04-18 | Kuhlman Electric Corporation | Testing of current transformers |
US8547112B2 (en) * | 2010-03-29 | 2013-10-01 | Eduardo Pedrosa Santos | Introduced in monitoring system of dielectric state of high voltage equipments with capacitive insulation, such as condensive bushings, current transformers, potential transformers and similar |
CN104246518B (zh) * | 2012-04-20 | 2017-08-11 | Abb 技术有限公司 | 用于校准罗果夫斯基类型的电流换能器的方法 |
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Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001201519A (ja) * | 2000-01-17 | 2001-07-27 | Meidensha Corp | 電流計測回路の試験装置および試験方法 |
CN204116589U (zh) * | 2014-10-14 | 2015-01-21 | 国家电网公司 | 一种计量用电流互感器二次回路故障检测装置 |
BR102015028907A2 (pt) * | 2015-11-18 | 2018-03-20 | Universidade Federal De Juiz De Fora | Método de detecção de saturação em transformadores de corrente utilizando o filtro de savitzky-golay |
CN109444791A (zh) * | 2018-11-09 | 2019-03-08 | 华中科技大学 | 一种电容式电压互感器误差状态评估方法和系统 |
CN112085619A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-12-15 | 国网上海市电力公司 | 一种用于配电网数据优化的特征选择方法 |
WO2022043088A2 (en) * | 2020-08-28 | 2022-03-03 | Netico GmbH | Real time live line measurement of metrological properties of current transformers |
CN111796233A (zh) * | 2020-09-04 | 2020-10-20 | 武汉格蓝若智能技术有限公司 | 双母线接线形式下多台电压互感器继发性误差的评估方法 |
CN112098915A (zh) * | 2020-11-05 | 2020-12-18 | 武汉格蓝若智能技术有限公司 | 双母线分段接线下多台电压互感器继发性误差的评估方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
±1100kV特高压直流电压互感器电压测量装置及其在线监测系统研究;李坤;《中国优秀硕士学位论文全文数据库·工程科技Ⅱ辑》;20190315(第3期);正文第1-66页 * |
基于磁传感器阵列的新型大电流传感器关键技术研究;国旗;《中国博士学位论文全文数据库·信息科技辑》;20180215(第2期);正文第1-111页 * |
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